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
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

要想精進Excel技巧,別急著投入研究各種複雜的函數,而是先弄懂Excel內建的「樞紐分析」。這個項目操作起來簡單、方便上手,但功能卻十分強大,可以說是Excel最重要的精髓!

《Excel工作現場實戰寶典》作者王作桓指出,精熟樞紐分析技巧,幾乎可以解決8成Excel分析需求,幫你洞察資料內真正有意義的訊息。下面以市場調查的問卷資料為例,說明樞紐分析的做法。

Step1. 設定資料分析範圍,建立樞紐分析表

假設《經理人月刊》希望針對願意花比較多錢買雜誌的人推出新雜誌,為了滿足潛在顧客的需求,特別請行銷部做了一次市場調查,以決定應該跨入的領域。身為專案負責人,如果想從這一批調查問卷資料裡快速歸納出建議的策略,最適合的處理工具就是樞紐分析表。

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圖說明

1. 點選「插入」索引標籤裡的「樞紐分析表」

請Excel新增一張樞紐分析表。

2. 在「建立樞紐分析表」的對話框確認表格範圍「樞紐! $A$1:$I$151」

告訴Excel你想分析的資料在哪裡。我們把「樞紐」設定為這張工作表的名稱,「$A$1:$I$151」是指這張工作表中A1到I151的所有資料。大部分的時候Excel會預抓資料範圍,但假如你的資料中間有空白列,就必須自己重新輸入資料範圍來設定。

3.選擇放置樞紐分析表的位置「新工作表」

你也可以選擇放在現有的工作表中,但除非原本的資料內容很少,否則為了避免雜亂,推薦做法還是把樞紐分析放在新工作表。

Step2. 調整樞紐分析表的組成,把想分析的欄位放進去

在樞紐分析的使用方法前,先解釋一下樞紐分析工作表的版面配置。左邊是最終報表呈現的區域,右邊的「樞紐分析表欄位」是用來控制報表呈現內容,只要調動設定,左邊報表會立即更新。

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圖說明

樞紐分析表欄位又分為上下兩個區塊,上半部是勾選想出現在報表的資料欄位(貼心提醒:為了顯示資料欄位,原始資料清單的第一列都要有欄位名稱),下半部則是你希望這些資料出現在報表中的哪個位置(篩選、列、欄、值),就把上半的資料欄位拖曳到對應的區域:

A篩選:拖曳至該區域的欄位,將做為篩選整張報表資料的依據。

比方說把「月收入」放在這,你就能透過篩選,讓報表只顯示3萬以上的資料。

B列:拖曳至該區域的欄位,會變成樞紐分析表的列資料。

填入超過一個欄位資料,Excel會在報表上進行分組,例如先放入「性別」,再放「每月花費多少錢買雜誌」,報表呈現就會是同性別裡、不同花費金額的統計結果,如果想要改變分組的順序,變成像上一頁中每月花費相同金額買雜誌、不同性別的統計結果,就要透過拖曳,把「每月花費多少錢買雜誌」放在「性別」之後。

C欄:拖曳至該區域的欄位,會變成樞紐分析表的欄資料。

拖曳至該區域的欄位,會變成樞紐分析表的欄資料。和列標籤一樣,只要填入超過一個欄位的資料,Excel就會幫忙分組來統計資料。想改變分組的方式,就要調動欄位在欄標籤的擺放順序。

D值:拖曳至該區域的欄位,表示要請Excel統計匯總。

拖曳至該區域的欄位,表示要請Excel統計匯總。針對放入此區域的項目右側箭頭按下左鍵,點選「值欄位設定」,設定你希望Excel是計算加總、平均值、項目個數、最大值,還是最小值等。

這張分析表,你可以這樣解讀:

本來的銷售策略是希望針對願意花比較多錢買雜誌的人推出新雜誌,那應該把通路設定在哪? 假設願意花比較多錢是指「每月花費400元以上」買雜誌的人。

你會發現如果要主打男生,網路書店會是不可或缺的通路之一,但願意花更高消費金額在雜誌上的女生,反而沒這麼依賴網路。而一般書店則是不論男女,都會購入雜誌的管道。

Step3. 時間、金額等數字資料,可以再做合併

如果本來的問卷設計是請受訪者直接填寫「實際年齡」,而不是勾選年齡範圍,當資料丟進樞紐分析後,就會出現各個歲數的分析結果,顯得太過詳細,不方便判別。

針對這種數字資料,Excel可以幫你用群組功能,把同一個區段的資料併成一組,以年齡來說,你可以讓Excel把各歲數合併為11~20、21~30、31~40、41~50、51~60來呈現。這個做法,在分析「時間」相關的資料也格外好用,可以把資料按照年、月、季、天數來分組呈現,方便你進行比較。

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圖說明

做法如下:

1.選擇樞紐分析表中、年齡列標籤的任一儲存格

2.按右鍵點選「群組」

3開.始點設為11,結束點設為60,間距為10

4.按下「確定」就完成


延伸閱讀:

  1. 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,你一定要學
  2. Excel基礎班看過來!最實用5大函數在這裡

動畫製作 / 實習編輯吳瑄庭

本文授權轉載自:經理人
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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