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在全球進行數位轉型的年代中，有一門專業也在轉型，那就是人力資源(Human Resources, HR)，所以有愈來愈多標竿企業HR部門/世界級的管顧公司/人資系統商，都在找數位人資 (electronic Human Resources, e-HR)的人才，而且供不應求。
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我都會跟我的學生說，這是風口上的好機會。不管你是IT背景切進來學HR, 或HR擴增自己的IT實力。除了人力資源、專案管理、人資系統的相關專業外，其中有一個很重要的必修學分，叫做資料分析，其實就是"統計"。產業界要的，不太會是複雜高統，大都是很基礎的統計應用。至於用什麼統計軟體不是重點，從R到Python，甚至運用Excel都可以。但你知道什麼時候要採用那一個類型的統計分析工具，並具備解讀統計報表的能力。
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想自信推薦自己，卻被當成「職場假貨」…自我行銷和謙遜之間如何拿捏？
我很少談「過度行銷」自己這個話題，因為我認識的亞洲讀者通常都是不擅於行銷自己，有實力、有潛力，但缺乏對產業的認知和自信，但我偶爾也會遇到過度行銷的「假貨」，反而讓錯失大好機會的讀者，我來分享一下他們的特點，你得看看自己是不是不小心當了「假貨」！
日前，有個在美國唸書讀者請我幫忙推薦工作，我沒時間跟他深談，但看了一下他的履歷，在某個產業有些經驗，我想起我在該產業有個好友是業界大老，我幫他聯繫了朋友，朋友說願意跟他聊聊。朋友在業界是第一把交椅，我心想：「要是這讀者能跟他貼身學點東西，不僅能立刻進入美國該產業，以後出去在業界根本是貼金！」我跟讀者說：「你的目的是進去學習，我跟朋友說了，他有興趣收你當實習生，因為你還沒畢業。」
他面試的前一天，我特地約了朋友出來吃飯敘舊，我們在一家韓國烤肉點了牛小排，一邊喝著麥茶，我一邊跟朋友推銷了一下，很多台灣讀者對他的領域都很有興趣而且有經驗，而且台灣讀者謙遜又肯學！面試前，我在粉專聊天室給了讀者了一些提點。
隔天，我興奮地問朋友「怎麼樣？聊得還好嗎？」我又期待又得意，心想：「又促成了一件好事！」我朋友尷尬地說：「恩，這個人過度行銷自己，我決定不收他。」朋友說，讀者開門見山就吹捧了自己，但我朋友是領域專家，問了兩個問題，朋友就發現讀者的經驗跟自介天差地遠。我朋友說，其實要是讀者什麼都不會，他也會收讀者，但因為讀者一開始就吹捧過度，當我朋友發現讀者根本都不會的時候，覺得很失望，也覺得有些生氣，因為浪費了彼此的時間在談完全不同等級能做的事情，當下決定不收。
✅ 什麼時候容易被感染「假貨病」？
假貨病最常被感染的時間點，就是當你稍微懂了一些東西，但不是很懂。當產品經理聽到了最小可行產品（Minimum Viable Product）是矽谷產品經理的必懂知識；當硬體專案經理想轉軟體專案經理，聽說敏捷導師（scrum master）是很多候選人有的背景；剛到美國唸書的時候，聽到老師講各種專有名詞的時候；當你在幾次講座聽到「成長駭客」很紅的時候；當你是軟體工程師，發現機器學習（Machine Learning）和深度學習（Deep Learning）很酷的時候；當你剛開始創業，開始有一些客戶，準備做公司估值募資的時候。
✅ 假貨病什麼時候容易發作？
