AI 商業數據與工作應用實戰：分析、報表與決策支援【09/30】
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機械產品╱材料測試
這項技能主要是透過各種測試方法，檢驗機械產品或材料的性能、耐久度與安全性，確保其符合設計規範和品質標準。能有效發現潛在缺陷，避免產品在使用過程中發生故障或安全事故，提升產品可靠度和使用壽命。對製造業、研發部門及品質管理都有關鍵影響，有助於產品優化和市場競爭力提升。具備此技能的人才，通常熟悉測試儀器操作、數據分析及標準規範，能協助企業降低風險並提升產品價值。
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中級機械設計工程師
為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過中級機械設計工程師考試者，應可執行單體機構之設計工作能力。
工業技術研究院
甲級數位電子技術士
民國六十九年為配合本行業之技術發展，予以修正。民國七十二年為配合工業電子精密化分工再予修正時，將工業電子職類分為數位電子、儀表電子、與電力電子等三組。進而為配合本行業技術之發展，並達到專業技術（從業）人員技術之提升。
本職類技能檢定規範修正係以工業電子技術（從業）人員養成訓練課程規範與設備規範及各級學校電子相關類科課程標準為依據，提供本技能檢定規範之工作項目、技能種類、技能標準與相關知識。
甲級工作範圍：數位電子系統裝置之組裝、測試、檢修、改善及撰寫報告。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
機械工程師基礎能力鑑定
為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過機械工程師基礎能力鑑定考試者，代表其具有大專程度之專業，且具備繪圖之能力，達到進入機械產業服務之入門能力水準。
工業技術研究院
初級機械設計工程師
為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過初級機械設計工程師考試者，應可執行機械元件之設計工作之能力。
工業技術研究院
甲級儀表電子技術士
民國七十二年為配合工業電子精密化分工再予修正時，將工業電子職類分為數位電子、儀表電子、與電力電子等三組。為配合本行業技術之發展，並達到專業技術（從業）人員技術之提升，因此於八十一年再予修正。
本職類技能檢定規範修正係以工業電子技術（從業）人員養成訓練課程規範與設備規範及各級學校電子相關類科課程標準為依據，擇其重點修正本技能檢定規定之工作項目、技能種類、技能標準與相關知識。
甲級工作範圍：儀表電子裝置之組裝、測試、檢修、改善及撰寫報告。
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如何提高工作效率？4關鍵因素解析：一心二用對生產力有負面效果
如何在有限的時間內完成更多高價值的任務？專家強調，關鍵在於處理對的事情、時間箱效益最大化、以一心專用取代一心二用、從看似無止境的任務獲取價值，生產力將能大幅提高。本文為《箱型時間：高速時代的15分鐘深度專注力》書摘精選，以實證數據揭示提高效率的秘訣。
文／馬克‧曹–桑德斯
本文目錄（點擊可快速前往）
想完成更多任務，要先做對的選擇什麼是「帕金森定律」？懂運用就能多產出「箱型時間」幫你判斷能否在時限內完成「一心二用」對生產力有負面效果有意識地使用你的「零碎時間」接受「無底洞」知識工作沒有明確的盡頭
現在不流行講生產力了。近來，這個概念已被染上負面色彩，令人聯想到過度干涉的管理方式、沒完沒了的工作、對工作生活平衡和心理健康的忽視。但我仍然能夠很有把握地提出，「提高績效」依舊是重要、值得推崇的工作和生活態度，而箱型時間幫助我們辦到這點。
想完成更多任務，要先做對的選擇
如杜拉克（Drucker）所說，想要完成更多的事情，最重要的是把注意力放在對的事情上。想要把注意力放在對的事情上，就要取捨和培養這麼做的心態，不覺得疲憊、不分心，也不覺得那是苦差事。這樣一來，我們將更專注在想要和需要完成的事。如果缺乏計畫，漫不經心地過日子，我們的注意力就會被很多不重要的事給分散。
箱型時間能幫助我們完成大多數的任務，我們可以利用時間箱輕鬆辨識出哪些是需要優先處理的緊急任務。至於非緊急任務，例如學習，也可以利用時間箱指定適合的時段，這樣才不會一延再延。我們也比較有可能在尚有精力處理的時候，正面迎戰經常被有意無意避開的困難任務。至於那些看起來小到不必規劃的單一任務，則可以集合起來，等待一個時間一起處理。最後，那些沒有用處、適得其反的任務，由於不會出現在行事曆上，我們看不到，自然沒有理由去做。
我們試著來量化那些好處。若一個任務的價值可以分成1到10分；假設，當你只是見招拆招，任務平均價值為6分；再假設，當你事先訂出該做的事，任務平均價值為8分，那樣價值就提高了33%。要是我們假設80/20法則適用於知識工作，那麼提升的幅度更大。少數關鍵任務就能貢獻大部分的生產力。
什麼是「帕金森定律」？懂運用就能多產出
有句老話只要顛倒過來，就能提高生產力。雖然很多人愛拿帕金森定律開玩笑，但這條廣受認可的定律告訴我們「工作會不斷膨脹，直到填滿可用的完工時間」。如果你有30分鐘可以整理房間，你就會花30分鐘整理房間；但是如果你有60分鐘，你就會花60分鐘。帕金森定律所說的時間損失，其實和拖延有極大的關係。而箱型時間就是把握這句話的相反面：把工作壓縮到符合排定的完工時間，用比較小的時間箱，來完成相同的工作，聽起來是否很划算。
這個概念有科學研究的支持。在一項研究中，參加實驗的大學生被要求判讀4組照片。其中一隊大學生在實驗開始前被告知第4組照片取消了，但是他們使用的時間，與維持看4組照片的其他隊沒兩樣。判讀3組照片的學生依舊用完可用的時間：「只要預期下一項任務被取消或臨時多出時間，可以在手邊工作東摸摸、西摸摸，會使人大幅降低效率，付出高昂的代價。」許多研究都觀察到相同的結果。
在另外一項實驗中，受試者隨機分配到5或15分鐘，用來完成一模一樣的任務。分配到15分鐘的人，依舊以長出許多的時間完成任務。第3項研究指出，影響期末考分數的因素，有超過1/3歸咎於拖延。
「帕金森定律」運用起來當然也有限度，你是可以規定自己要在1小時內，從零開始寫出1萬字的報告，但不可能辦到。箱型時間沒那麼神奇，前面所提的研究大多是說，你可以節省1/4到一半時間。但也有研究指出，時間減少導致品質下降。2014年，有一項比較近期的研究證實了這點：「有時間壓力的學生，比沒有時間壓力的學生，平均分數低了3分。」
不管是把截止時間定遠一點以減少壓力，還是只要做到一定程度就好，聽起來都很有道理。如果單是懂得運用帕金森定律，就能多擠出1/3的產出，何樂而不為？
「箱型時間」幫你判斷能否在時限內完成
箱型時間可以把大型任務拆成方便估算和管理的小型任務，也就是說這套方法能夠幫助你看清楚龐大計畫裡的各種要素。這類大計畫包括：搬家、推出新產品、籌辦生日派對等。
它可幫助你判斷能否在可用時間內完成，還是你需要另做安排。它也幫助你確認，在時間充裕的情形下，被拆解的小任務是否都能在時限內完成。
「一心二用」對生產力有負面效果
