資料變決策！AI × Python 自動化分析實戰

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資料變決策！AI × Python 自動化分析實戰

本課程結合 AI 與 Python，帶領學員入門 AI 自動化分析技巧（不需程式碼經驗），從基礎的 Python 了解，到進階的資料處理、資料視覺化技巧，並引領進入更高階的商業模型建置技巧訓練。透過 AI，完全不需撰寫任何程式碼，都可以依賴 AI 生成程式碼的技巧來完成。掌握初階、中階、到高階商業分析模型與決策思維，強化實務應用能力！

Hahow AI 學習升級

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募資倒數02天11時20分

進度 1,450%

預計於 2026-11-03 凌晨 04:00 開課

關於課程

預計單元

購課前問答

關於課程

預計包含

預計 7 章 29 單元、5 項作業

預計課程時長

6 時 30 分鐘

當前購買數

145 位同學

觀看限制

不限觀看次數，還會附贈完課證書

學習升級

Hahow AI 學習助教

無需額外付費

即時問答、重點整理、測驗理解，讓知識派上用場

課程內容

直播回放：AI × Excel x Python - 超高速完成資料分析！用 AI 當副駕駛 - 零程式基礎也能學會

分析工作常見的四個困境：Excel 報表與樞紐分析越做越多，資料越來越複雜；想學 Python 卻卡在語法與迴圈；依賴 AI 分析又擔心答案不正確；想成為更厲害的分析師，卻不知道下一步該學什麼。

AI時代數據分析師的差距，不只在工具操作，更在於能問出好問題、選對模型、看懂統計結果、辨識AI產出風險，並將分析轉化為商業決策；課程聚焦AI協作、商業判斷與資料科學，培養具備Python素養的高階商業分析師。

「AI數據分析師｜關鍵能力組合」資訊圖，以 AI 降低技術門檻，搭配 Excel 讓你懂資料、Python 放大分析流程，強調資料理解、學習加速與分析自動化。

Excel + AI + Python ｜分析師的黃金三角組合

Excel 讓你看懂資料、跟主管同事對話，但只要資料量變大、需要重複執行、需要做進階模型，Excel 就開始有些力不從心、開始卡頓當機 —— 不是你不夠努力，是工具本身已經到達它的極限。

Python 補的就是把數據分析變成「寫一次、跑一百次」的做法，但是在過去，Python 的語法門檻讓大多數 Excel 使用者卡在第一步學習門檻就放棄。

AI 的出現幫你打掉這道門檻，你不需要先學會寫程式，只要學會用 AI 生成、檢查、調整程式碼，就能直接站上使用 Python 的能力層級，同時保留你在 Excel 累積的商業判斷力。

Excel & Python

三大 python 能力

從企業最常見的商業問題出發，依序經歷商業情境、掌握分析模型、AI×Python 數據分析與進行結果判讀，最後提出數據決策建議。

「基礎 Python 到高階商業分析」呈現階梯式學習路徑：從 Excel 基礎操作 Level 1、Excel 進階操作 Level 2，進階至 Python 基礎統計 Level 3、Python 進階商業分析 Level 4，以及 Python 高階商業分析 Level 5。

「數據分析｜角色定位」以數據分析思維與程式及 AI 技巧為兩軸，定位傳統區、新手區、AI 雷區與未來區；學習路徑從 Excel、VBA、BI 分析與 Python 基礎統計分析，走向 AI 自動化數據分析及 Python 進階商業分析。

「10種商業分析方法／分析模型」視覺總覽，涵蓋 Google Colab、數據清理、RFM、Python 分析架構、漏斗分析、Pandas、資料視覺化、EDA、K-Means 與線性回歸。

「這堂課適合誰？」適合具 Excel 基礎、想升級 Python 分析能力，或從報表工作進階商業分析師的人；也適合從事資料、營運、行銷、產品分析，想掌握商業問題與分析模型、申請 Business Analytics 研究所，或用 AI 提升效率者。

Q：我需要會寫程式才能上課嗎？

不需要，本課程只要有 Excel 的基本操作經驗，就能夠參與學習。

AI 大幅降低了 Python 操作門檻，本課程絕大多數的程式碼都是由 AI 完成，你只需要負責讀懂重點、下對指令，就能驅動 Python 這把大刀，解決更進階的資料分析問題。

課程學習成果涵蓋掌握 AI 進階分析技巧、具備 Python 統計思維、將程式碼結果轉譯成商業決策建議，以及理解並使用多種數據分析模型，累積關鍵職場 AI 技能，邁向高階商業分析師。