最常見就是當你追求某個機會，發現你的背景不受青睞的時候。像是當行銷人發現科技公司的行銷缺都是「產品行銷經理」的時候，又怎麼投都不上的時候；硬體專案經理想轉軟體專案經理，發現人家覺得自己沒有軟體經驗的時候；留學唸碩士找不到暑期實習的時候；新創還沒有很多業務，剛開始募資的時候。
這時候，你想起之前有學到一些東西，像是「增加估值可以減少給出去的股份」、「管理企業重要的一環就是管理營收P&L（Profit & Loss）」、「產品行銷負責產品上市」、「成長駭客是行銷的一種方式」、「科技公司像是臉書很成功就是因為有Network Effect」、「如果真的沒有經驗，履歷上可以寫社團經驗」等等。雖然好像似懂非懂，但反正就先把職缺說明和聽過的關鍵字全部塞到履歷上，面試的時候拿出來再說？！
✅ 如何「確診」自己自己有沒有「假貨病」？
最糟的「確診」時機就是在你面試的時候，那就好比你已經發燒兩週、呼吸困難，才被架上救護車到醫院才要驗COVID-19病毒。最佳的「確診」時機是症狀還不嚴重，還可以治療的時機，這通常是在面試前、跟業界人士聊天的時候。
✅ 你覺得我適合…嗎？
比如說，你想行銷自己是「電商產業的策略經理」，那你可以先找有產業裡的人先聊一下，問他們覺得自己的背景如果想做這樣的工作有沒有機會，缺什麼？問他們這樣職位的人背景和專長是什麼。你可能會發現，大部分策略經理、策略師的背景是管理顧問公司的人，擅長閱讀研究報告，抽絲剝繭，化繁為簡，非常善於做簡報，還有一些人有財務背景，因為很多策略經理的策略推薦可能牽扯併購。
再舉一個例子，管理營收P&L（Profit & Loss）這個技能，通常是是總經理的工作，就算不是一個公司的頭，也至少是一個區域或產品線的業務大頭，因此，如果你是個只有幾年工作經驗的行銷經理，說自己主要技能是營收P&L（Profit & Loss），恐怕會引來質問。
我曾經遇過一個加州大學柏克萊校區的畢業生，他的履歷上寫著「財務副總，加州大學」仔細問，他在學校的一個社團當財務副總，其實他過去的工作經驗是冷氣公司的產品經理，畢業想找的是軟硬體的產品經理。你想想，要是想找財務副總的獵頭真的找上他，結果會怎麼樣？
✅ 你覺得我的背景什麼比較有機會？
接下來你可以問他們，你的背景比較適合什麼公司和職位。比如說，你可能在鋼鐵公司做過業務，在美國唸了MBA，特別專注在分析工具上，有個定價分析的實習，雖然你產品管理、定價、行銷、物流都覺得自己可以做，但聽起來似乎為業務做定價分析師是其中最合理的職務。
再舉一個例子，很多只有兩三年行銷經驗的讀者，履歷上十項全能，業務、社群媒體行銷、SEO、買關鍵字、品牌策略師、產品管理、物流、電商，但我一問，每樣東西都是「開會有聽過」等級的經驗。其實每個招募經理都年輕過，你沒有經驗真的沒關係，我們期待的不是你樣樣精通，而是在你這個階段，你有某的程度的實力。比如說，你在行銷兩三年，在美國，我期待你對兩三個通路有涉略，其中稍微專精至少一個。你可以說：「我才畢業兩年，經驗不是很多，但是關鍵字廣告是我的強項，我幫這家服裝公司增加50%的業績。但我對行銷上很多其他通路都有學過，也很願意在貴公司實際操作學習。」
✅ 什麼時候要行銷？什麼時候要謙遜？
當你依據自己的背景整理好自己有經驗又有興趣的領域，像是上面的例子，你知道自己雖然不算精通，但你當傳統產業的定價分析師有競爭力。當你面試類似工作的時候，放馬過來！「我在傳統產業當過業務，我知道價格的重要；我在MBA學會的統計軟體像是R等，我很會做預測分析；我實習的時候在科技公司做定價分析，有實務經驗！」
但當你在netwoking跟人家聊天建議人脈的時候，你要的是對方喜歡你，覺得你有一點經驗、推薦你不會給他們找麻煩。還有你找實習等學習機會的經驗時，對方期待你能幫上一點忙，但對你期待有限，而且你也還不知道對方需要什麼樣的實習生，與其推銷，不如先了解對方背景和需求。
