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Figma Slides 介紹，新的視圖模式 (Grid view)等亮點一次看
Figma Slides 是 Figma 平台中的一個功能，允許用戶直接在平台內創建和協作編輯簡報。它提供模板、互動元件和設計模式，並強調即時協作。這個工具的界面直觀，注重創造性和易用性，同時能與其他 Figma 功能無縫整合。
【Figma Slides 的重點概述】
1. 簡報工具概述：
Figma Slides 是一款內建於 Figma 平台中的簡報製作工具，旨在讓設計師和團隊能夠直接在設計環境中創建和編輯簡報。
2. 功能亮點：
- 即時協作：多個用戶可以同時編輯相同的簡報，實時查看彼此的修改。
- 設計模式：提供專業的設計工具，讓簡報不僅僅是文本和圖片的堆疊，而是能夠融入更多設計元素；有分為 Slide Mode 跟 Design Mode，不論是想專注去調整每頁簡報細節，或是看整體簡報的架構和進行簡易的修改都非常方便。
- 模板與元件：內建多種簡報模板和互動元件，方便快速創建專業簡報。
- 視圖模式 (Grid view)：不同的視圖選項讓用戶可以以不同的角度審視和編輯簡報。
3. 與其他 Figma 工具的整合：
Figma Slides 能夠與 Figma 的其他設計工具無縫整合，使得在設計簡報時可以直接調用之前的設計資料庫 (Design Library)，無需重複工作。
4. 創建流程簡化：
用戶可以快速創建簡報，從草稿到完成，都可以在一個平台內完成，避免了不同工具之間的切換，提高了工作效率。
5. 使用場景：
適合用於設計提案、產品展示、團隊匯報等多種場合，幫助團隊更好地展示設計思路和成果。
6. 測試階段：目前 Figma Slides 還在測試階段，正在收集用戶的回饋以進一步完善功能。
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以下為在英文工作面試中常使用的短句，涵蓋了一般會討論的內容包括：您的優勢、動機以及為什麼想要應徵這份工作。
*解釋為什麼尋找新工作
My current role doesn’t provide enough opportunities to use my communication skills.
我目前的工作無法提供足夠機會使用我的溝通技能。
I think I am a good fit for this job because I have a lot of experience in finance.
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I’m sorry, I didn’t catch that. Could you say that again?
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抱歉 ，我不確定我明白你的問題。
Could you speak a little bit slower? I’m having trouble understanding you.
你能說得慢一點嗎？我不是很清楚你的問題。
Thank you for you time.
謝謝你的時間。
Looking forward to our next meeting.
期待我們的下一次見面。
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資料參考來源
SmallTalk2.me – Medium
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探索性數據分析(EDA)是什麼？幫助產品經理深入分析，一篇文章看懂
探索性數據分析（EDA）是產品經理在進行深入分析或建模前，用來快速了解數據的一種方法。簡單來說，它幫助你了解數據的基本特徵、發現異常和缺失值等，以下將詳細介紹：
1. 了解數據的基本特徵：透過統計數據（如平均值、最大值、最小值）快速掌握數據的大概狀況。
2. 可視化數據：使用圖表（如直方圖、散點圖、箱形圖等）來查看數據的分佈、變量間的關係和潛在趨勢。
3. 發現異常和缺失值：檢查數據中是否有異常點或遺漏的數據，以確保數據的準確性。
4. 變量之間的關聯性：檢查數據中的不同變量是否相關，為後續的決策提供依據。
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1. 定義問題與目標
先明確你要解決的問題。例如，你可能想提升某個功能的用戶轉換率或找出導致用戶流失的原因。
2. 收集數據
從數據來源（如 Google Analytics、產品日誌、用戶反饋等）中收集與目標相關的數據，這可以包括用戶行為數據、產品使用數據、營銷數據等。
3. 進行基本數據檢查
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4. 使用圖表進行可視化
利用簡單的圖表來快速了解數據：
- 直方圖：查看用戶行為的分佈（例如使用某個功能的頻率）。
- 散點圖：找出變量之間的關係（例如用戶使用時長與轉換率的關係）。
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5. 檢查數據中的模式與趨勢
- 發現趨勢：例如，通過分析用戶的使用行為，發現某個功能在特定時間段更受歡迎。
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6. 處理異常值與缺失值
- 對於缺失數據，可以選擇補充或移除它們。
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7. 根據發現制定行動計劃
根據 EDA 的結果，得出有價值的結論，然後制定具體的行動方案。例如，發現某些功能的使用頻率較低，可能需要優化或重新設計。
8. 持續監控與迭代
在產品上做出改變後，繼續收集數據，重複進行 EDA，以確認改進是否有效。
通過這些步驟，EDA 幫助你快速理解數據中的關鍵資訊，支持數據驅動的產品優化和決策。
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