我們在第4章提過一心二用會引起某些負面情緒，然而一心二用也對生產力造成負面效果。
其實，不太會有人真的一面寫報告、一面聊天、一面查閱消費支出、一面簡報，現代人的一心二用，多半發生在分心回應訊息通知，有了通訊軟體（如微軟Teams、Slack、電子郵件）和硬體設備（如筆電、平板電腦、智慧型手機、智慧型手錶），每天都有數不清的通知，導致我們老想查看誰傳來什麼訊息，影響到工作。
一心專用通常能幫我們完成更多事，一心二用或情境切換則會使效率降低：有一份2001年的論文指出，一心二用和情境切換會耗損40%的商業生產時間。一心二用在某些情境非常危險，像是一面開車一面傳簡訊。在美國，每年有超過3千件死亡車禍，原因就是開車不專心。而且有一些認知負荷很高（例如教孩子代數或審閱法律文件）和恢復速度遲緩的事，特別不能被干擾或是一心二用。確實有極少數的任務可以同時進行，後續會在第18章討論。但是就絕大多數的情況而言，箱型時間完全排除一心二用的可能，完整呈現一次做一件事的強大力量。
有意識地使用你的「零碎時間」
我們每天都有許多的零碎時間，像是等候公車、通勤時間、在咖啡廳等人以及會議提早結束或被取消時。大部分的人會把這些時間拿來直接滑手機，是的，看手機已是現代人最直覺化的行為，每天會花超過兩小時的時間，在手機上瀏覽社群媒體。
我們不停滑著手機，很多時候甚至未從中感受到快樂，那不是娛樂，而是上癮。零碎時間被吃掉，享受好處的不是我們，而是大型科技公司。我們失去的每一分鐘，累積成一個又一個小時，甚至更多時間。試想，假如我們能運用零碎時間去做更有價值的事，該有多好。採用箱型時間，並且有意識地使用這些零碎時間，你的一天也許能多一小時有生產力的活動時間。
接受「無底洞」知識工作沒有明確的盡頭
知識工作沒有明確的盡頭。有生產力專家建議，針對這個狀況，最好的做法是接受它和不要在意它。最常見的例子就是電子郵件：當你收到很多電子郵件，一一回覆後，就會收到更多的回信……永無止境。
這麼說並不完全正確。雖然，真的不會有最後一封電子郵件（從這角度看真的沒有止境），但是電子郵件的確替我們傳遞許多有用的資訊。雖然寄出郵件之後，收件匣的信件會變多，但是在那一陣子的電子郵件往來，到了某個時間，你的計劃終將完成，也許是生意談好了，也許是團隊成員比之前更有參與感。你當然需要管理自己的收件匣，不能讓它影響你的情緒或妨礙其他該完成的事，後續將在第11章說明如何防範。
如果能夠考量到所有相關聯的因素，包括處理對的事情、時間箱效益最大化、以一心專用取代一心二用、從看似無止境的任務獲取價值，生產力將能大幅提高。有個有趣現象，就是一個正在節食，懂得計算和控制熱量攝取的人，會比沒有在計算的人多減掉一倍的體重。用數字估算效益或許過於單純，但是如我在2018年發表的文章所說，箱型時間若運用得當，至少能提高一倍的生產力。
節錄自：三采文化《箱型時間：高速時代的15分鐘深度專注力》／馬克‧曹–桑德斯 Marc Zao-Sanders 著
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科技業面試「上機考」成常態 整理5大刷題平台助攻求職者
AI工具快速普及，科技業招募工程人才的方式也正在改變。除了傳統面試，越來越多企業在招募流程中加入「線上機測」（Online Assessment），也就是俗稱的「上機考」，要求求職者在限定時間內寫程式、解題，從實際作答過程觀察技術能力。對求職者而言，上機考已成為科技業面試的重要關卡。104人力銀行整理5大熱門刷題平台，建議求職者依自身程度進行準備，並提前熟悉常見題型與測驗節奏，才能在正式應試時充分展現實力。
文／104人力銀行
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寫程式只是基本功 AI時代更重視判斷與解決問題能力1. 邏輯思考：能不能把問題拆開來解2. 判斷與除錯能力：AI寫出的答案，自己看得懂嗎？3. 實戰應用能力：能不能把技術用來解決真實問題5大刷題平台一次看 先找到適合自己的練習方式完全沒接觸過演算法 → NeetCode程式基礎有缺口 → GeeksforGeeks鎖定外商軟體職缺 → LeetCode想先熟悉正式線上測驗 → Codility想練習多元技術題型 → HackerRank刷題黑話一次看懂 看到英文代碼別慌
寫程式只是基本功 AI時代更重視判斷與解決問題能力
AI讓寫程式變得更加容易，企業對工程人才的要求也逐漸改變，單純從零開始撰寫程式的重要性下降，取而代之的是系統設計與除錯調校等能力。104人力銀行產品暨價值經營總處資深協理王之璘觀察，企業透過上機考，看的不只是求職者能不能寫出正確答案，更重視以下3項能力：
1. 邏輯思考：能不能把問題拆開來解
企業不只看最後答案對不對，也會觀察求職者如何理解問題、拆解步驟，以及選擇什麼方式解題。
2. 判斷與除錯能力：AI寫出的答案，自己看得懂嗎？
AI可以協助產生程式碼，但不代表答案一定正確。工程師除了會使用AI，也必須具備判斷能力，能看懂AI產出的內容、找出可能的錯誤，並自行修改、測試與驗證。
3. 實戰應用能力：能不能把技術用來解決真實問題
上機考的題型也逐漸不再只是單純考演算法，而是加入更貼近實際工作的情境，觀察求職者能否將技術應用在真實問題上。
5大刷題平台一次看 先找到適合自己的練習方式
104人力銀行產品暨價值經營總處資深協理王之璘指出，準備上機考不一定是題目做得越多越好，重點是依照自己的程度選擇適合的工具。104人力銀行整理5大主流刷題平台，從完全沒接觸過演算法的新手，到已經收到企業線上測驗通知的求職者，都能找到相對應的練習方式。
完全沒接觸過演算法 → NeetCode
想從零開始準備演算法與技術面試，可從NeetCode入門。平台將不同難度的題目整理成學習地圖，並提供影音解說，幫助使用者理解解題思路。建議先從「Blind 75」建立學習骨架，再利用「NeetCode 150」逐步補強，若已有明確目標企業，也可進一步參考公司相關題目進行準備。
程式基礎有缺口 → GeeksforGeeks
如果已具備基本程式能力，但對作業系統、資料庫等電腦科學核心知識還不熟悉，GeeksforGeeks提供相關教學與題目，可協助補足基礎觀念。求職者可先透過「GfG 160」熟悉常見面試題型，再利用「Company Wise」依目標企業進行練習，並透過每日題目持續累積解題經驗。
鎖定外商軟體職缺 → LeetCode
LeetCode是技術面試與線上程式測驗常見的練習平台，適合已有一定程式基礎、希望進一步強化演算法與解題能力的求職者。平台提供「Study Plan」協助安排練習進度，也可透過討論區比較不同解法；完成題目後，還能查看程式效能表現，了解自己的解法是否還有優化空間。
想先熟悉正式線上測驗 → Codility
如果已收到企業的線上測驗通知，或希望提前熟悉限時作答的節奏，可利用Codility進行模擬。平台提供Demo Test，讓使用者在正式測驗前先熟悉作答介面與流程。除了答案是否正確外，系統也會測試程式的執行效率，因此求職者除了追求「答對」，也必須思考如何讓程式跑得更有效率。
想練習多元技術題型 → HackerRank