還有，關公面前不要耍大刀，已經跟你說他是個大師，就別假了吧！
✅ 這些地雷不要踩
幾個我常見容易引起質疑的地方：
❗️把社團經驗放在領英上當工作經驗。例如，寫是「某某學校行銷副總」，其實是個社團幹部。
❗️ 推銷自己某個職稱，但從來沒做過相關的工作。例如，我是「軟體產品經理」，但沒做過軟體，也沒做過產品經理。
❗️ 推銷自己十八般武藝都會，但其實沒有一個會。除非工作多年管理職，否則建議推銷兩三個，其中一個專精，這樣就好。
❗️領英上首要技能寫「領導能力」但只有一兩年經驗也沒帶過人。五年以下經驗的人建議都在技能上放硬實力，像是財務分析、關鍵字廣告、Java程式語言、R統計軟體、app用戶體驗設計。
❗️推銷自己某個職稱，但其實不清楚職務內容。例如，想找「產品行銷經理」，但不知道通常是負責軟體產品首次上市某個國家的產品定位，像是「谷歌相片在這個國家的主要賣點是…，跟…相容，不是競爭對手。」；誤以為是用行銷活動推銷產品，像是「做一個公關活動，跟大家說我們公司新的飲料上市了！」
❤️ 你這階段 會這些很棒了 不用裝別的
整體來說，我還是鼓勵大家充滿自信，但大家也要記得，每個人在不同階段都有被期待會的東西。如果你是兩三年經驗的新鮮人，學一兩樣領域很正常，誠實面對自己，透過多跟產業人聊天，了解自己可以發展的領域。別讓假貨症頭壞了機會到手！
好讀版 https://bit.ly/34kqMKk （長按鼓掌可以拍多下喔！）
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『新思惟的課程以淺顯易懂的方式，讓我們學會更好的技巧，有點像職業運動員，需要一個專業的指導員，在旁邊告訴我們如何將表現更上一層，讓我們在投稿這條路上能持續進步。』
▎課後刻意練習，初學者也能學術起步。
身為初學者，撰稿的過程讓自己深入瞭解將「概念具象化」的過程。
本來以為寫文章是一種「天賦」，自己就是屬於跑不快的那類人，但經過上課後，發現可以 #藉由練習，我們也能後天培養出技能，尤其是文章的排列和邏輯思維。
我們深知「推進醫學知識的進步」是文章的價值所在，而要把這樣的概念傳遞出去，必須透過正確的學術語言表達。
此外，就連對統計軟體的懼怕，也可以透過不斷練習而駕輕就熟，就像新思惟強調課後作業一樣，必須自己操作，自己去體會圖表匯出後的效果。
萬一不幸文章被拒絕了，一定不能氣餒，我都告訴自己「難過最多只能一個晚上」，明天請打開 word 修改文章，否則沒有被接受的可能。
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🌟 葉大全醫師團隊，研究 BMIT 技術測得的 cytokine 之多次測量可靠性，以及在思覺失調患者的意義，獲 Psychiatry Investigation 刊登！
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👤 課後學員回饋
「早點上蔡校長的課就好了。上完之後覺得對 R 或 young V 越早上越少走很多冤枉路。統計實作上非常有幫助，非常有用也有效好上手。」
「身處在臨床研究資源比火星還貧瘠的台灣小動物獸醫圈，新思惟的課程像是生命所必須的『水滴』一樣，給了我啟發與務實的方法！」
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這集的艾聊聊統計了上百位IG網友的回覆, 透過各行各業的應對的經驗
看看在嚴峻的新冠(武漢)肺炎疫情之下, 大家都怎麼去做轉型和應變
