AI 數據驅動決策力-
決策深化版
課程目標
在基礎版之上加入「問題定義」與「決策落地」，建立完整的 PDCA 決策循環。
- 能夠將模糊的業務問題轉化為可量化、可分析的問題
- 能夠運用 Excel 與 ChatGPT 執行深度數據分析
- 能夠從數據中萃取洞察，產出可行的決策建議
- 能夠將決策建議轉化為高階主管可讀的報告
課程資訊
課程時數 : 7 小時
建議對象 : 決策者、部門主管、需從問題定義到決策落地之中高階工作者
主要工具 : ChatGPT + Excel（若不允許 ChatGPT，可改用 Copilot）
適用情境 : 中階主管培訓、年度策略營、決策品質強化專班
課程設計
| 順序 | 單元主題 | 教學重點 |
| 一、AI 協作決策概論 | 本章學習焦點 | |
| 1-1 | ChatGPT 常見功能與決策應用 | 決策者視角的 AI 應用地圖。 |
| 1-2 | 降低 AI 幻覺的關鍵做法 | 資料佐證、交叉驗證、引用溯源。 |
| 二、問題定義與假設 | 本章學習焦點 | |
| 2-1 | 模糊問題轉化為可分析問題 | MECE、問題樹、5 Whys。 |
| 2-2 | 假設樹與決策架構設計 | 決策變數、假設驗證路徑。 |
| 三、數據收集與整理進階 | 本章學習焦點 | |
| 3-1 | 多元數據來源整合 | 內外部、結構化／非結構化資料。 |
| 3-2 | Excel × ChatGPT 自動化整理 | 自動化流程設計與標準化。 |
| 3-3 | 資料品質檢核 | 異常值辨識、資料偏差檢查。 |
| 四、深度數據分析 | 本章學習焦點 | |
| 4-1 | 統計方法與趨勢辨識 | 均值、分佈、相關性、時間序列。 |
| 4-2 | 小組討論：真實案例分析 | 帶入公司實際案例進行小組分析。 |
| 4-3 | ChatGPT 進階分析應用 | Code Interpreter、進階提示詞。 |
| 五、決策落地與溝通 | 本章學習焦點 | |
| 5-1 | ChatGPT 萃取洞察與決策建議 | 從分析結果到可執行行動。 |
| 5-2 | 高階主管報告撰寫 | 一頁摘要、BLUF 架構、關鍵圖表。 |
| 5-3 | 決策風險評估與 Plan B | 風險矩陣、應變方案設計。 |
| 六、結論與回顧 | 本章學習焦點 | |
| 6-1 | 企業決策文化與紀律 | 決策 SOP、事後檢討機制。 |
教學方法
講授法、案例分析、小組討論、練習教學法；學員需準備筆電上課，建議帶入公司實際決策案例。
