案例02｜Titanic 探索性資料分析：1,309 人、38% 存活率、平均年齡 29.88 與缺漏值
案例03｜Titanic 提問設計：10 年與 5 年年齡區間長條圖
| 核心主題 | 主要觀點／方法 | 實務用途 | 重要條件／限制／延伸 |
|---|---|---|---|
| Excel 分析工具庫（Analysis ToolPak） | 擴充 Excel 的敘述統計、變異數分析（Analysis of Variance, ANOVA）、迴歸等統計能力 | 讓熟悉 Excel 的商務分析者快速進入統計分析 | 需先啟用增益集；大量或複雜流程的可重現性較有限 |
| R | 開放原始碼的統計程式語言，具有大量統計與資料科學套件 | 大型資料、可重現程式流程與進階統計 | 需要較高的程式撰寫能力 |
| Jamovi | 建立在 R 之上的圖形使用者介面（Graphical User Interface, GUI） | 不必直接撰寫大量 R 程式，也能使用多種統計方法 | 適合作為 Excel 與 R 程式分析之間的橋梁 |
| 生成式人工智慧／ChatGPT | 透過自然語言提問協助理解資料、撰寫程式、探索資料、產生圖表與解釋結果 | 降低分析與程式撰寫門檻，加速資料探索 | 所有輸出仍需驗證；提問方式會影響結果 |
| 資料字典 | 先理解欄位、資料型別、可能值、缺漏值與基本統計 | 支援資料清理、特徵選擇與分析設計 | 人工智慧產生的資料字典仍需與來源資料及正式文件核對 |
| 探索性資料分析（Exploratory Data Analysis, EDA） | 使用統計摘要、分布、缺漏／重複紀錄與變數關係理解資料 | 發現異常、模式、資料品質問題與後續分析方向 | 探索性分析只能提出線索，不等於因果結論 |
| 人工智慧提問設計 | 清楚說明資料集、任務、變數、分析母體、輸出格式與限制條件 | 提高人工智慧分析輸出的可驗證性與一致性 | 應反覆測試與修正提問，而不是一次輸入後直接相信結果 |
本章的核心不是讓某一套軟體取代其他工具，而是依分析任務、資料集規模、使用者技能與可重現需求選擇合適工具。
Excel 分析工具庫是一項增益集。啟用後，Excel 不只是一般試算表，也能執行多種統計程序。對大量日常商務分析來說，其優點是資料、公式、圖表與統計輸出可以留在同一個熟悉環境中。
但若資料轉換步驟很多、資料集很大，或需要讓同一分析反覆執行並維持一致，完全依賴圖形介面與人工操作就比較難維護，此時 R 等程式化工具更有優勢。
R 是開放原始碼統計程式語言，適合自動化、大型資料與進階分析。Jamovi 則提供圖形使用者介面，讓使用者不必直接掌握所有 R 語法，也能使用其統計功能。
因此，原書把 Jamovi 視為實用的中間層：分析者可以先透過圖形介面理解變數、設定選項與統計輸出，再逐步轉向更具可重現性的程式流程。
原書把 ChatGPT 等大型語言模型納入分析工具組合，但重點不是讓人工智慧取代計算，而是利用它協助：