人力分析與AI分析之比對：是省事、取代還是創造？
Practice Note #3
此篇是延續前篇 數據觀察：2025年臺灣出國與來臺觀光人數比疫情前恢復多少？，在自己手把手完成內容後，想測試目前的AI工具可以做到什麼程度做之紀錄。
去年還在職的時候，已經大幅感受到AI工具之好用，由於大部分時間都已經確定要做什麼，很多要花時間自己清理、統整、打字生產的內容，都可以用AI省非常多時間。唯有做圖這件事仍不習慣用AI，雖然知道AI做統計圖也是幾秒的事，但覺得要一直溝通讓圖面改成想要呈現的方式實在太花時間，所以還是習慣自己做圖表。AI成長太快速了，一定常常測試目前AI的能力，說不定哪天他就已經會了，因此才產生的這篇的內容。
這次主要使用ChatGPT 5.2 thinking、Gemini 3，兩個都是付費版，我的重點不在比較兩個產品的差異，純粹是想知道平常顧問的基本資料分析流程，有哪些已經可以放心交給生成式AI執行。並且想透過解構分析流程，日後只要新的工具，就可以逐步替換與搭配，真正達成部分流程自動化。
定義工作流程
這是我的作業流程，盡可能每個步驟都寫下來：
下載資料
從交通部統計查詢網下載國人出國與來臺旅客統計資料，這步驟需要點一些設定，才可以下載符合需求的格式與資料內容。例如要選擇資料期間、年/月資料、資料項等。
資料檢查
針對下載的資料查看資料項有沒有分類問題，譬如一個表不能同時包含總和、部分總和（亞洲地區、美洲地區）、個別國家，以及是否有無效項等。
資料清理
例如刪除無用的空格、將人數總和與個別國家資料分成兩張表、將民國年轉為西元年等。
表1:歷年國人出國人數總額
表2:歷年來臺人數總額
表3:國人出國人數-依目的地分
表4:來臺人數-依來臺居住地分製作統計圖
由於已經對於要產出的內容有所掌握，因此可以明確定義出要做哪些圖表。但是當對數據不熟悉時，有可能需要一些時間摸索，才能確定自己到底要用哪些資訊、或是用哪些圖表呈現內容。
(1)歷年國人出國人數、來臺人數之折線圖
(2)比對2019年及2025年國人出國主要國家人數長條圖，並只列出人數大於50萬的國家，以總額扣除已列出國人數彙整成「其他國家」這個統計項目
(3)比對2019年及2025年各國來臺人數長條圖，只列出前10個個別國家
(4)計算國人出國與來臺旅客2025年前10大國人數恢復程度，以％呈現，並做成表格
(5)製作國家排名列表，列出國人出國、來臺旅客之2019及2025年國家人數排名，做成表格精緻化圖表
通常Excel或Google sheet做出的圖會有點呆呆的，因此需要做一些調整。例如調整色系、增加資料標籤、調整圖面寬度等，有時為了突顯重點或簡化畫面也會做圖面的加工。通常我都會在PPT或Google sheet上最後加工做成圖片。
寫出觀察重點
依照圖表傳達的訊息描述出來。
讓AI分析數據的結果
測試一_什麼資訊都不給，只問問題
Prompt:
我想要請你做一份有關臺灣國人出國及來臺旅客的數據分析資料，重點放在2019及2025年的數據差異。
我同時問了ChatGPT、Gemini，他們很快速就回答，還會加油添醋解釋很多結果，即便我沒有問。這表示這些AI工具已經有辦法自己查數據資料，並且能快速提供一個說法。以這個回答內容與程度，其實在工作上要應對或回答問題已經綽綽有餘了，只是最好還是要做資料來源與資料正確性驗證更好。
測試二_提供未清理的原始統計檔，請它直接做統計圖
Prompt:
