最常用的資料整理法:3大Excel排序功能,輕鬆把資料分門別類!
最常用的資料整理法:3大Excel排序功能,輕鬆把資料分門別類!

如果你是Excel的常用者,應該能深刻了解「排序」的好處:協助你將資料「分門別類」,把相同類型的資料排列在一起,方便閱讀,從中看出數據的脈絡。但假如你以為Excel只能幫你按照筆畫多寡和數值大小排列順序,那可就太小看他了!這次一樣先從基礎的排序功能介紹起,接著再分享超厲害的自訂排序功能喔。

以下範例是業務主管(管理人員)有一筆業績獎金,打算發放給業務員做績效獎勵,而手邊的「業績資料表」是唯一的參考依據。該怎麼整理這份資料,他才能看出業務員的表現,以設定獎金分配的比例呢?

【Level 1】單一欄位排序:依照業務員的業績排出前三名

假如公司規定,只有當月業績前三名才能平分這筆獎金。那就請 Excel 按照每個業務員的「銷售金額」多寡排出名次,銷售金額愈高的業務員,名次愈前面,馬上就可以看出前三名啦!這個功能就叫做「單一欄位排序」。

圖說明

操作方法只需要點選 3 個地方:

  1. 先選擇「銷售金額」那一欄的任何一個儲存格
  2. 再點選「資料」索引標籤
  3. 找出「排序與篩選」點選「Z→A」

大功告成了! Z→A的意思是「由大到小」「由筆畫多到筆畫少」排列,如果你想要倒過來變成「由小到大」,就選擇A→Z即可。

【Level 2】多個欄位排序:在黃金銷售地區裡,看出業務員的業績排名

如果是因為第一區的業績暴量成長,公司才提撥獎金要獎勵第一區的業務員,那光排列業務員的業績名次也沒用。

Excel裡的「多個欄位排序」可以幫你是針對兩個以上的分類來排列順序,概念其實很好理解,就是讓Excel一次將兩個欄位都排列出順序,讓資料做更細部的分類歸納。

回到這個例子,主管要先把相同銷售地區的資料整理在一起,再排出各地區的業績名次,也就是要將「銷售地區」欄當作第一層的排序分類,而同個銷售地區中的資料再以「銷售金額」當作第二層的排序分類,由大至小的排列。

圖說明

該怎麼做呢?

  1. 一樣找到「資料」索引標籤
  2. 點選「排序與篩選」中的「排序」
  3. 在出現的排序對話框中,找到「欄」的「排序方式」 選擇「銷售地區」(大分類)
  4. 「順序」則是選擇「A→Z」
    意思是請Excel將資料按照銷售地區分類排列,決定順序的方法是按照筆畫,筆畫愈少的排在愈上面,筆畫一樣的就整理在一起,所以同為「第一區」的資料就會並列。

  5. 接著建立第二層的分類。按下「新增層級」

  6. 在「次要排序方式」選擇「銷售金額」(次分類)
  7. 順序設定為「最大到最小」
    Excel就會將該地區業績最高的業務員放在第一位。

完成後,主管只要找到屬於「第一區」的一整塊資料,就能直接看見業績最好、最值得獎勵的業務員是誰了!

【Level 3】自訂清單排序:不依照筆畫和數值大小,排列順序由你決定

Excel最常用來排順序的規則就是「數值大小」和「筆畫多寡」,但應用到報表製作上,你可能要將銷售資料「由北到南」的地區排列,但Excel沒有按「地理」排列的規則,它怎麼知道北區是在南區的北方?該怎麼讓報表依照北區、中區、南區的順序排列?

這時候你需要的是「自訂清單」!

它讓你跳脫Excel既有的排列限制,根據自己心中的順序來整理資料。做法有一點點複雜,但學會之後超級好用!

圖說明

這樣做:

  1. 一樣找到「資料」索引標籤
  2. 點選「排序與篩選」中的「排序」
  3. 在出現的排序對話框中,找到「欄」的「排序方式」 選擇「銷售地區」
  4. 「順序」則是選擇「自訂清單」
  5. 在自訂清單的對話框、清單項目裡輸入你想要的順序:北區→中區→南區
    每輸入一個項目就要按Enter斷行,Excel才知道他們是不同的項目喔!
  6. 輸入完清單後點選「新增」,自訂清單就建好了
  7. 確定清單無誤,就點選「確定」回到排序對話框
  8. 這時候排序裡的「順序」會從「自訂清單」改為你輸入的「北區, 中區, 南區」囉,按下「確定」

順利完成後,所有資料就會從北到南的排列!其實,不論是排東西南北,或是按照部門別排列,還是按照總經理到基層員工的順序整理資料,只要你設定自訂清單,都可以輕鬆辦到!學會了嗎?

延伸閱讀:
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本文授權轉載自:經理人

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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