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0:11 我面臨的疫情損失
0:46 我針對新冠(武漢)疫情下做的應對調整
2:44 旅遊業 觀光業 航空業面臨什麼 如何應對
5:04 餐飲業 百貨羅通業 如何應變
7:59 其他連動影響 牙科 廣告業 演講教學產業
9:55 香港疫情下的狀況
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這兩年由於中國政府限縮了中國遊客來台灣自由行, 看到不少新聞旅遊觀光業者抱怨生意慘淡
因此我仔細去查陸客不來之後, 台灣這幾年的遊客人數的狀況, 卻發現事實可能與新聞相反
假消息橫行, 跟大家闢謠一下, 政府補助的對象是"隨行的翻譯人員"並不是所有遊客, 請參考文章👉https://pros.is/KAHEC 勿用被以證實的假消息以訛傳訛
相關影片:
墾丁怎麼了, 為什麼大家寧願去沖繩濟州島👉https://youtu.be/TZQ0h9aVNPQ
墾丁大街真的坑? 3個女生夜市吃到飽多少錢👉https://youtu.be/OQXeIVpLcGU
根據調查還有數據統計, 陸客人數雖然真的下降百分之30左右
但整體觀光人數卻是逐年上升, 其中大幅增加的就是東南亞的旅客!
蔡政府的新南向政策, 簡化為東南亞旅客簽證辦理流程, 還有實施免簽等政策後
東南亞旅客上升70%以上, 也帶動整體觀光人數的上升
以前陸客一團一團來, 即使品質不用太高也可以發大財
但現在因應國際旅客的需求, 提升品質並提供對東南亞旅客友善環境
會是下一波觀光業能脫穎而出的契機!
參考資料:
1.《2018年台灣入境旅客市場統計》👉https://pros.is/MBECZ
2. 圖解近20年來台旅客數據👉https://www.cna.com.tw/news/firstnews/201903065003.aspx
3. 全球對旅客最友善的10大國家：台灣排名全球第2👉https://www.gvm.com.tw/article/56496
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#陸客不來 #墾丁
R統計軟體 教學/學習講義(R Software Learning Materials) ~台北大學統計系吳漢銘教授. ... <看更多>
目前常使用的軟體是spss與qgis，會想學r是因為，spss是付費的軟體，如果要運用在商業介上的話，最好學一個免費軟體跑統計分析會比較好（r）， ... ... <看更多>
r統計軟體 在 [程式] R統計軟體- 看板Statistics - 批踢踢實業坊 的必吃
我使用R統計軟體+{quantreg}4.11版本的 rq.fit.fcen()函數
參考指令如下
--------------------------------------------------------------------
rq.fit.fcen(x, y, yc, beta, tau = 0.5, left = TRUE)
x :the design matrix
y : the response variable
yc :the censoring points for the response variable, defaults to zero.
beta: the starting value for the parameter, defaults to vector of zeros.
tau :the quantile desired, defaults to 0.5.