HackerRank的題庫涵蓋演算法、SQL、資料科學等不同領域，適合希望擴大練習範圍的求職者。可先透過「Practice」熟悉各類題型與作答方式，若目標職缺需要資料庫能力，也能直接針對SQL等相關題目加強練習。部分技能測驗完成後，也可取得對應的技能認證放進履歷。
刷題黑話一次看懂 看到英文代碼別慌
第一次使用線上刷題平台，看到AC、WA、TLE等英文縮寫，可能讓不少求職者一頭霧水。104人力銀行整理6個常見結果，幫助求職者快速判讀程式到底出了什麼問題。
簡寫涵義AC（Accepted）測試通過：所有測試資料都跑出正確答案WA（Wrong Answer）答案錯誤：結果不符，通常是邊界條件沒處理TLE（Time Limit Exceeded）執行超時：程式跑太慢，代表演算法效率太低MLE（Memory Limit Exceeded）記憶體超限：程式佔用的空間超過題目上限RE（Runtime Error）執行錯誤：程式中途當掉，如除以零、陣列越界CE（Compile Error）編譯錯誤：語法出現問題，程式沒跑起來
104人力銀行產品暨價值經營總處資深協理王之璘提醒，AI工具讓程式開發的門檻降低，也讓企業在招募工程人才時，更重視求職者能否理解問題、判斷解法、找出錯誤並解決實際狀況。對求職者而言，準備上機考不只是「多刷幾題」，更重要的是建立解題邏輯、培養程式除錯能力，並熟悉限時作答的節奏與各平台操作方式。建議依照自身程度選擇合適的練習平台，在正式測驗前做好準備，才能更充分展現自己的技術實力。
量天測地、解構力學——深入成大南工土木科，從材料試驗到現代營建實務的養成記
土木工程往往不像建築設計那樣容易受到矚目，但每一棟建築、每一座橋梁的安全與品質，背後都少不了土木工程專業的支撐。國立成功大學附屬臺南工業高級中等學校土木科便以「專業、實作、創新」為核心，透過扎實的理論課程、多元實作訓練與工程現場接軌，培養兼具工程知識與實務能力的人才。 土木科教師方偉烈表示，建築與土木外界看來似乎差異不大，但兩者的定位並不相同，「建築比較著重空間設計與規劃，而土木更關注工程技術與結構安全」。建築師負責完成整體建築設計，土木工程專業人員則負責讓設計安全落實、順利施工，兩者始終是相輔相成、不可或缺的重要夥伴。
從基礎到專業，逐步建立工程能力
土木科的課程依照學生不同階段循序漸進安排。高一以基礎能力培養為主，除了國英數等一般科目外，專業科目則會修習如土木建築工程與技術概論、構造與施工法，搭配測量實習、製圖實習，建立學生的基礎專業。
到了高二課程逐漸加深加廣，逐步深入專業核心，學生將修習工程力學、營建技術實習、電腦輔助製圖實習、工程測量實習、地形測量實習、材料與試驗等課程。此階段學生將投入許多時間在實習課程中，先學習基礎理論，再透過大量的做中學，在理論與操作中深化自身專業。以材料與試驗課程為例，學生會接觸粒料分析、混凝土拌合、混凝土養護、混凝土抗壓等內容，實際了解建築材料背後的工程原理。同時，學生也會實際進行砌磚、木工、鋼筋施工、模型製作及室內配線等內容，並有機會親自操作，透過大量實作累積工程現場所需的經驗與判斷力。
圖：學生參訪鋼筋加工廠了解實際製程
高三時課程則以專題帶領學生整合三年所學，學生透過組隊合作完成專題作品，專題主題以興趣為導向，鼓勵學生發揮專業視角，利用創意解決實際問題。有學生設計改善生活問題的木工作品，也有人規劃建築模型，從選址、結構到功能規劃，都必須活用過去累積的知識完成完整專題，不局限於土木內容，反而讓學生更能發揮創意和觀察力。此外，成大南工土木科更致力於課程的創新，透過加入無人機測繪等內容，讓學生接觸數位測量技術，讓學生在已有的知識基礎上，持續拓展在工程應用的新視野。
理論與實作並重，真正理解工程的本質
許多學生入學前往往認為土木科就是不斷動手施工，但真正進入課程後，學生才發現實作背後需要扎實的理論支撐。
方老師表示，材料試驗就是最好的例子，學生必須先理解材料性質、混凝土比例及相關理論，再進入實驗室完成實驗，驗證結果是否符合工程標準。土木科並非只有操作技能，更需要具備數理分析與工程判斷能力。這樣的學習歷程，也讓不少學生重新認識土木工程。
圖：學生合作組裝工程結構模型
土木科二年級林同學分享，原本以為土木科就是每天在戶外施工、砌磚，實際就讀後才發現，還必須學習材料、測量、力學等專業理論。「它（土木科）不是只有曬太陽做工程，也要學很多理論架構。」另一位二年級郭同學也有相同感受。他原本認為土木科以實作為主，真正接觸課程後才發現有比想像中更多的理論知識。
成大南工扎實深厚的課程設計，帶領學生在每一項工程操作之前，先建立完整的知識基礎，才能在實作中更深刻理解背後的原理，也讓學生在實際操作中更深入理解工程原理 。
大量實作、接觸現場，從實務中累積出專業即戰力
除了課堂上的操作，土木科也積極透過競賽與專題，引導學生將知識真正應用於實際問題。
例如，學生曾組隊參加正修科技大學木橋載重競賽，從木材裁切、打磨到橋梁組裝，歷經兩個月反覆製作與調整，最終獲得外觀特別獎。土木科二年級王同學表示，雖然橋梁承載能力仍有進步空間，但看到團隊一步步完成作品，仍讓他感到十分有成就感。
圖：學生參加橋樑載重競賽展示成果
方老師也指出，土木科最大的特色，就是讓學生「做中學」。學生不只是完成作品，而是在反覆操作、修正與驗證中，逐漸培養工程判斷能力，學生也會在不同年級，分別考取測量丙級、建築製圖應用-電腦繪圖項丙級、工程測量乙級等三張證照，累積未來升學或就業的競爭力。若直接投入職場，畢業學生將具備基本施工與監造能力；若選擇升學，也能良好銜接土木工程、營建工程等相關科系。
除了校內課程，土木科每學期也安排企業參訪，帶領學生走進建設公司、工程顧問公司、鋼筋工廠及材料檢驗中心，了解不同工程環節的實際運作。部分學生更有機會參與寒暑假的校外實習，親身進入工地現場，提前體驗工程工作的內容。透過一次次與業界接觸，學生不只是認識未來職涯，更能理解課堂所學如何真正應用於工程實務。
專業、實作、創新，培養面向未來的工程人才
談到土木科最重要的特色，受訪教師以「專業、實作、創新」三個關鍵字作為總結。「專業」代表扎實的工程知識；「實作」代表大量操作與現場經驗；而「創新」則是持續導入無人機測繪等新技術，讓學生能與時俱進，接軌產業發展。
圖：學生學習操作無人機設備
方老師也觀察到，許多學生在三年的學習中，最大的改變並不是學會多少技術，而是逐漸不害怕動手，也願意主動尋找解決問題的方法。從學生觀點來看，王同學認為，只要喜歡動手做、願意學習，就能在土木科找到自己的舞台；郭同學則認為，具備邏輯思考能力、願意面對挑戰的學生，都很適合投入這個領域。
從基礎理論、工程實作到創新技術，成大南工土木科不只是教學生如何完成一項工程，更希望培養學生面對問題時的工程思維，讓每一位學生都能在未來的升學與職涯道路上，穩穩築起屬於自己的專業基礎。
開箱土木科學習日常！更多科系探索，歡迎追蹤104高職生IG
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「HR人資數據分析」從步驟、使用工具到10種分析面向一次懂
文：先行智庫
原文標題：什麼是HR人資數據分析？要分析什麼？從步驟、使用工具到10種數據分析面向，本文一次告訴你！
