5個Excel小技巧，沒人教就不知道！讓你的報告資料比別人更專業|數位時代 BusinessNext

好圖表和壞圖表有一個顯著的差異：好的圖表會表達出自己的觀點，不只是資料整理的結果。

有時明明有很多想法，但很難在圖表上說明，所以只好在圖上附註文字，或是口頭說明，反而喪失了作圖的簡潔。本篇介紹了圓餅圖、長條圖、折線圖和Excel資料表格視覺化的技巧，用圖來表達觀點，報告的時候看起來更聰明。

1. 圓餅圖中央的空間要好好利用！

只要插入一個圓形就可以表達觀點

下表為某連鎖手搖飲料品牌在台北4間分店的營業額與占比。此時通常會把總金額放在最上面，但你也可以放在圓餅圖的正中間，也就是視覺的中心。怎麼做呢？只要把圓餅圖的中間插入一個白底的圓形，再插入文字方塊，就可以在圓餅圖的中間寫字，同時維持圖表的簡潔性。

2. 圖例可以放在圖表上！

讓圖更清爽簡潔

某服裝品牌在台北4間分店每月的營業額畫成堆疊長條圖，每個顏色代表一間店，圖例（哪個顏色代表哪間店）通常出現在圖的旁邊。這時，只要點選圖中的一個色塊，就可以編輯這一塊的文字。把圖例填入長條之後，就可以拿掉圖例囉。拿掉圖例的方法：點選整張圖，選右側的十字，把圖例的勾勾取消。

3. 圓餅圖每塊不一定要不同顏色！

同類型的用相近顏色可以更快看出對比

下圖是服飾店的品項銷售記錄，因為項目很多，直接用圓餅圖呈現，看起來雜亂無章。你可以把小的類別集合成更大的類別，例如把衣服分成「男裝」和「女裝」。然後點選任一塊餅，在右側的色彩欄裡選實心填滿，再選顏色就可以囉。

如圖所示，把男生的服飾都用橘色系、女生的服裝用藍色系，一眼就可以看出來店內男女裝的銷售比例。

4. 讓Excel表視覺化！

用顏色深淺來表示數據

下表為某餐飲品牌全台分店的營業狀況。因為店家數很多，不管用圓餅圖或長條圖都很難比較。此時，你可點選整張表，然後選「設定格式化的條件」>>>「色階」>>>「綠白色」，表格就會依照數據的大呈現出深淺不同的顏色。

視覺化之後，一眼就可以看出來台中店的業績優於其他分店，也可以看出來以各月份相比較，10月的業績普遍比較好。

5. 圖表灰階列印也OK！

折線圖除了顏色還有標誌可以用

下表示某健身會館全台4間分館的新增會員數。折線圖上可以看出台中和台南表的新增會員數比較多，台北和新竹分館比較少。不過，有時折線圖的線一多，顏色會混在一起很難區別，例如紫色和藍色的視覺其實相當接近。或者圖是彩色的，但是印成紙本講義的時候變成黑白的，每條線看起來都一樣了。

只要點選任一條線雙點擊，在「標記選項」，勾選「內建」，就有各式各樣的標記可以使用囉。只要每條線分配不同的標記，就算印成黑白的也不用擔心了。

延伸閱讀：做專業圖表必備的Excel功能！3個馬上可以學會的小技巧

參考資料：《PRESIDENT》2016.10.17

本文授權轉載自：經理人

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隨著代理式AI（Agentic AI）快速發展，人工智慧的角色也從被動問答的對話工具，轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面；兩者根本的差異在於，前者仍須仰賴使用者逐步下達指令，後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務，品牌競爭的對象便不再限於消費者，也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此，「Business to Agent」（B2A）成為當代企業必須面對的新命題，為了擁抱嶄新的思路，跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇，以「數據領航：AI時代的真實價值」為題，邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖，一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端，搶佔AI先機。

不只SEO，還要GEO！企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期，新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說，若AI是一場棒球賽，目前僅走到第三局。這意味著，只要企業採用率持續攀升，尚且毋需擔憂AI泡沫化；反之，AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過，程世嘉也提出「智慧通膨」的現象，他表示：「各大廠不斷推出新模型，資本支出也不斷提升，但使用成本並沒有因此下降，因為算力供不應求；不過長期來看，成本曲線一定會往下走，未來AI智慧會像水龍頭一樣，打開就有。」

隨著AI逐步普及，使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調，搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO，更需布局GEO（生成式引擎優化），提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異，及早掌握規則者，才能在新流量分配中卡位。

迎戰Business-to-Agent，如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利，關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症，大家都很急著導入AI工具，但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為，AI專案應如培訓新進員工，結合商業策略與數據資產雙向評估，才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎，企業的AI就會是空中樓閣。」他強調，雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud，看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本；而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus，定位為策略中樞與營運大腦，即立基於此。

然而，架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出，全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型，關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此，企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace，構成Google所主張的「代理型工作轉型」（Agentic Workplace Transformation，AWT）主軸，讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理，並恪守數據主權歸屬企業的原則，讓企業級AI能真正發揮效益。

當企業打穩內部地基，外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次，近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出，「B2A」（Business to Agent）的時代來臨，當AI代理主導決策時，看重的是API串接流暢度與數據結構化程度，企業必須從爭取「被看見」的SEO排名，走向爭取「被推薦」的AI清單，並進一步走向「被選擇」。其中，信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

從洞察到執行，iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地，關鍵在於底層數據是否可信。對此，iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構，正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境，品牌需要建立的，是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢，代表品牌對人的理解；Kuroma則從AI搜尋視角，分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現，代表對AI的理解；兩者合力，讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台，將洞察轉化為具體行銷執行，使每一次決策都能以數據驅動、持續優化，協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

最後，在論壇壓軸的高峰對談中，程世嘉強調，當前正是典範轉移的關鍵時機，如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利；他認為，這同樣是企業重生的契機，提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其，AI轉型已非單機運作所能達成，企業應優先建立基礎建設與治理架構；當自身能力有限，也須慎選合作夥伴、借助外部資源，並在安全可信任的前提下，實現共同成長。