left :Logical flag if TRUE - left censoring is indicated, if FALSE then right
censoring is indicated
----------------------------------------------------------------------
而我載入package後輸入我的data及指令如下
>library(quantreg)
>read.table("pigmarket.txt",header=FALSE,sep="")
>pigmarket<-read.table("pigmarket.txt")
>pigmarket
>y<-pigmarket[,1]
>y
[1] 1.000 0.696 0.240 1.000 0.670 0.578 0.561 1.000 0.279 0.515 0.438 0.638
[13] 0.375 0.653 0.877 0.440 0.329 0.155 0.263
>yc<-pigmarket[,2]
>yc
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
>r1<-pigmarket[1,3:10]
>r2<-pigmarket[2,3:10]
>r3<-pigmarket[3,3:10]
>r4<-pigmarket[4,3:10]
>r5<-pigmarket[5,3:10]
>r6<-pigmarket[6,3:10]
>r7<-pigmarket[7,3:10]
>r8<-pigmarket[8,3:10]
>r9<-pigmarket[9,3:10]
>r10<-pigmarket[10,3:10]
>r11<-pigmarket[11,3:10]
>r12<-pigmarket[12,3:10]
>r13<-pigmarket[13,3:10]
>r14<-pigmarket[14,3:10]
>r15<-pigmarket[15,3:10]
>r16<-pigmarket[16,3:10]
>r17<-pigmarket[17,3:10]
>r18<-pigmarket[18,3:10]
>r19<-pigmarket[19,3:10]
>x<-rbind(r1,r2,r3,r4,r5,r6,r7,r8,r9,r10,r11,r12,r13,r14,r15,r16,r17,r18,r19)
>x
V1 V2 V3 V4 V5 V6V7 V8 V9
1 1.000 1 -0.000105995 0.17381129 29705.0 0 59 -10.81% 7204.5
2 0.696 0 0.009635458 0.18606607 159057.5 1 30 8.75% 2241.0
3 0.240 0 0.016440896 0.14680241 151728.0 1 25 2.93% 680.5
4 1.000 1 0.014597540 0.15665462 70895.5 0 34 18.31% 610.0
5 0.670 0 0.000244309 0.16914123 40012.0 0 28 28.16% 1400.5
6 0.578 0 0.000200581 0.11791158 39525.5 0 25 -13.66% 19600.0
7 0.561 0 -0.003091019 0.23620656 64177.5 0 33 -7.30% 14490.5
8 1.000 1 -0.000677150 0.31962903 16590.0 0 26 53.15% 8692.5
9 0.279 0 0.006102692 0.21100854 30681.0 0 27 74.80% 8141.0
10 0.515 0 0.003303078 0.14024460 70534.5 1 32 132.33% 19254.0
11 0.438 0 -0.002862384 0.25293520 15450.0 0 26 22.30% 638.0
12 0.638 0 -0.001771143 0.20834201 37312.5 0 20 -2.80% 147.0
13 0.375 0 0.005680025 0.17346024 51064.5 1 28 26.17% 11682.0
14 0.653 0 -0.001653451 0.26889576 66803.5 0 59 12.44% 6634.5
15 0.877 0 -0.003527776 0.06001860 48241.5 1 54 0.06% 370.0
16 0.440 0 0.006296961 0.16850862 76836.0 0 20 5.48% 3540.5
17 0.329 0 -0.002655107 0.13208665 28125.5 0 25 3.62% 4998.5
18 0.155 0 -0.004603119 0.17549669 4444.5 0 25 54.99% 101.5
19 0.263 0 -0.002087705 0.00729927 1623.0 1 33 -26.47% 2054.5
V10
1 0.519937041
2 -0.662887828
3 1.202352941
4 0.772727273
5 0.767786561
6 1.716344331
7 0.539519804
8 0.355371901
9 -0.244339012
10 0.004267944
11 3.853211009
12 0.000000000
13 0.297345133
14 0.774780427
15 0.508474576
16 -0.245974734
17 0.001802163
18 -0.664473684
19 0.142335766
>rq.fit.fcen(x,y,yc,0,tau=0.5,left=FALSE)
--------------------------------------------------------------------------
結果程式給我的問題回應如下
錯誤在rq.fit.fcen(x, y1, yc, 0, tau = 0.5, left = FALSE) :
外部函數呼叫時不能有 NA/NaN/Inf (引數 1)
此外: Warning message:
In rq.fit.fcen(x, y1, yc, 0, tau = 0.5, left = FALSE) :
強制變更過程中產生了 NA
---------------------------------------------------------------------------------------------------
***
不知道問題到底出在哪????
求助於厲害的R軟體高手們,小弟我實在是無計可施了
趕激不盡!!!
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