隨著數據分析技術的成熟，以及入門門檻逐漸降低，各行各業逐漸在思考如何應用數據分析，為工作帶來全新的價值，或者是提高決策品質，甚至是創造新商業機會。身為人資夥伴，我們也可以思考手上擁有的數據，例如：出缺勤數據、績效考核數據、調薪紀錄、職務異動紀錄、員工投入度、訓練課程滿意度調查、加班紀錄等，可以如何分析？該設立哪些管理指標？能用何種圖表呈現？怎麼打造員工數據戰情室？要做到什麼樣的程度才可以？使用什麼樣的工具比較合適？在今天這篇文章，我都會幫大家詳細解答。
目錄
HR人資數據分析簡介1.1 人力資源近年發展趨勢1.2 HR人資數據分析是什麼？1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
如何做HR人資數據分析？2.1 HR人資數據能分析什麼？2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
HR人資數據分析關鍵議題3.1 招募數據分析3.2 訓練數據分析3.3 員額數據分析3.4 離職數據分析3.5 績效數據分析3.6 證照數據分析3.7 差勤數據分析3.8 薪酬數據分析3.9 人格數據分析3.10 接班人數據分析
落實人資數據分析4.1 Power BI人資戰情儀表版4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
1. HR人資數據分析簡介
1.1 人力資源近年發展趨勢
近期人力資源發展趨勢，可以概分為三個階段。
第一階段，人資主要處理勞檢、出缺勤統計、勞健保與團保、調薪與晉升公告等庶務型工作。第二階段，人資開始成為企業的策略合作夥伴，例如：規劃具備競爭力的薪資福利、根據業務發展方向擬定訓練架構、制定能鼓勵員工的績效考核辦法、優化整體招募流程以提升企業形象。第三階段，人資走向數據驅動，例如：量化個渠道的招募招募成本、量化每個部門的缺口狀況與人力結構、從課後滿意度評分問卷找出辦課重點、善用人格測評分析結果將人才擺在適當位置。
這三個階段並不是互相取代 ，而是同時並進的。換句話說，HR不僅僅要具備運營能力，在大數據時代，也必須要有數據驅動決策的技能。人力資源在過往會被認為是以人為本的行政相關工作，但在科技進步的趨勢下，也開始要涉及數字化管理。
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1.2 HR人資數據分析是什麼？
HR人資數據分析，就是運用數位工具，將與人力資源相關的數據進行分析，從中獲取洞察的過程。在這段過程，不論你是使用何種工具，如：Excel、Power BI、Tableau等都是可以的。當然也不限最終的呈現形式，如：PPT、Word、Excel、儀表板。只要HR的工作中有涉及到數字，這段過程廣義來說，就能算是HR人資數據分析了。
其實這並不是一件非常遙遠或很困難的事情，因為HR平常在做的報表或報告，基本上都會做到與數字相關的統計和分析，例如：培訓的滿意度、加班時數、敬業度調查、招募人數統計、職務異動統計等。只是在於這些統計和分析的結果，是否對於決策有正向助益。
1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
做HR人資數據分析，最主要的目的是「做出更好的決策」，讓下決策不再憑經驗或憑感覺。例如：要去哪裡找到合適的人才？招募預算應該要如何更有效配置？招募團隊與招募工作應如何調整？我們可以透過分析「履歷收件的有效性」，做為決策的參考依據。
透過HR人資數據分析，能讓我們知道要前往的方向，與評估所需投入的資源與時間，避免將本就有限的資源，投入到代價高且多餘的項目，讓我們將精力更集中在能提升效率的工作。還能夠提高論點的說服力，也能更有底氣的協調跨部門支援。更重要的是，我們可以用數字，來衡量HR的績效表現，讓老闆可以更清楚的知道HR貢獻的價值。
2. 如何做HR人資數據分析？
2.1 HR人資數據能分析什麼？
我們可以從人資工作的流程，選、用、育、晉、留，這幾個面向先思考想解決的問題有哪些？想要知道的訊息有什麼？接著再進一步思考，要解決這些問題，需要分析哪些數據？或者是用什麼樣的數據做佐證。
例如：在招募的部份，我們就會想知道哪個招募管道效益最好？招聘預算該如何配置？在訓練的部份，老闆就會想知道辦訓練課程是否值得？如果值得，又該辦哪些的訓練對於實現業務增長是有正向助益？
2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？
我們可以將數據先分成2大類，一類是HR相關的數據，另一類是非HR相關的數據。
HRIS系統、PMS系統、LMS系統、招募管理系統、證照管理系統等能倒出來的數據，都屬於HR相關的數據，例如：員工基本資料、加班時數統計、面試邀約紀錄、薪資實發清冊、獎金名冊、職務異動、晉升紀錄、敬業度調查、教育訓練滿意度調查、證照到期統計、績效分數明細表等。非HR相關的數據，像是財務數據、進出貨數據、庫存數據、不良品統計數據等。我們可以將HR數據與非HR數據做結合，這樣就能更清楚後端人力資源與前端工作的關聯性。
2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？
不論用什麼樣的工具，都可以用來做數據分析，沒有哪一種最好，只有哪一種最適合你，這兩種工具的使用情境是不太一樣的。如果你只是要做出一兩張圖表，而且還要將圖表貼到簡報上，Excel會比Power BI來的更容易操作。但如果你製圖的頻率很高，需要一次展示多張圖表，希望將多樣的人力資源數據都整合在一起，那Power BI會是比較適合的。簡言之，如果只是單點式的做分析，Excel就足以，如果需要做全面的整合，Power BI會是更好的選擇。
2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
做人資數據分析有6個步驟，千萬別一下子掉入工具的選擇，我們必須依照這幾個步驟，一步一步踏穩，才能讓數據發揮它的價值。這6個步驟分別是：問題思考、資料彙整、資料清理、資料視覺化、數據洞察探索、展示報告與共享。
3. HR人資數據分析關鍵議題
你可以設計一套完整的、有系統的HR人資數據分析框架。你也可以針對招募、訓練、員額、離職、績效、證照、差勤、薪酬、人格、接班人等議題，單獨做數據分析。接下來我會針對常見的這幾個議題，做詳細介紹。
3.1 招募數據分析
大招募時代來臨，許多企業都面臨缺工與招募不到人才的問題。在招募工作中，你可以分析：要去哪裡找人？怎麼縮短人才招募時間？如何用最少成本，招募到最好的人？
要回答上述問題，我們可以從許多招募指標和數據中，找到合適的線索。還可以將這些指標建立成招募戰情儀表板，把所有的指標圖表攤在同一張儀表板上，用更宏觀的視野來看公司的招募狀況。透過客觀的數據分析，將能夠給我們足夠的決策參考情報。但如果你要做招募數據分析，就需要有招募相關的數據才行，例如：開缺報表、面試紀錄表、Offer Delivery的紀錄表。
有了情報之後，我們也可以從每一個招募工作環節，仔細檢視還能如何改善，藉由優化招募流程，解決招募工作面臨的問題，或者是採取一些創新的作法。
3.2 訓練數據分析
