1.資料品質概論：資料正確性、一致性與完整性檢查。
2.常見資料錯誤修正技巧：空白值、合併儲存格、錯誤類型。
3.Power Query 介面與流程操作。
4.欄位拆分與合併：範例：姓名拆姓氏／日期拆年月。
5.資料轉換與格式化：文字轉數字、日期修正、自動命名。
6.多份問卷資料整併實務（Append & Merge Queries）。
7.AI應用實作：
oChatGPT生成 M 語言清理指令
oCopilot提供欄位命名與格式修正建議
8.動態更新與自動化刷新設定。
9.資料彙整後統計分析（樞紐分析應用）。
10.綜合實作：整併三個不同單位問卷資料 → 自動清理 → 彙總報表。

培養學員整理、清理與整併多份問卷資料的能力，掌握 Power Query 的關鍵操作，建立標準化資料分析流程。同時透過 ChatGPT 與 Copilot 生成 M 語法、清理邏輯與資料轉換步驟，達成自動化效率提升。