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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關鍵字: #數位工作術
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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