📋 目錄
課程簡介
數據分析是企業決策的核心，AI 讓數據分析變得前所未有的容易。這門課程將帶您掌握用 AI 進行數據分析的技巧，從 ChatGPT 到 Excel Copilot，從數據清洗到預測分析，讓您用 AI 快速獲得數據洞察。
學習目標：
- 了解 AI 數據分析工具
- 掌握 ChatGPT 數據分析技巧
- 學會用 Excel Copilot 和 Sheets + Gemini
- 理解數據清洗和圖表生成
- 建立企業數據分析工作流
19.1 AI 數據分析工具概覽
為什麼學_this？
選擇合適的 AI 工具是數據分析的基礎。
核心教學
主流 AI 數據分析工具：
🔹 ChatGPT
- 自然語言分析
- 數據解讀
- 報告生成
- 通用性最強
🔹 Excel Copilot
- 整合 Excel
- 自然語言分析
- 公式生成
- 適合 Excel 用戶
🔹 Google Sheets + Gemini
- 整合 Sheets
- 數據分析
- 圖表生成
- 適合 Google 用戶
🔹 Python + AI
- 進階分析
- 自動化
- 自訂模型
- 適合技術用戶
🔹 BI 工具（Power BI、Tableau）
- 專業視覺化
- 大數據分析
- 儀表板
- 適合企業級
💼 商業範例
一家寵物用品公司的工具組合：
- ChatGPT：快速數據解讀和報告
- Excel Copilot：日常數據分析
- Power BI：月度經營儀表板
💡 小技巧
從 ChatGPT 開始，它是最通用、最容易上手的數據分析工具。
練習題
📝 本節摘要
- 工具：ChatGPT、Excel Copilot、Sheets + Gemini、Python、BI
- 從 ChatGPT 開始，最通用
- 根據需求選擇組合
19.2 ChatGPT 數據分析
為什麼學_this？
ChatGPT 是最容易上手的數據分析工具。
核心教學
ChatGPT 數據分析的功能：
🔹 數據解讀
- 上傳數據，AI 分析
- 自動發現模式
- 生成洞察報告
🔹 數據清洗
- 自動識別異常
- 處理缺失值
- 格式標準化
🔹 報告生成
- 自動生成報告
- 數據視覺化建議
- Excel 檔案生成
🔹 初級分析
- 平均、中位數、趨勢
- 相關性分析
- 異常偵測
ChatGPT 數據分析 Prompt：
請分析這份數據：[貼上數據]
請回答：
💼 商業範例
一家寵物用品公司用 ChatGPT 分析：
- 貼上月度銷售數據
- 「分析這份數據，找出最賺錢的 3 個產品」
- 5 分鐘獲得完整洞察
💡 小技巧
用「檔案上傳」功能（ChatGPT Plus），讓 AI 直接讀取您的 Excel 或 CSV 檔案。
練習題
📝 本節摘要
- ChatGPT 功能：數據解讀、清洗、報告、初級分析
- 上傳檔案讓 AI 直接分析
- 5 分鐘獲得洞察
19.3 Excel Copilot
為什麼學_this？
Excel Copilot 讓複雜的 Excel 分析變得簡單。
核心教學
Excel Copilot 的功能：
🔹 自然語言分析
- 用中文描述需求
- AI 生成分析和結果
- 不需要會公式
🔹 公式生成
- 用自然語言描述
- AI 生成公式
- 自動解釋
🔹 數據清洗
- 自動處理缺失值
- 去重
- 格式統一
🔹 圖表生成
- 自動生成圖表
- 選擇最佳圖表類型
- 美化圖表
Excel Copilot 使用範例：
問：「計算每個月的銷售增長率」
AI：「生成對應的公式和結果」
問：「找出銷售額最高的 5 個產品」
AI：「排序並標記」
問：「分析這個月的趨勢」
AI：「生成趨勢分析和圖表」
💼 商業範例
一家寵物用品公司用 Excel Copilot：
- 不會 Excel 公式也能分析
- 用自然語言提問
- 每月節省 15 小時
💡 小技巧
開啟 Excel 的 「分析數據」功能，用自然語言提問。
練習題
📝 本節摘要
- Excel Copilot：自然語言分析、公式生成、數據清洗、圖表
- 不會公式也能分析
- 每月節省 15 小時
19.4 Google Sheets + Gemini
為什麼學_this？
Google Sheets 用戶可以用 Gemini 進行 AI 分析。
