一、案例定位

原書以 ED3-4（secondary education）為例，先從 PivotTable 篩選該教育程度，再轉置資料，讓 Copilot 建立依閱讀本數排序的 column chart。

二、學習目標

• 理解圖表前的資料形狀準備。
• 將欄轉列後讓分類成為 x 軸。
• 比較 0、LT5、GE10、5-9 四類閱讀本數百分比。

三、案例情境

若直接把原 PivotTable 的 B–E 欄交給圖表，Excel 可能把它們視為多個 series。原書因此要求先複製 ED3-4 數值到新工作表並 Transpose。

四、開始資料

原書 Copilot 圖 5-9 顯示的 ED3-4 排序值：

五、Excel／R／AI 分析方法

先在 PivotTable 只保留 ED3-4，再複製並使用 Transpose，使 0／LT5／GE10／5-9 成為列。接著 Prompt：依 ED3-4 由大到小建立 column chart，x 軸用 Row Labels。

六、計算結果

排序結果為 0（48.45） > LT5（28.21） > GE10（12.05） > 5-9（11.32）。0 與 LT5 相差約 20.24 個百分點；GE10 與 5-9 相差約 0.73 個百分點。

七、結果分析與管理解讀

ED3-4 群體中不讀書的平均百分比最高，約近一半；其次是少於 5 本。這是描述性結果，不能直接解釋教育程度造成閱讀行為差異，因為還有國家、年齡、性別等維度。

八、AI 提問詞

請依目前已轉置的 ED3-4 表格建立 column chart，依百分比由高到低排序，x 軸使用閱讀本數類別。完成後只根據已計算值描述排序與差距，不要推論因果。

九、思考／情境變動