請幫我依照上傳的原始資料（一份出國人數統計資料、一份來臺人數統計資料），製作出以下圖面：(1)歷年國人出國人數、來臺人數之折線圖
(2)比對2019年及2025年國人出國主要國家人數長條圖-只列出人數大於50萬的國家，以總額扣除已列出國人數彙整成「其他國家」統計項目
(3)比對2019年及2025年各國來臺人數長條圖-只列出個別國家
(4)計算國人出國與來台旅客2025年已整理國家的人數恢復程度，以％呈現
(5)製作國家排名列表，列出國人出國、來台旅客之2019及2025年國家人數排名
原始資料很明顯有許多需要清理之處（如下圖），有許多無用的空格以及統計項目分類層次不同的問題，這都會影響判讀。為了知道AI是否可以自己辨讀並製作資料，我仍丟給他完全沒有清理過的資料。
經過大概1分鐘ChatGPT、Gemini兩家成果有些微差異，但大致上的結論是：
◎即便原始資料表格不乾淨，但AI是有辦法判讀表格資料
◎AI有辦法清理資料後快速生成指定的統計圖，並且達成所有設定條件
◎有時候AI還會自動依照人數多寡排列資訊增加可閱讀性
◎表格製作沒有問題，也都可以把數字算對
◎能快速依照數據結果產出文字報告，還能加油添醋說明很多觀點
▲有些統計圖呈現仍有嚴重出錯的狀況，多對話可以解決
▲需要多次的對話才能呈現具美觀性的圖表，但有時候要很清楚的解釋才有辦法懂，圖面無法快速依照自己的意思修正
以下統整幾個圖面生成的結果，其實已經算是可以直接使用，但如果要作為正式的報告資料可能還有落差。當然因為我只有提供簡易的指示，沒有經過太多次的對話，但從初步結果來看，確實使用AI可以快速得到答案。可以確定目前AI工具在資料基本辨讀、資料清理、製作出指定的統計圖，都可以做到一定程度。
測試三_依照整理的資訊做成一頁簡報
接著我請AI依照上述結果做成一頁簡報，乍看之下煞有其事呢！有一些簡單的排版與統整，當然如果要做專業的簡報這個遠遠不夠，但整體能力值真的又提升了。
測試四_提供原始統計檔，請它直接做成一份分析報告
這是最偷懶的一個做法，也就是幾乎沒有給予太多指令，只有給原始資料讓AI自己閱讀自己寫報告。但我相信，已經越來越多人都是用這樣的方式在生成，覺得這樣真的很危險，因為這已經放棄人要自己去理解數據的基本能力。換句話說，就是變成伸手牌。但我太好奇這樣會有什麼結果。
Prompt:
請閱讀這兩份資料，並提供我 2019年及2025年的出國與來台旅客人數比對的分析報告。
看完跑出來的結果後，覺得AI真的能扮演八成基礎資料分析的角色。我給予的目標只有比對兩年的數據，但AI可以自己解讀原始資料、計算差異、成長幅度，也能從總量變化、出國旅客分析、來台旅客分析最後做總結的內容寫得非常完整。
不確定是否因為有先前的討論記憶，讓它知道我可能需要什麼內容，但短時間內可以用文字說明完所有內容，可以完全讓AI來寫報告書了。不過，如果仔細檢查，仍會出現些微文不對題的地方，也不會自己生成統計圖表。當然分析標的與觀點還是要由人來決定，圖表的部分如果要細緻一點或符合書寫需求仍需自己製作，但AI真的是一個超級智能幫手了。
結論
AI進展的速度實在太快了，以前要花很多時間慢慢推敲的內容，它三兩下就搞定。但是，如果我們沒有問問題，或是有好的資源供應，它也不會知道要煮什麼菜出來。圖面呈現部分仍對AI而言具有挑戰的一環。
經過這次的整理，更清楚知道未來的工作AI已經不只是智能助手，它可以幫我們完成太多事情。但即便它生成了一堆內容，我們沒有讀、沒有真正的理解，哪天我們真的要跟人講一段故事的時候，難不成還請AI來講嗎？未來的社會是更相信AI還是人的分析呢？