▶ 課程範例實作畫面

本課程引導透過 AI 生成 Python 程式碼（無需程式基礎）即可操作，搭配 Google Colab 雲端 Python 工具，從基礎的資料合併、資料處理開始，到更進階的資料視覺化，以及商業模型的模型建立觀念，學會就能舉一反三。

➡ 課程畫面：請 AI 自動化進行 RFM 客群分析（入門練習）

Google Colab 畫面示範以 pandas 載入 rfm_analysis_dataset.xlsx，顯示交易資料前五筆與 DataFrame 資訊：150 筆資料、OrderID、CustomerID、PurchaseDate、Amount 四欄，Gemini 正進行 RFM 分析。

本課講師：彭其捷

📊 其捷老師在 Hahow 開設多堂資料分析課，超過 3600 名學生，超過百則學生 ⭐ 五星好評

橫跨數據分析、UX 使用者體驗與教學現場超過 150 場，深知非本科背景的學員最容易在哪裡卡關在，擅長把複雜的技術語言，轉譯成一般人聽得懂、學得會的教學方式。

➡ 出版超過 10 本分析、軟體技術著作，曾參與過多項大型資料科學、AI 專案，在團隊中擔任過：數據分析師、數據專案經理、前端工程師、介面設計師、使用者體驗顧問等等，致力於推廣資料應用、資料視覺化與 UX 使用者體驗設計。ps. 我的著作（博客來）

➡ 講授超過 150 場企業數據分析培訓課程，客戶包括：聯發科、鴻海、金融研訓院、臺灣大學、富邦人壽、台中商銀、國泰世華、國泰人壽、富邦銀行、彰化銀行、中國信託銀行、遠東商銀、集保結算所、上銀集團、裕隆集團、聯華食品、清華大學、陽明交大、政治大學、成功大學等等

◎ 更多資訊，可以參考：彭其捷個人網站

課前問答回覆頻率

每週老師會為留言提問的學員，盡可能地提供回答。

作業與批改頻率：

每個章節的最後，皆有準備課堂作業，你可以按照課程章節的順序逐一挑戰！

每兩週內，會進行一次作業批改

問題回覆頻率：

每週老師會為留言提問的學員，盡可能地提供回答。

哪些人適合這堂課？

✅ 課程「零程式基礎」即可參與，而以下四類型的人特別適合： ✔ ① 有操作 Excel 經驗的人 ✔ ② 想學會 AI + Python 分析的人 ✔ ③ 希望提升分析素養 / 思維能力的人 ✔ ④ 許願成為更高階的的商業分析師的人角色上，過往有使用 Excel 的分析人員，舉凡像是：『財務、PM、行銷、稽核、營運、人資、業務、行政、產品分析師、行銷分析師、自我創業者、中高階主管』等等，皆可透過本課學習分析的新技巧。 ✅ 本課：四大學習目標（入門到 Python 中進階分析） ✔ ① 學會：AI 生成 Python 數據分析思路（本課為實作課程學習） ✔ ② 學會：AI + 數據分析實作（搭配商業數據、銷售數據、大數據等等練習場景） ✔ ③ 提升：分析思維 AI 溝通力（程式碼已經不是重點，分析思維才是 AI 時代的的關鍵） ✔ ④ 實作：AI 建構商業模型模型（讓入門者也能進步到開始使用建置商業分析模型） ✅ 本課程的程式碼，可透過 AI 完全輔助生成

你可以學到

本課程，期許能透過「AI 生成 Python 技巧」，帶領「零基礎」的入門學員，掌握：初階、中階、到高階商業分析模型與決策思維，強化實務應用能力！每個練習皆搭配 Python 實作練習（手把手引導），協助學員建立實務能力有效的將分析轉化為決策建議，紮實的學會 AI + Python 商業洞察技巧。 ✅ 你可以學到： ✔ ① AI 輔助建構商業分析思維 ✔ ② AI + Python 基礎分析流程建立 ✔ ③ AI + Python 輔助資料處理 ✔ ④ AI + Python 輔助資料視覺化 ✔ ⑤ AI + Python 自動化程式碼撰寫 ✔ ⑥ AI + Python 探索式資料分析 EDA ✔ ⑦ AI + Python 建置 RFM 分群商業模型 ✔ ⑧ AI + Python 漏斗銷售轉換分析 ✔ ⑨ AI + Python 線性回歸預測模型 ✔ ⑩ AI + Python K-Means 自動分群模型 / 族群策略制定

