處理多張Excel報表一定要會!進階版的樞紐分析,不同工作表也能快速整合
處理多張Excel報表一定要會!進階版的樞紐分析,不同工作表也能快速整合

樞紐分析是許多工作者最喜歡用的Excel工具之一,方便交叉分析、整理資料,據Microsoft MVP微軟全球最有價值專家王作桓所說,只要學會運用樞紐,即可完成85%以上的公司報表。

延伸閱讀:Excel高手最愛用!3步驟學會超強大「樞紐分析」,資料處理再也不愁

但樞紐分析的限制是只能處理單一工作表的資料,而企業內部的報表通常分散於不同的檔案和不同的工作表,如果想要整合,就要學習樞紐分析的進階版: 關聯式樞紐 !如果了解關聯式樞紐分析的應用,肯定為你節省不少整理報表的時間。

假設小劉在經理人月刊擔任業務,他想知道2016年經理人月刊特賣會上哪些類別的書籍特別受人喜愛,方便未來推銷品時,可以有一個明確的行銷方向。因此,他從銷售部門資料庫拿到了 「訂購資料表」 和 「書籍條目表」 ,前者將一筆筆訂單記錄下來,後者則是將各種產品編號的明細,記載每個編號對應的產品名稱。


訂購資料表

關聯式樞紐01.PNG

書籍條目表

關聯式樞紐02.PNG

小劉想運用樞紐分析,整理這兩個工作表的訂購資訊,才能看出哪一本書、哪種類別最暢銷。

首先要做的設定:設定表格格式

要使用關聯式樞紐,必須將每一個用到的資料都設定成 表格 ,設定方法如下:

STEP1 選取需要的資料範圍→點選「常用」裡的「格式化為表格」

STEP2 任選一個想要的表格樣式

關聯式樞紐03.PNG

當表單上方出現可篩選的按鈕,就表示已經設定為表格格式了。

關聯式樞紐04.PNG

建立關聯式樞紐

在「訂購資料表」中點選「插入」→「樞紐分析表」。只要資料表之間沒有空行或空欄,EXCEL會自動選取完整的表格範圍。之後就可以開始建立關聯式樞紐啦:

關聯式樞紐05.PNG

STEP1 點選其他表格,建立新的樞紐分析表

在右側的「樞紐分析表欄位」點選「其他表格」,Excel會再建立一個新的樞紐分析表。

關聯式樞紐06.PNG

STEP2 選擇兩個表單裡所需的欄位

小劉因為想了解哪些類別各出售了多少書,因此他在右側「書籍條目表」中的「類別」欄以及「訂購資料表」中的「數量」欄打勾, 讓這兩個數據出現在新的樞紐分析表中。點擊完後會出現一個黃色框框,請在「可能需要表格之間的關聯」訊息中按下建立。

關聯式樞紐07.PNG

STEP3 設定兩張資料表間的關聯

在兩張不同工作表間,可能會有重複的資料(某一欄),可以透過「建立關聯」讓兩份資料有所連結。

在這個範例中,「訂購資料表」裡的「產品編號」,與「書籍條目表」裡的「書籍識別碼」為相同資料,可以透過「建立關聯」來告訴EXCEL,藉由比對產品編號和書籍識別碼,將兩張表單的所有資料連結在一起。

關聯式樞紐08.PNG

剛剛按下建立關聯後,Excel會跳出新的視窗,詢問你要根據哪兩列資料做比對。在本範例中,我們是從「訂購資料表」中插入樞紐分析表,因此第一列的表格一欄,要點選「訂購資料表」,而右邊的欄(外部),要選擇此表單的「產品編號」這一欄。

第二列關聯表格就是你想要Excel建立關聯表格(書籍條目表),右邊關聯欄則是該表格中,與產品編號資訊相同、要用來比對的「書籍識別碼」這一欄。

按下確定後,表示你已經成功將兩張表單的資料整合在一起,能直接進行樞紐分析了!

STEP4 運用樞紐分析,得知你需要的資訊

點選右邊想要呈現在分析表的資訊,即可完成一份完整的報表。

關聯式樞紐09.PNG

當下次使用Excel的樞紐分析表時,別忘了運用看看關聯式樞紐分析,輕鬆的整合了不同工作表的海量資訊,也能讓工作更有效率。

延伸閱讀:

  1. 絕對用得到!6個Excel小訣竅讓報表更專業,還有14個超棒快速鍵
  2. Excel基礎班看過來!最實用5大函數在這裡:IF、SUMIF、COUNTA、COUNTIF、MAX

本文授權轉載自:經理人

關鍵字: #數位工作術
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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