TD2197 Excel Power Query 資料整理術 x M語言實戰 × AI 輔助實務 - 列印

課程介紹
- 本課程旨在培養學員從入門到進階完整掌握 Excel 中 Power Query 與 M 語言的資料處理能力，透過實作導向的學習模式，協助學員建立處理各種非結構化資料、進行高效率資料清洗與轉換的邏輯思維與技能，最終能在無需撰寫繁複程式碼的前提下，建立自動化、模組化的資料整備流程。課程並導入生成式 AI 工具的應用實務，包含 ChatGPT、Copilot、Gemini 等，學員將學會如何在資料查詢與M語言撰寫過程中透過 AI 工具進行輔助理解、語法建議、錯誤排除與邏輯優化，使 AI 成為日常資料工作的學習夥伴與開發助理，加速資料整備的學習曲線與實務應用落地。
課程大綱
- 第一階段：Power Query 實務應用入門
  1.Power Query 的角色與應用場景介紹
  　理解 Power Query 在 Excel BI 架構中的功能定位與應用地圖。
  2.資料匯入與來源導覽
  　練習從各類來源（Excel、CSV、資料夾、Web）導入資料。
  3.查詢編輯器基本操作與核心工具
  　熟悉查詢步驟面板、公式列與資料預覽視窗操作。
  4.資料清理與轉換實作練習
  　包含資料格式轉換、空值處理、文字分割、日期轉換等。
  5.新增與自訂資料行的應用
  　使用 Power Query 建立條件欄位、自訂公式欄等進階技巧。
  6.樞紐化與取消樞紐操作
  　學習如何進行欄列轉置與結構調整，方便後續分析使用。
  7.整合多工作表與多檔案資料
  　學會如何合併同結構檔案資料夾中的活頁簿或多表單。
  8.[AI應用單元] 用 ChatGPT / Gemini 協助建構 Power Query 處理邏輯
  　練習如何向 AI 提出查詢需求，獲得公式撰寫建議與步驟說明。
  第二階段：M 語言進階 × 查詢模組化設計
  9.進階查詢應用：合併、附加與轉置查詢實作
  　建立跨表單與多來源資料整合的邏輯架構與實務演練。
  10.查詢重複利用與模組化查詢設計
  　學會如何複製查詢、參考查詢與將查詢模組化以提升效率。
  11.深入理解 M 語言架構：let、in、each
  　掌握查詢語法中的核心語句與其邏輯意義。
  12.進階編輯器操作與語法解析
  　在編輯器中直接撰寫、修改與除錯 M 語言語法。
  13.M語言中常見函數與資料結構：List、Record、Table 操作
  　理解與實作三種常見資料容器間的轉換與使用情境。
  14.自訂函數與動態參數查詢設計
  　設計可重用的函數、設定動態篩選條件，提升查詢彈性。
  15.錯誤處理與資料防呆設計技巧
  　處理資料異常、空值、格式錯誤等常見錯誤情境。
  16.[AI應用單元] 使用 Copilot 與 ChatGPT 進行 M 語言撰寫與除錯
  　實作 AI 協助進行語法產生、重構邏輯、檢查錯誤與最佳化查詢流程。
  17.[AI應用單元] 將 AI 作為資料處理的對話式夥伴
  　建立與生成式 AI 工具互動的最佳提問策略與案例實作。
  18.綜合案例實作：跨系統資料整合與自動化流程設計
  　整合 ERP 報表、財務資料與其他來源，打造完整 ETL 流程。
課程對象
- 行政助理、秘書人員、行銷業務人員、財務庶務工作人員、資訊工作者、辦公室OA人員、對本課程有興趣者
課程效益
- 透過Power Query的使用，可以不需撰寫任何程式，匯入外部資料、整理資料、清洗資料，乃至迅速彙整多方來源的大量檔案內容，讓這些資料變成可以處理、統計、重整、彙算，甚至轉換成多維度分析的結構化資料。
主辦單位
- 中區智慧技術與職能發展組