核心教學
Sheets + Gemini 的功能：
🔹 AI 分析
- 自然語言分析
- 自動生成分析
- 洞察發現
🔹 公式輔助
- 用自然語言描述
- 自動生成公式
- 簡化操作
🔹 數據說明
- 選中數據，AI 解釋
- 發現數據意義
- 生成報告
🔹 表格生成
- AI 生成表格
- 自訂格式
- 快速製作
💼 商業範例
一家寵物用品公司用 Sheets + Gemini：
- 分析銷售數據
- 自動生成圖表
- 每月節省 10 小時
💡 小技巧
在 Sheets 中選中數據，點擊 Gemini 圖示，用自然語言提問。
練習題
📝 本節摘要
- Sheets + Gemini：AI 分析、公式輔助、數據說明
- 整合 Google 生態
- 每月節省 10 小時
19.5 數據清洗
為什麼學_this？
數據清洗是分析的基礎，AI 能自動處理。
核心教學
AI 數據清洗的功能：
🔹 缺失值處理
- 自動識別缺失值
- 填補或刪除
- 記錄處理方式
🔹 異常值識別
- 自動識別異常值
- 標記和處理
- 分析影響
🔹 格式標準化
- 統一格式
- 標準化命名
- 日期統整
🔹 去重
- 識別重複數據
- 合併或刪除
- 保留最完整記錄
清洗 Prompt：
請清洗這份數據：[數據]
請：
💼 商業範例
一家寵物用品公司用 AI 清洗客戶數據：
- 5,000+ 記錄
- 自動去重和標準化
- 10 分鐘完成（原本 3 小時）
💡 小技巧
養成「數據入庫前先清洗」的習慣。
練習題
📝 本節摘要
- AI 清洗：缺失值、異常值、格式、去重
- 10 分鐘處理 5,000+ 記錄
- 養成入庫前清洗的習慣
19.6 圖表生成
為什麼學_this？
好的圖表讓數據一目了然，AI 能自動生成。
核心教學
AI 圖表生成的功能：
🔹 自動選圖表
- 根據數據自動選擇
- 趨勢：折線圖
- 比較：柱狀圖
- 佔比：圓餅圖
🔹 圖表優化
- 自動標題
- 自動標註
- 美化配色
🔹 多種輸出
- Excel 圖表
- 網頁圖表
- 圖片輸出
圖表生成 Prompt：
請根據這份數據生成圖表：[數據]
請選擇最合適的圖表類型，並：
💼 商業範例
一家寵物用品公司用 AI 生成圖表：
- 月度銷售趨勢圖
- 產品比較柱狀圖
- 客戶來源圓餅圖
- 每月節省設計時間 10 小時
💡 小技巧
用 ChatGPT 的 Code Interpreter 生成互動式圖表。
練習題
📝 本節摘要
- AI 圖表：自動選類型、優化、多種輸出
- 數據自動轉為視覺化
- 每月節省 10 小時
19.7 自然語言查詢
為什麼學_this？
自然語言查詢讓數據分析變成人人可用。
核心教學
自然語言查詢的應用：
🔹 數據提問
- 用中文問問題
- AI 自動分析
- 獲得答案
🔹 追問深入
- 在一輪後追問
- 深入分析
- 探索細節
🔹 情景分析
- 「如果...會怎樣」分析
- 預測未來
- 比較方案
自然語言查詢的優勢：
- 不需要掌握查詢語言（SQL）
- 不需要會統計學
- 快速獲得答案
💼 商業範例
一家寵物用品公司用自然語言查詢：
- 「上個月哪個產品賣最好？」
- 「客戶的回購率是多少？」
- 「如果降價 10% 對利潤有什麼影響？」
- 5 分鐘內獲得完整答案
💡 小技巧
用自然語言提問時，越具體越好。例如：「上個月（8月）寵物食品類別的銷售額和前一個月相比增長了多少？」
練習題
📝 本節摘要
- 自然語言查詢：數據提問、追問深入、情景分析
- 不需要 SQL 或統計學
- 越具體的提問，答案越好
19.8 預測分析
為什麼學_this？
預測分析能幫助企業提前佈局。
核心教學
AI 預測分析的應用：
🔹 銷售預測
- 預測未來銷售
- 考慮季節性
- 識別趨勢
🔹 需求預測
- 預測產品需求
- 優化庫存
- 避免缺貨
🔹 客戶行為預測
- 預測流失
- 預測回購
- 預測價值
🔹 風險預測
- 預測財務風險
- 預測市場變化
- 預測營運風險
預測 Prompt：
請根據這份歷史數據，預測未來 3 個月的銷售額：
[數據]
請提供：
💼 商業範例
一家寵物用品公司用 AI 預測：
- 未來 3 個月銷售額
- 準確率 90%+