上課前的準備

需要準備的工具 / 軟體（若購買課程前不清楚版本是否支援，請先留言與老師確認。）

◾️ 課前，不需預先安裝任何軟體（只需要電腦 + 網路即可） ◾️ 課程將引導：透過瀏覽器環境操作 Python（Google Colab 工具，免費）

需要具備的背景知識

◾️ 有 Excel 操作的基礎經驗即可 ◾️ 有寫過任何程式碼，對學習有幫助（但並非必要條件，本課程入門者友善）

預計單元

預計 7 章 29 單元｜預計總時長 390 分鐘

全部展開

課程介紹

單元 1 - 關於我 & 課程願景

單元 2 - 課程單元 & 關鍵字

單元 3 - 上課環境說明、資安意識

【心法篇】商業分析思維 + Python 分析思維

單元 1 - 【導讀】商業分析思維 + 分析工具

單元 2 - 【第一堂課】商業分析思維

單元 3 - 【第二堂課】Python 分析思維

作業 1 - 學習驗收 - 分析思維觀念

【入門篇】進入 AI x Python 的世界

單元 1 - 【導讀】進入 AI x Python 的世界

單元 2 - 【第三堂課】Python 雲端環境 - Google Colab

單元 3 - 【第四堂課】讓 AI 老師教你 Python：函式、變數、Pandas

單元 4 - 【第五堂課】Python + Colab 加強訓練

作業 1 - 學習驗收 - AI 生成 Python 技巧

【基礎篇】AI + Python 基礎資料分析

單元 1 - 【導讀】Python 基礎資料分析

單元 2 - 【第六堂課】AI 輔助資料視覺化分析 - 觀念

單元 3 - 【第六堂課】AI 輔助資料視覺化分析 - 實作

單元 4 - 【第七堂課】AI 輔助 Python 資料整理 - 觀念

單元 5 - 【第七堂課】AI 輔助 Python 資料整理 - 實作

作業 1 - AI 建立 Python 資料視覺化作品

【進階篇】AI + 商業模型分析方法

單元 1 - 【導讀】AI + 商業模型分析方法

單元 2 - 【第八堂課】探索式資料分析 EDA（上） - 簡單 EDA

單元 3 - 【第八堂課】探索式資料分析 EDA（下） - 進階 EDA

單元 4 - 延伸閱讀：資料分析、AI、EDA

單元 5 - 【第九堂課】分群 - RFM 分析模型（上）- 觀念

單元 6 - 【第九堂課】分群 - RFM 分析模型（下）- 實作

單元 7 - 【第十堂課】轉換 - 漏斗 Funnel 分析（上）- 觀念

單元 8 - 【第十堂課】轉換 - 漏斗 Funnel 分析（下）- 實作

作業 1 - AI 全自動：建立商業分析模型

【高階篇】AI + 機器學習商業分析應用

單元 1 - 【導讀】AI + 機器學習商業應用

單元 2 - 【第十一堂課】預測 - 線性迴歸分析（上）- 觀念

單元 3 - 【第十一堂課】預測 - 線性迴歸分析（下）- 實作

單元 4 - 【第十二堂課】K-Means 自動分群與族群策略制定（上）- 觀念

單元 5 - 【第十二堂課】K-Means 自動分群與族群策略制定（下）- 實作

作業 1 - AI 全自動：建立機器學習模型

結語

單元 1 - 【結語】AI 商業分析的：過去、現在、未來

關於講師

彭其捷

4堂課程

6篇文章

5,749位學生

大家好，我是彭其捷，處理數據議題已經 15 年，目前出版了 10 本專書，其中「大數據時代必學的超吸睛視覺化工具與技術：Excel+Tableau成功晉升資料分析師」目前已經超過 15 刷，也被許多大專院校指定為指定教科書，我熱愛分享，曾在超過 150 間機構進行過演講與教學課程，包括：Line、Momo、精誠、kkday、中研院、工研院、資策會、天地人學堂等，目前也是台灣大學資料分析與決策社導師。持續推廣 AI、資料應用、資料視覺化。目前新成立〈知識遊牧工作室〉教學團隊，期許帶領更多人學習新的職場技能。 ◎ 更多關於我，歡迎參考我的網站：https://www.visualization.tw/

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購課前問答

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愛心數

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Ken

2026-08-22

請問課程會帶到如何串接API嗎?