科技進步速度飛快，加上近期景氣低迷的因素，許多企業都意識到投資員工教育訓練的重要性。在教育訓練工作中，你可以分析：要辦什麼樣的訓練才能夠對應到公司業務發展所需？要花多少錢在教育訓練才合理？舉辦的教育訓練有沒有效？
教育訓練是一個相對比較難用數據衡量的議題，通常都只會想到分析課後回饋問卷。但如果心有餘力，也可以去蒐集前端部門有的數據，例如業務部門就有業績數據、生產線就會有不良品或停機相關的數據。接著就能夠將後端的HR數據，與前端的數據串聯做分析，以了解訓練課程的投資，對於工作成效是否有直接的助益。
3.3 員額數據分析
隨著組織不斷擴大，如何用有限的人力配置，發揮最大的價值，是做員額數據分析最重要的目的。在員額headcount的部份，你可以分析：公司員工人數和營業收入是否成正比？人力的組成結構是否健康？面對組織未來的策略發展，公司的人力配置要做哪些調整？預算數與實際員額數是否有明顯的差距？
3.4 離職數據分析
員工離職，我們除了做離職面談，其實還可以做數據分析。你可以分析：關鍵人才人才離職率、員工離職的原因統計、員工離職所產生的成本、造成員工離職的主要因素。而這些分析結果，你也可以用一些比較特殊的圖表，更精準傳遞你想訴說的訊息。
3.5 績效數據分析
人資部每年都會收到各部門主管針對部門員工做績效考核分數的數據，如果這些數據只是用來記錄就有點可惜了，我們可以將這些數字更進一步做分析，用來激發員工潛能、找出潛力人才。你可以分析：每位員工歷年來的績效趨勢、連續若干年績效表顯都很亮眼的員工、與員工績效有正相關的因素是什麼、績效與調薪之間的關係。
3.6 證照數據分析
各行業因為法規或業務發展的關係，需要考取證照。如金融業就會有壽險、證券、期貨等證照；科技製造業就會有化學品、堆高機、急救人員、工安、衛生管理等。資訊業可能就會有各原廠的認證考試。在證照的部份，你可以分析：即將到期的證照張數、證照張數的服務能量是否能滿足業務需求、每人已過期或到期的證照張數。
3.7 差勤數據分析
同仁的請假與加班狀況，會影響到員工的身心健康與工作成效。請假與加班的數據，一般都是用來通知當事人，或者是當事人的主管。但除了通知用途外，這些數據你還可以用來分析：各部門平均加班時數、哪些部門或哪些員工有異常加班的狀況、加班費的支出是否可以再降低、有哪些員工年底到了但特休使用率還未達80%。
3.8 薪酬數據分析
近期科技業大裁員的消息，讓我們意識到人事費用，對於企業而言是一筆不小的開支，需要審慎的發放與運用。該如何提高人事成本的韌性？在景氣大好時能大舉徵才？在景氣不好時又能夠有效控管人事成本？做薪酬數據分析，是首要任務。在薪酬這塊，你可以分析：公司與同業的薪資水準、人均營收與人均成本、薪資結構的合理性、薪資級距、是否逐年調薪、薪資發放的公平性。
3.9 人格數據分析
如果企業有做人格測評，通常每人都會收到一份數字化報告。但如果分開單獨看一個人的測評結果，不容易了解團隊整體的樣貌，因此我們可以將每一位員工在測評中的數據彙整後，做交叉比對，藉此分析：主管與非主管的人格特質差異、離職與在職員工的人格特質差異、各部門的人格特質是否符合業務需求。從中可以了解什麼樣的人適合擔任主管？什麼樣的人離職風險更高？團隊的組成是否有需要再調整？
3.10 接班人數據分析
許多企業在現在都面臨的接班問題，但挑選接班人除了依照主觀判斷，還要拿出客觀數據，才能夠讓接班人的挑選更具有說服力。最常見的一種方式就是人才九宮格，可以藉由績效分數和潛力分數進行判斷，找出超級明星或潛力明星。（參考文章：如何運用Power BI找出企業接班人？）當然你也可以分析每一位接班人：過往執行的重大專案數、近年績效表現、年資與年齡。
4. 落實人資數據分析
4.1 Power BI人資戰情儀表板
在做HR人資數據分析時，你可能會針對許多的管理指標，繪製出視覺化的圖表。就算準備的再周全，一樣有很高的機率，會被問到你準備資料以外的問題。而且從你取得數據，經過加工，再送到報表閱讀者手中，就已經不是即時的資料了。再加上不同的閱讀者，看報表的角度也都不盡相同，如果要針對每一個閱讀者的習慣與喜好，個別製作報表，是相當耗時耗力的工作。為了讓HR數據分析能更全面涵蓋老闆會問的問題、為了讓數據能更即時的傳到老闆手中、為了讓數據能用自助式的方式讓報表閱讀者自行篩選調整格式，我們可以透過Power BI做HR人資數據分析。請參考以下範範本：
4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
要落實人資數據分析，並不是短時間就能完成的事情，可能還會遇到許多挑戰等待你克服。最可能遇到的就是數據蒐集難題，像是缺乏重要的數據，該如何布局蒐集數據的管線與流程。也可能會遇到溝通的挑戰，像是如何讓用人單位意識到，人力資源的數據報告有利於業務增長。還可能會遇到資料整合難題，例如資料散落在各方，缺乏整合管道，如何有效率的彙整。這些問題都不是短期內就能輕鬆被解決的，但唯有這些難題被克服以後，才能夠落實人資數據分析。
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面試、提案簡報會被問哪些問題？專家6方向預測，臨場回答從容不失分
每當做簡報、與客戶會面、求職面試等，對我們的提問就會不斷出現，要如何預測問題、提前準備回答呢？作者為BBC新聞主播，負責播報與解說全球重大事件，他傳授預測問題的6大方向及回答法則，即使臨場被問到問題也能從容應對。本文節錄自《愈忙愈要會表達》。
文／羅斯．阿特金斯
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6方向預測問題1. 你最可能被問到什麼問題？2. 若聽眾是你，你會問什麼？3. 如果你想為難人家，你會問什麼問題？4. 你不希望被問到什麼問題？5. 在偏離主題的邊緣處，可能冒出什麼問題？6. 如何進一步了解提問的人？規劃回答3大類問題1. 你可以回答的問題2. 你需要研究如何回答的問題3. 你需要補充新資訊才能回答的問題臨場回答問題訣竅
在動態的情況下，對方的提問能為你創造講話機會，它是互動溝通中不可或缺的一部分。當我們處於一個身為焦點的情境，例如做簡報、與客戶會面、求職面試等，對你的提問就會不斷出現。
在這些情境下，你某種程度上無法主導話題走向，就像網球傳奇好手羅傑．費德勒（Roger Federer）也無法控制別人發給他什麼球，但別擔心，他還是有多種方法來回擊發球，你也有面對提問的策略可使用。當你應付裕如，就能在回答提問時帶入你認為相關的資訊，掌控主導權。
6方向預測問題
我在做過數百次訪談後，學到一件重要的事情，那就是整體而言，人與話題是可以預測的。我們的興趣、關心的事物、使用的詞彙、個性與職業，都不會在一夕之間改變。如果我們曾鑽研一項主題，那麼下次要針對相同主題進行解說時，內容可能大同小異。我就是活生生的例子，如果你（不幸）在5個不同場合看到我談論解說影片，就會發現我使用的都是類似的內容、詞彙、統計數字與概念。
不只如此，如果有一群人對你的內容提出一些問題，另外一群工作性質相近的人就可能有同樣的疑問。或者看看電視上的政治人物、影星、商業大亨訪談，他們被問到的問題大部分都是換湯不換藥。如果你是接受提問的人，這樣的情況對你有利，你可以預測問題。
1. 你最可能被問到什麼問題？
