活動心得
產投115上半年@高雄-AI輔助Excel資料分析與自動化報表實務班第01期
上課前預期成效：
在課程開始前，我對自己設定了幾個核心目標：突破指令瓶頸：希望能掌握與 AI 溝通的正確「語法」，不再因為指令不清而得到籠統的回答。
化繁為簡的分析：過去面對複雜函數（如：多重條件統計、巢狀邏輯）常感到力不從心，預期能利用 AI 快速解構並產出公式。
跨越編程門檻：身為非工程背景的 PM，期望能藉由 AI 的協助，撰寫出可運行的 VBA 程式碼，實現報表自動化，減少重複性的手動作業。
學習後心得與收穫：
經過三週的密集學習與實作，我的收穫遠遠超過單純的軟體操作，更多的是邏輯思維的重塑：提問力的精進化
我學會了在下指令前，先定義 AI 的「專業身分」（如：行銷市場分析專家）。透過老師教授的「合約式提示詞」概念，我理解到背景資訊愈具體，AI 的回覆品質就愈精確。
最大收穫：學會了「追問」的技巧。當 AI 給出的公式看不懂時，我會要求它以「國小三年級」能理解的語言，甚至是「圖畫式、一格一格對照」的方式解說，這徹底打破了我與數據之間的隔閡。
-數據洞察與決策支援
學會了根據受眾選擇圖表。我理解到玫瑰圖雖然吸睛但精確度稍低，而長條圖則是比較數據最保險的選擇；同時也認識了進階視覺化工具的應用場景。
-自動化實踐與 AI 侷限性的認知
在 3/21 的 VBA 實作中，我體會到「錄製巨集 + AI 優化」的高效。雖然 AI 在處理如「年齡級距」或「消費金額總和」時偶爾會出錯，但我現在具備了與 AI 進行「對話式除錯 」的能力。
最大收穫：建立了正確的自動化觀念。錄製巨集前必須先寫好「腳本」，且單次錄製不超過 10 個動作，避免產生過多廢言。同時也了解到 AI 在產生「樞紐分析物件」時有其侷限，理解了沙盒模式 的安全環境概念。
自我學習評價：
回顧這三週的學習歷程，我對自己的學習表現評價如下：邏輯轉化能力 (90%)：
我能將繁瑣的業務需求轉化為 AI 可理解的步驟指令。在學習 VBA 的過程中，我理解到「腳本先行」的重要性，學會先規劃好手動操作流程（無贅言操作）再進行錄製與優化，這讓我在處理自動化工作流時邏輯更加清晰。
工具應用熟練度 (85%)：
我已經能熟練切換 ChatGPT 與 Gemini 兩大工具，並了解其各自的優缺點。目前已能獨立運用 AI 產生商業分析建議，並在 Excel 中實踐多維度的交叉分析。
判讀與除錯能力 (80%)：
我不再盲目信任 AI 給出的第一版本答案。當面對 AI 產生的 VBA 程式碼或複雜函數出現誤差時，我能保持耐性並精確描述錯誤點要求 AI 修正。我學會了「從未知到想知」的實驗精神，不怕嘗試錯誤。
所學知識在工作上的應用：
身為專案管理人員，我將把課堂所學落實於以下實務情境：專案進度與預算監控 (PM 實務)：
應用：利用課程中的「多維度決策分析圖表」，將複雜的 APS 系統導入進度或產品溯源專案數據，轉化為一頁式視覺化 Dashboard。
效益：在對董事長報告時，透過互動式切片器快速切換「各廠區」或「各產品線」進度，提升溝通效率。
採購審核與風險控制：
應用：運用 AI 進行「最有利標」與「最低標」的模擬對比分析。
效益：利用 AI 產出的 VBA 程式碼自動抓取採購數據並進行加權評分運算，建立採購稽核機制，降低人為判斷誤差。
跨部門資料自動彙整：
應用：使用課堂學到的 VBA 自動化技巧，處理分散在各地的生產日報表。
效益：一鍵完成「各分頁資料彙整」與「地區消費/產量統計」，將原本需耗時數小時的人工整理縮短至數秒鐘。