- 提前規劃庫存和行銷
💡 小技巧
結合歷史數據 + 季節性 + 市場因素，預測更準確。
練習題
📝 本節摘要
- AI 預測：銷售、需求、客戶、風險
- 準確率可達 90%+
- 提前佈局
19.9 Python + AI
為什麼學_this？
Python 是數據分析的進階工具，AI 能幫助寫 Python。
核心教學
Python + AI 的應用：
🔹 進階分析
- 大數據處理
- 統計分析
- 機器學習
🔹 自動化
- 自動報表
- 批量處理
- 定時任務
🔹 自訂模型
- 預測模型
- 分群模型
- 異常偵測
用 AI 寫 Python：
請用 Python 分析這份數據（CSV），完成：
💼 商業範例
一家寵物用品公司用 AI + Python：
- 自動生成月度報表
- 批量處理數據
- 分析 100,000+ 筆記錄
💡 小技巧
用 ChatGPT 生成 Python 程式碼，即使不懂程式也能完成進階分析。
練習題
📝 本節摘要
- Python + AI：進階分析、自動化、自訂模型
- 用 AI 生成 Python 程式碼
- 處理大量數據
19.10 BI 工具整合
為什麼學_this？
BI 工具（Business Intelligence）是企業級數據分析。
核心教學
BI 工具的應用：
🔹 Power BI
- Microsoft 生態
- 數據視覺化
- 儀表板
- 整合 Excel
🔹 Tableau
- 專業視覺化
- 大數據
- 進階分析
🔹 Looker Studio（Google）
- 免費
- 整合 Google 生態
- 基礎視覺化
🔹 自訂儀表板
- 實時數據
- 多維度分析
- 關鍵指標
💼 商業範例
一家寵物用品公司用 Power BI：
- 月度經營儀表板
- 即時銷售數據
- 多維度分析
- 管理層報告
💡 小技巧
從 Looker Studio（免費）開始，逐步升級到專業 BI 工具。
練習題
📝 本節摘要
- BI 工具：Power BI、Tableau、Looker Studio
- 企業級數據視覺化
- 從免費工具開始
19.11 報表自動化
為什麼學_this？
自動化報表能節省大量時間。
核心教學
報表自動化的應用：
🔹 自動生成
- 定時自動生成報表
- 自動收集數據
- 自動分發
🔹 自動分發
- 郵件自動發送
- 定時發送
- 多渠道分發
🔹 自動警報
- 異常自動警報
- 閾值提醒
- 即時通知
報表自動化工具：
- Zapier：自動化工作流
- Google Sheets + Apps Script：自動報表
- Power BI：自動更新
💼 商業範例
一家寵物用品公司的報表自動化：
- 每日銷售報表：早上自動發送
- 月度報告：每月 1 日自動生成
- 異常警報：即時通知
💡 小技巧
用 Zapier 連接數據源和報表工具，實現全自動化。
練習題
📝 本節摘要
- 報表自動化：自動生成、分發、警報
- 工具：Zapier、Apps Script、Power BI
- 全自動化節省時間
19.12 企業數據分析工作流
為什麼學_this？
建立標準化工作流確保數據分析一致。
核心教學
數據分析工作流的組成：
🔹 數據收集
- 多源數據整合
- 自動收集
- 數據品質管理
🔹 數據清洗
- 標準化處理
- 異常處理
- 品質檢查
🔹 數據分析
- AI 輔助分析
- 洞察發現
- 報告生成
🔹 決策執行
- 基於洞察行動
- 追蹤效果
- 持續優化
最佳實踐：
💼 商業範例
一家寵物用品公司的數據工作流：
- 每日：自動收集銷售數據
- 每週：AI 生成分析報告
- 每月：經營儀表板更新
- 每季：策略檢視
💡 小技巧
從一個核心 KPI 開始，逐步擴展。
練習題
📝 本節摘要
- 數據工作流：收集 → 清洗 → 分析 → 決策
- 建立標準化流程
- 每週檢視和行動
19.13 課程總結
📝 課程總結
🔗 下一步學習
- C-20 AI 銷售赋能：AI 在銷售中的應用
- C-14 AI 工作流程自動化：數據 + 自動化
- C-04 AI 數據素養入門：數據基礎
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