思考你對當下情境所能掌握的事情，包括溝通主題、可能的提問人、聽眾感興趣的領域，然後寫下你認為會被問到的問題。
當你面對的情境比較單純，這樣的準備工作通常就夠了。但如果是更具挑戰性的場合，請繼續看下去。
2. 若聽眾是你，你會問什麼？
這是我最喜歡的環節。假設你是提問的一方，你想問什麼？
3. 如果你想為難人家，你會問什麼問題？
當你想刁難講者，你會問他什麼問題？把你能想到最困難的問題收錄在問題清單中。
4. 你不希望被問到什麼問題？
跟第3類問題不盡相同。我發現自己有時候會避談主題的某一個區塊，可能是還沒想出最好的解說方法，也可能是還沒有詳盡的資訊。留意讓自己感到不自在的部分，把它們列入問題清單。
5. 在偏離主題的邊緣處，可能冒出什麼問題？
你總是可能被問到跟主題沒那麼相關的問題。在我的記者職涯中，這類問題總是出乎意料，也比較枝微末節，但確實可能發生。
6. 如何進一步了解提問的人？
想要在互動中更上層樓，了解對方是關鍵。幸運的是，有許多方法可以做到這一點。
當你要跟合作廠商開會，可以先向其他同事打聽：廠商特別在意哪些議題？關注哪些優先事項？當你要拜訪一家公司或機構，試著跟知情人士交流，了解對方對你的主題抱持何種觀點。或搜尋對方公開談話的影片，從他們的關切議題與提問風格中尋找蛛絲馬跡。
就像透過研究歷年考古題來準備考試一樣，這是一種「從未知找出模式」的能力，了解對方過往的溝通或提問習慣，能幫助你做更好的應對準備。
規劃回答3大類問題
經過上述6個程序，你現在已有一張問題清單，接下來把你的問題歸納成3大類：
你可以回答的問題
你需要研究如何回答的問題
你需要補充新資訊才能回答的問題
1. 你可以回答的問題
首先，從你的問題清單第一類開始，挑出你可以回答的問題。有些問題只需簡潔的「是」或「否」就可搞定，有些則需要從主線提取更多資訊來應答。練習回答的重點在於有條理、清楚明白。搞定一個問題，就換下一題。
2. 你需要研究如何回答的問題
至於第二類─需要研究如何回答的問題，先問自己，是不知道說什麼，還是不知道怎麼說？先解決「說什麼」，再處理「怎麼說」。如果一時間不知道如何回答，不妨向身邊的同事、朋友或家人請益，或休息一會兒，靈感可能就找上門了。千萬別逃避這些困難的問題，萬一真的被問到，你才能從容應對，而且這些問題往後也可能重複出現。接著利用主線資訊和銜接短句來練習回答。
3. 你需要補充新資訊才能回答的問題
最後一類是需要更多資訊才能解答的問題。如果你自認在擬定主線時已涵蓋所有重要資訊，這類問題通常都已離題、重要性較低，採取「蜻蜓點水」原則簡單回應幾句即可，接著迅速轉回正題。
臨場回答問題訣竅
我們已經盡可能做足準備，讓大腦不必在場上臨時抱佛腳，就像用心複習的學生在考場上遇到熟題不會慌張一樣。但現實是，問題不見得百分之百如我們預期，反應不及或答非所問都會減損我們的可信度。我們需要具備即興組織答案的能力，我接著用一個假想的面試場景分享訣竅。
面試者：「這個新職位需要管理一支大型團隊，請談談你過往管理團隊的經驗，包括可以展示你的判斷與領導能力的具體案例。」
提出這個問題大約需要17秒，而其中的關鍵字「管理」會在第3秒後出現，這就給了你14秒組織答案的思考時間。你表面上仍在傾聽問題，但腦中已在迅速抓取資料與構思回答順序。順利的話，當問題結束，你的答案也準備就緒。
這裡的關鍵在於「解讀問題」。每個問題都可以濃縮為一兩個關鍵字，例如「管理」和「團隊」。當你聽到這些詞，就能迅速判斷提問方向，為自己爭取寶貴的思考時間。
別小看這幾秒鐘，它們是幫助你從容回答的起點。你不妨從問題清單隨機挑選一個問題，思考10秒之後再作答。隨著經驗累積，你會發現這短短幾秒鐘已經夠用。
解讀問題就像判斷網球的發球，你若看得清，就能接得穩。更妙的是，這短暫的片刻不僅能讓你組織回答，還能為你增添幾分的從容。
節錄自：時報出版《愈忙愈要會表達：讓自己受重用、點子被採用的解說藝術》／羅斯．阿特金斯 著
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前端面試問題如何反問？8個了解團隊的關鍵問題
面試是雙向選擇，前端工程師面試也要善用反問問題的機會，了解團隊與公司的工作模式，更深入了解工作細節。本文作者為前端工程師，網站前後端開發經驗逾9年，以自身經驗整理前端面試可以反問的8個問題，有助準備面試與掌握面試主導權。
文／林彥成｜前端三分鐘
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面試前端，你還有什麼問題想問嗎？前端面試可以反問的8個問題前端面試反問1：是否有遇過常改規格的情境？ 工程師會需要如何應對？前端面試反問2：通常是怎麼處理樣式檔？像是BEM或依元件或頁面開檔案放置？前端面試反問3：目前公司有幾位設計，是怎麼合作的？前端面試反問4：請問會需要整合不同的後端嗎？前端面試反問5：專案中有用到哪些設計模式？前端面試反問6：專案的時程會很趕嗎？ 當工程師遇到困難時，會如何協助解決？前端面試反問7：如果有十幾個需求同時開發或是需要轉換框架函式庫，會怎麼進行？前端面試反問8：會在什麼時候決定將共用邏輯抽取出來成為function或是常數？4個問題了解面試官和團隊
在新鮮人階段時，通常不太確定面試可以問什麼或該問什麼，當面試到最後被問起：「你還有什麼問題想問嗎？」又該怎麼回答？
隨著職涯的發展，這個問題終究是回到自身想要成為什麼樣的大人？
對於個人來說，面試的目標是要找到不討厭、別人願意付錢請我們做、我們可能也做得不錯的事情。
面試前端，你還有什麼問題想問嗎？
在面試過程除了被面試其實也在面試團隊跟公司，而一個好的問題可以幫助我們從更多面向去了解這間公司工作樣貌，進而去看看公司有沒有符合想要的職涯目標、工作型態。
扣掉找新人免洗的狀況，大部分的公司都是遇到問題才會徵才，單純擴編的狀況可能並不多，而企業目前的問題很可能是造成前一位員工離職的原因之一。
在轉職時，要怎麼知道接下來是不是想要體驗這樣的職涯環境？或著說工作樣貌是不是自己喜歡的？
【作者檔案】林彥成，資深前端工程師，網站前後端開發經驗9年。珍貴線上Q&A機會，直擊台積電工程師的真實生活！限時報名>>
前端面試可以反問的8個問題
致那些年我踩過的坑，也預祝大家在新的一年填坑大吉。
小編是前端工程師，決定在工作一年左右轉換的原因可以參考小編談談選擇前端的理由這篇文章。
前端通常是在設計、後端都完成後才進行收尾，收尾的同時也在幫規格、設計、後端Debug，所以大家在大聊一波慶祝工作完成的同時，我們會發現只剩前端還在工作。
接下來會從小編當前端工程師過往遭遇的問題和解法反思未來職涯疑問，就讓我們一起看下去。
前端面試遇到的常見地雷
面試遲到讓面試者等
問很多跟工作無關的問題，有女朋友？結婚有小孩了沒？
請我們又多填一份跟104一樣的履歷表
面試沒問太多技術問題都在聊天
很急著壓報到時間，燙手山芋正在快速拋接中
試用期砍薪水，過了還不一定會調整
不過這邊想要特別說明一下，我朋友在面試的時候很誠實跟主管說接下來的目標是交女朋友工作什麼的都是浮雲，而老闆不管在面試時或是面試結束後也給了很多機會，這邊不得不感謝那個問了問題後有協助處理的老闆。
前端面試反問1：是否有遇過常改規格的情境？ 工程師會需要如何應對？
