【新進員工的學歷從「台大」變成「N/A」？那不只是輸入錯，而是資料清理沒跟上 AI】
說來你可能不信，光是一個「學校欄位」，我曾經整理過一個禮拜
報表上主管要看「台清交成」的人數，結果從系統查看學校那欄資料像這樣：
🔹台大
🔹NTU
🔹National Taiwan University
🔹台灣大學
🔹國立台灣大學
🔹政大（但HR手寫成：國立政治大學、National Chengchi Univ、NCCU）
最後主管只說：「幫我統計一下名校比例」，我卻先開啟了三百格資料清理地獄
你以為的「欄位小事」，其實影響這些：
🔹學歷統計錯誤，報表不能信
🔹招募分析無法進行學校分類，進而影響學校招生的客製化大幅下降
我的資料清理做法（結合 AI 輔助）
Step 1 | 列出所有欄位值（原始版本）
用 Excel 整理所有出現過的學校名稱（中英文、簡稱、空白、亂碼）→ 導出成一欄
Step 2 | 請 AI 幫我做分類與清理
我會把原始學校名稱丟進 ChatGPT，這樣請它幫忙：
🔸Prompt 1：「請將以下學校名稱，統一對應成正式的英文名稱」
🔸Prompt 2：「請將拼錯字（如 Natl Taiwn Univ）自動修正為正確版本」
🔸Prompt 3：「請幫我建立中英文對照表，並分成國立/私立」
🔸Prompt 4：「哪些學校名稱是無法判讀、需要人工處理的？」
Step 3 | 搭配 Excel 清理原始資料
用 VLOOKUP 套用對應表，重新生成乾淨欄位。配合資料驗證，避免未來再有人亂填
AI 便會協助：
🔹自動補上空質或是調整錯字
🔹建立對應表（你可直接貼到 Power BI 或 Excel）
🔹標示模糊值（讓你來決定保留或刪除）
📍為什麼這步驟這麼重要？
✅ 學歷資料不乾淨，比例分析跑不出來
✅ 報表對不上，HR 信任感就會受損，當有過一次後，重新讓主管再次給予信任需要額外花費大把時間
✅ AI 要幫你分析，前提是欄位能被讀懂
這些看起來只是「欄位小事」，但真的影響整份報表的結果與信任感