彭其捷

授課老師

2026-08-23

感覺 Ken 提問，目前課程募資順利成功，內容同步製作當中～也會放入 API 串接資料的教學喔！透過 AI + Python 串接起來非常快（程式碼自動完成） -- 🔥 ps. 超級歡迎許更多願望，我會盡可能的放入課程中！（如果時間與主軸都搭配的話）

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我也想問

2026-08-22

嗨,請問這堂課和"資料變決策！Excel x AI 升級職場數據分析"差在哪裡呢

彭其捷

授課老師

2026-08-23

感謝 Su 提問，這兩堂課程，可以從使用場景區分： -- (1) Excel x AI 升級職場數據分析 ▶ 從「Excel」格式出發，實戰 AI 升級技巧 https://hahow.in/cr/chatgpt-data -- (2) Python x AI 自動化分析(本課) ▶ 從「自動化」的角度出發，實戰對應技巧 https://hahow.in/cr/ai-python -- 兩堂課我都蠻推薦的，而前一堂課「Excel x AI」我覺得相對入門一些這堂課，因為進入到一定程度的 AI 自動化（所以需要稍微學一點程式碼基礎）所以會稍微進階一些（然而學習定位上，依然是針對初學者友善的設計） -- 這堂課程教的自動化分析主要包括一些場景概述，包括： (1) AI 自動化資料清理 (2) AI 自動化資料視覺化 (3) AI 自動化建構商業分析思路 (4) AI 自動化資料建立數據分析模型 (5) AI 自動化資料建立機器學習模型 -- 跟 AI 講話不難，但理解 AI 產出，並真實開始應用則並不容易自動化的前提：是 #分析素養有到位所以這堂課採取的是「分析素養提升 + Python 分析自動化培訓」 -- 以上說明給您參考，也歡迎繼續提問喔感謝！

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我也想問

Stefani

2026-08-16

老師您好，如果以0經驗並且想要轉職資料分析的來說，適合上這堂課嗎? 還是會建議去上其他的課程做主要或搭配呢? 謝謝

彭其捷

授課老師

2026-08-17

感謝 Stefani 提問，我先快速回答：『✅ 只要是曾經操作過 Excel，我覺得就適合上了』，代表您對於數字已經有一些基礎概念 -- AI 改變了非常多資料分析流程；我的建議，可考慮搭配我前一堂製作的課程：《資料變決策！Excel X AI 升級職場數據分析力》：https://hahow.in/cr/chatgpt-data -- 主要原因：我認為接下來幾年，資料分析任務，將常態性的需要與 AI 組隊解題，懂的人可以超高倍速完成任務，而最主要的分析工具將會是三件套：『AI』+『Excel』+『Python』，都會之後將可以無往不利。但是，反之如果不懂 AI 輔助的，我認為將失去不少競爭力，速度差太多了 ⚠️ ） -- 以上提供參考，歡迎繼續提問喔！謝謝您

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Halul

2026-08-06

老師好，請問這堂資料分析課程只能用在商業銷售相關業務嗎？職場上是偏重投資分析，例如有許多個股的股票價格歷史數據，是否也能透過本課程找出有用的分析呢？謝謝

彭其捷

授課老師

2026-08-07

Halul 您好，一句話快速回答：一定可以！ -- 相信大多數人都有被 ChatGPT / AI 有時回覆的高品質對話驚訝到（尤其是付費使用者），但大多數人都只停留在與 AI 對話（Chat）的使用情境中，未來的世界即將走向 AI 不只是 Chat，更是 Work 甚至是 Code（這是目前 AI 使用的三個層次：① Chat > ② Work > ③ Code） -- 這堂課將會帶領學生完整走過這三個大層次，並且透過 AI + Python 直接產出資料分析洞見，我相信這會是未來大多數人採用的分析技術方案，且不限領域（當然：也包括投資分析）。這堂課教學的知識點 + 實作技巧，會用之後絕對是對投資分析的思路有幫助，可參考看看 -- 而且，未來的 AI 大腦還會持續升級，這堂課教學的是：如何與 AI 有效組隊的思路（所以不會被 AI 的改版影響，而是了解如何搭配解題）

（已編輯）

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紀欽益

2026-08-05

如果我們只有資料但毫無頭緒，不知道從哪裡開始，能讓 AI 主動幫忙梳理出"值得分析的脈絡或切入點"嗎？

彭其捷

授課老師

2026-08-05

這問題蠻好的，當然是可以！但有一個觀念蠻重要的：『人類是 AI 應用的天花板』，如果 AI 給出一個 90 分的分析脈絡思路，但操作者本身較缺乏數據分析思維（舉例 60 分的經驗值），那最終的分析結果，很可能就是只有 60 分，因為操作者無法好好掌握更深度的數據分析論述，就很可惜了。 -- 這是為什麼這堂課很注重「分析思維」的素養培訓，因為這樣才能真正有效的與 AI 組隊打怪，也能更準確的理解 AI 給出的分析脈絡。 -- 謝謝您的提問

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