為什麼問這題：常改規格並沒有不好，要看的是有沒有體驗到好的軟體開發流程，目標是確認公司開發流程是不是下一份工作的目標，像是有分測試和正式環境嗎？上版本遇到bug會在什麼時候修？
常依需求修改資料庫Schema或API，每次都要重寫邏輯以及資料庫互動的部分
需要常常顯示不同的統計，可考慮導入GraphQL從Client決定，減少開API的時間
使用Document-Oriented的資料庫，POC階段相對簡單
隕石式開發，主事者看到畫面後覺得還想改就又重來一次
出Mockup或是設計製作不須切版的假畫面流程
出一個Demo用的Prototype（處理關鍵流程，不須注重美觀）讓不熟網頁開發的主事者了解目前的狀況和方向，確認後才進行設計切圖、前端切版、後端開API
前端面試反問2：通常是怎麼處理樣式檔？像是BEM或依元件或頁面開檔案放置？
為什麼問這題：是不是可以在這樣的專案架構下學到東西。
CSS選擇器和規則們就像女孩化妝桌上的化妝品們，桌上總是放著各個種類，數也數不清大罐小罐擠的噴的擦的，在沒有預備知識和整理規劃的情況下，若要一個男孩子短時間搞清楚簡直是天方夜譚。
該怎麼透過CSS的架構來優化，可以參考之前小編寫的如何「透過BEM、SMACSS、OOCSS、Atomic CSS 簡化樣式開發流程、減少維護成本」。
撰寫地圖專用的圖層SLD樣式檔（類似XML）超過一萬行
官方有介紹使用CSS的寫法，運用Class共用的特性可讓行數減少
樣式檔沒有寫在元件中，也沒使用預（後）處理器，上千行的樣式檔搜尋「.user-photo」也許有十幾個結果
樣式需要有命名規則（BEM）
導入SCSS
前端面試反問3：目前公司有幾位設計，是怎麼合作的？
為什麼問這題：希望可以看出現在的專案是不是好維護，打聽一下工作流程或是有沒有Design Guideline或使用Zeplin或figma這類工具。
同樣功能的圖片大小長寬比不一
object-fit
background-size: cover
重新切圖
拿到檔名是123543.jpg大小超過10MB
請設計壓縮一下
小於5MB可使用TinyPNG
設計沒有考慮到字數過多的情境，導致上字詞之後與預期狀況不符
overflow: hidden
改設計
前端面試反問4：請問會需要整合不同的後端嗎？
為什麼問這題：評估自己的能力有沒有辦法處理。
會需要串接不同網域的後端
使用Nginx Proxy
改成在後端才打API
後端開放Domain解決CORS
不同API的配置大多不太一樣
Token都移到Cookie，這樣相關的Token會自動送回相關子網域的API
善用客製化後的Axios Instance
前端面試反問5：專案中有用到哪些設計模式？
為什麼問這題：看現在的老闆或是同事是怎麼看待問題或是歷史遺跡。
什麼是Pattern，Pattern就是改善如何去架構程式的方法，主要是讓程式碼能夠在元件間共用。
用Java的概念寫Javascript，有非常多的Prototype的寫法，文件不清楚的情況下，導致實作上每次都需要追本溯源的看，考驗搜尋或是編輯器的能力。
使用Component-Base的函式庫或框架，並建立故事書。
善用設計模式，React常見的Component Pattern就是HOC或是Render Props。
前端面試反問6：專案的時程會很趕嗎？ 當工程師遇到困難時，會如何協助解決？
為什麼問這題：如果老闆只剩下壓時程的功能，那是不是我們用個鬧鐘或是Google Calendar就好了？
主管可能不懂前端並無解決問題或協調資源的能力，只剩壓時程及提出需要限時解決。
提早尋求同事協助，並看價值觀是否願意加班解決。
時間給的不夠屬於管理上的問題，無法靠溝通解決就盡快重新找工作。
前端面試反問7：如果有十幾個需求同時開發或是需要轉換框架函式庫，會怎麼進行？
為什麼問這題：要看的是與歷史共業的生存法則與態度。
不同的產業別都會有歷史的包袱（Workaround），可能還是會用一些比較舊的東西。
除了東西較舊也可能遇到專案架構及程式混亂，這有點像是煉蠱的過程，看最後誰會生存下來。
專案在後期才考慮要加入i18n或伺服器渲染
React本身是一套過於單純的函式庫，容易且戰且走疊床架屋，建議可以參考 Next.js Repo中的Example
趕時程但又好又快又便宜無法共存，專案中可能滿滿的Workaround，像資料來源用Google Sheet
留下 // TODO: 及未來可改善方向
同樣一種功能有多種寫法或是Deprecated的寫法。
討論用哪種方法好，有時間就盡快合併，讓程式碼更好維護
尋找Deprecated寫法的替代方案
前端面試反問8：會在什麼時候決定將共用邏輯抽取出來成為function或是常數？
為什麼問這題：炫技跟過度結構化並不會讓專案變得更健康。
一層又一層的HOC封裝：HOC像是一個工廠，把原來的元件變身或加強，所以不建議包太多層。
過度或是過早的結構化，很簡單的功能卻太早預想會變成大專案
這裡有兩個觀念想要分享給大家，YAGNI和RUDT：
YAGNI（You Ain’t Gonna Need It.）
真的需要使用XX模式嗎？
真的需要拆分成小元件嗎？
真的需要切成一堆小介面和抽象類別嗎？
RUDT
Read：最短的時間、最少的檔案
Update：CRUD features時可以用最小成本去改
Debug：菜鳥工程師也可以很快找到根本問題
Test：問題、結果都可以容易被複製被測試（資料面像是抽獎時該怎麼辦？）
4個問題了解面試官和團隊
同場加映4個問題，來自Medium的what questions should you ask the interviewers。
問題1：您的工作一天大概是怎麼過的？
這題是開放式的問題，目標是希望可以聽到一些工作型態。
有些面試官可能會說公司通常是早上8點半上班到晚上6點，有些面試官可能會說我們公司跑Scrum每天早上會有站會，偶而晚上會跟其他國家同事開會。
藉由這個問題，你大概就能夠了解如果進入這間公司，你大概會過怎麼樣的生活。
延伸的問題可能會是趁機問一下加班、出差的頻率，或是任何你對工作型態的好奇。
問題2：最喜歡和最不喜歡這個團隊或公司的地方是什麼？
第一個部分通常是簡單的，但其實真正有趣的會是第二個部分。
面試官通常在有HR的場合會講不出來，甚至只會模糊的打官腔，可能會有面試官回答說，我不太喜歡頻率太高的會議或是一直在不同的產品中轉換。
最主要的目的是，透過這些回答，我們可以去延伸一些後面的問題，甚至我們可以只是單純再問說哇那到底是有多討厭多不喜歡，即便我們不會得到直接的答案或是他們真的不喜歡的地方，但我們仍舊能從這些回答中得到些蛛絲馬跡和感受，也許這些感受剛好也會是你在意的。
問題3：這個團隊接下來的目標是什麼？
這個問題很適合問團隊主管，至少在決定加入這間公司前，可以知道自己未來2到3年大概能有什麼樣的成長。
這個問題可以幫助我們了解這個團隊是否在成長中，若是正在成長是不是有一個規劃好的計畫藍圖？如果是的話，就可以評估我們的戰力是否可以協助公司推進。
那如果是一個穩定的團隊，只是做一些日常維護的工作，那該問自己的問題可能會是這是我們這個階段想要追求的嗎？
問題4：請問您通常都是怎麼帶領團隊？
