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|數位時代 BusinessNext

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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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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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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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

AI Agent 重新定義消費旅程，萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為，代理式商務正在重新定義消費旅程，而 Universal Commerce Protocol（UCP）則是支撐這場變革的關鍵。他表示，UCP 就好像電商界的 Type-C 接口，可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統，讓代理式 AI 可以根據消費者需求，自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程，打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下，支付不再只是交易流程中的最後一步，而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出，要確保代理式商務下的交易安全，必須具備 4 個關鍵要素，包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍，以及在發生爭議時，能透過公開透明且可追溯的機制進行處理，確保各方權益。

此外，他也強調，風險管理不應侷限於付款當下，需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控，建立端到端的治理架構。為此，萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力，包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程，以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報，全面覆蓋交易生命週期，打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段，以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看，AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出，監理機關不僅要加強國際合作，更應深化與金融業及科技業的對話，建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看，政大金融AI創新中心主任王儷玲認為，金融監理重心應由模型與資料管理，轉向代理式 AI 安全，尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時，如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易，將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面，萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出，AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」，金融業在應用 AI 時，必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性，確保決策透明且可追溯。同時，隨著詐騙與洗錢行為跨境化，監理機制也應向外延伸，確保跨境一致性，並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面，國泰世華銀行數據長梁明喬表示，代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變，以信用卡支付為例，過往的驗證重點在於是否為本人，但在代理式 AI 情境下，則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來，隨著代理式 AI 的普及發展，授權與權限管理將變得更加重要。

關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略」為題，左起邀請：數位時代總編輯王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任王儷玲、國泰世華銀行數據長梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。

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AI 詐騙升級，聯防機制成新關鍵

最後，本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察，詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊，尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法，透過對話引導消費者提供個資與支付資訊，正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一，Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二，詐欺行為跨境化與遠端化，已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三，社交工程從大量投放釣魚信件，轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進，聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示，聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術，打造無密碼的數位身分認證系統，並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來，聯卡中心將持續優化模型，並建立跨機構資料共享的聯防機制，整合發卡機構與國際組織資源，以提升整體防詐能力，對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗，但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響，促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下，萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色，攜手監理機關與產業夥伴，強化支付安全標準，推動台灣支付產業的監管框架與創新發展，打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰，本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。

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