實作結合工作實務，商業數據分析力養成班讓人人都能洞察數據
2025-08-20更新
想利用資料分析做出更精準的商業決策，但非技術背景的同仁往往不知該從何著手，或做了但也得不出結論？「商業數據分析力養成班」聚焦無資料分析背景員工的學習痛點，以「知識基礎、專題式學習（Project-Based Learning，PBL）、成果發表」3 階段，讓需要從大數據中洞察出商機的行銷和產品企劃等員工，能快速具備相關知識和實際分析商業數據的能力。透過完整的學習歷程讓資料分析能真正被落實到工作實務上，打造以資料驅動決策的企業文化。
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培訓知識難落地？商業數據分析課常見 3 難題
在資料驅動決策（Data-driven decision-making，DDDM）成為顯學的時代，企業能否從巨量資料中洞察出商機，已成為維持競爭力的關鍵。像善於以大數據分析輔助決策的 Netflix，就利用龐大的用戶資料做出更精準的內容投資¹和用戶的個人化推薦²，成功在競爭激烈的影視產業中脫穎而出。但許多企業在培育員工的商業數據分析力時，卻常面臨以下 3 大難題，讓寶貴的培訓資源未能帶來預期的價值。
- 實作內容未結合工作實務，未來應用到工作的門檻較高
- 課程缺乏輔導機制，操作問題難獲得解答
- 無成果發表環節，學員易欠缺投入的動力
知識基礎、專題式學習、成果發表，3 階段讓資料變洞見
商業數據分析課最重要的目的，是讓學員能實際從公司的各項資料中，洞察出具備商業價值的見解。因此涵蓋資料分析思維與知識養成、PowerBI 實戰工作坊 + 輔導和成果發表與點評這 3 階段的「商業數據分析力養成班」，透過以學員工作實務為基礎的實作題目（PBL 教學法）和課後輔導機制，避免培訓出現學用落差。讓課堂上學到的資料分析知識與技巧，能轉化為實際帶來商業洞見的硬實力。
小提醒：
- 此專案的實戰工作坊與輔導環節涉及 Data Analysis Expressions (資料分析式，簡稱：DAX) 的操作，因此建議參加學員須具備函數的相關基礎。
- 專案中資料視覺化的實作工具可彈性調整為企業內部習慣使用的軟體，如 PowerBI 和 Tableau 等。
- 此專案需完整涵蓋 3 階段才能發揮最佳成效，缺少任一階段可能發生的培訓風險如下。
- 缺少「資料分析思維與知識養成」：學員欠缺知識基礎，實作時難找到有意義的分析主題
- 缺少「PowerBI 實戰工作坊＋輔導」：知識難落地為行動，應用於工作 時易卡關
- 缺少「成果發表與點評」：學員上課與實作時，易缺乏努力學習與進步的動力
提升決策精準度
階段 1：資料分析思維與知識養成
階段 1：資料分析思維與知識養成
此階段的核心精神是為非技術背景的同仁打下紮實的資料分析基礎，確保學員能以正確的商業數據思維來理解資料，並掌握資料分析的必備知識與工具，其中包含以下 2 大重點。
- 了解資料分析流程各階段的定義和實際執行方法。
- 實際練習資料清洗、指標定義和視覺化呈現等分析資料必備的能力。
透過融合知識講授與實作練習的課程，學員將能從根本建立對資料分析的正確認知，並掌握將其應用於實際工作業務的初步方法，為後續的實戰工作坊與輔導環節建立紮實基礎。
階段 2：PowerBI 實戰工作坊 + 輔導
階段 2：PowerBI 實戰工作坊 + 輔導
此環節的目標是讓學員將所學的數據思維與知識，透過實務操作 PowerBI 來解決實際的業務挑戰。此階段會以 PBL 的形式讓學員進行工具的實作，具體內容包含以下 2 環節。
- 了解 PowerBI 的具體用法，並在小組演練中為工作上的專案建立視覺化的資料儀表板。
- 針對課後實作練習中遇到的 DAX 運用等問題，向講師請益相關的解決方法。
相比一般只教軟體操作的商業數據分析課程，從企業真實工作專案出發的實作與課後輔導，不僅可以更有效地消除課程易產生的學用落差，也能實際協助企業解決眼下的業務課題，最大化培訓的成效。
小提醒：
- 若學員無資料視覺化軟體（如：PowerBI 和 Tableau 等）的相關基礎，可另外協助安排工具的教學。
- 此階段共會進行 2 回合的「工作坊 + 輔導」，學員於工作坊結束後自主練習專案時遇到的問題，都可於輔導階段向講師尋求協助。
階段 3：成果發表與點評
階段 3：成果發表與點評
為讓培訓成果能具體被看見，經過 2 回合的「工作坊 + 輔導」後，學員將在主管也會一同參與的實體發表中，分享專案的緣起、執行方式與成果，此環節包含以下 2 階段。
- 每組學員在 10 分鐘內，分享專案的分析目的、方式與結果。
- 現場主管與講師針對每組學員的發表內容，給予各 10 分鐘左右的回饋。
這 2 階段的發表與點評，不僅可確保學員能將數據分析知識應用於實務，更能讓企業見證學員從資料中挖掘出洞見的成果，了解現有業務中可以進一步修正或嘗試的機會點。
小提醒：
- 為最大化成果發表的成效，正式發表前建議加上「階段成果發表」環節，讓各小組能將內容調整到最佳狀態。
- 階段成果發表環節建議同樣安排發表與回饋各 10 分鐘。
提升決策精準度
把工作實務帶進課堂，課後不再煩惱學用落差
一般的商業數據分析課程，常因內容與學員工作情境脫節，導致學員即使學會了理論與工具，也難以將其應用在實際工作中，導致培訓出現學用落差。因此，言果學習的「商業數據分析力養成班」讓學員直接將工作上的專案數據帶進課堂，真正落實「從做中學」。透過以工作實務為基礎的實作和講師的課後輔導，讓學員不僅能具備可實戰的資料分析能力，企業也能解決眼下的業務課題，獲得更好的決策品質。
學員滿意度高，跨部門合作時更能以客觀資料為基礎討論決策的方向。
—— 企業 HR
立即諮詢「商業數據分析力養成班」專案詳情
參考資料：
- Enrique Dans (2020, Jan 15). Netflix: Big Data And Playing A Long Game Is Proving A Winning Strategy. Forbes Media LLC
- Ko-Jen Hsiao, Yesu Feng and Sudarshan Lamkhede (2025, Mar 22). Foundation Model for Personalized Recommendation
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主要提供人才培訓方案給企業客戶，客戶群集中在台灣千大企業與外商公司，目前有將近80位來自各領域的講師與顧問團隊，協助企業規劃與執行課程，課程囊括企業經營、人才管理等範疇，是綜合型的專業培訓團隊。
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