主管的帶領風格會對你接下來工作的成就和快樂有非常大的影響，藉由這個問題，你也許可以知道主管的管理程度，也許有些會說他們做微管理，有些也許會說只需要你一周寫一次週報。
從回答中，你可以判斷這個主管的個性是不是適合你，提早了解這些層面會比進去之後後悔要來的更好。
（原文標題：面試前端，你還有什麼問題想問嗎）
[joblist_plugin title='更多104【前端工程】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E5%89%8D%E7%AB%AF%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB' amount='3']
告別制式勞動，迎向 AI 時代人才的變革與重構
從 AI、大數據到雲端運算，智慧科技持續重塑企業運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具，而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時，企業對人才的期待，也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場，產業競爭的焦點，逐漸從單純的效能與技術規格面，轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。
文／104人力銀行
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本文導覽：
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技，亦或是持續推動流程優化的技嘉科技，皆不約而同指出：AI 並不是單一技術的導入，而是從根本上，重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
趨勢科技指出，在資安產業中，AI 的導入不僅提升效率，更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的，已非能單純完成任務的工程師，而是要能理解問題、拆解問題，並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才，不再是會不會寫 code，而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡。」
這樣的轉變，使「會寫程式」逐步從門檻條件，轉變為一種基本能力。
KDAN 凱鈿則觀察到，企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試，多半以程式語言的熟悉度為主，然而當 AI 加入成為日常工具，真正拉開差距的，反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成；現在幾乎倒過來。」甚至可以說，判斷能力及邏輯架構，已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外，AI 也在重新設計工作流程本身。
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
面對 AI 帶來的轉型壓力，騰雲科技則是認為，企業需要的人才，除了熟悉新工具，得要能解構既有的流程與模式，並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧，將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解，再結合新工具進行徹底重構，以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下，AI 並非取代既有能力，反倒成為推動組織再造的重要槓桿。
相較之下，在硬體與韌體研發領域，AI 帶來的影響則呈現不同面貌。
AI 的導入並非突然出現，而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示，當標準化與重複性的工作逐步由工具接手，企業在選才的課題上，反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」
也因此，雖分處不同產業與戰略位置的四家企業，卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容，也對工程師的角色重新定位，然而企業真正關注的，不是誰會被取代，而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成，甚至是輔佐當下決策的研判時，隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類？
觀察四家受訪的企業，答案竟出乎意料地一致：AI 並不會讓「人」變得不重要，而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是，企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手，真正拉開差距的，不是技術的熟練度，而是能否理解問題、拆解流程，並持續與新工具共同進化的能力。
正如受訪者所指出：「不是 AI 會取代人，而是會用 AI 的人，會取代不會用 AI 的人。」對企業而言，這意味著選才邏輯正在改變；對求職者而言，也代表未來職場的競爭力，將來自於跨領域理解問題的能力，以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。
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產品經理的「向上管理」必修課：老闆需求變來變去怎麼辦？
作者前言：策略走向終須一變，影響到產品規格與功能異動，PM們該如何解讀老闆指令，因應需求變更的任務？本篇文章適用於所有產品經理(PM)，閱讀時間約10分鐘，希望大家都能順利克服產品被更動時的狀況。
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文／Mu Chen 陳爾豪
一、本質，從商業思維談起
產品經理基本除了關心用戶體驗、跨部門溝通、確認功能細節外，進階的你得關心老闆的策略思維、集團戰略、市場/公司利益等。
說白了些，商業策略的走向影響了所有的需求變動，創造出來的產品不為了單一的用戶體驗環節，而是你的核心服務/業務滿足了多種用戶體驗，消費者們願意買單支付並使用你的服務，而最終集結成了你的產品。
而「需求變動」，起因都可能來自「商業策略」的轉換，無論是外在發動還是內部啟動，都是一環扣著一環去影響你的產品。
你得清楚，在你的公司中，哪些產品與核心功能是老闆最為關心？哪些用戶貢獻度最高？或更為被重視？有了基本的體認，未來在面臨各種策略或功能異動時，才能用最快速度應變。
二、理解，老闆的話中話
有時老闆在提出需求變更時，資訊是非常不明確的，可能只丟了一句話、一篇新聞報導、深夜時發了段LINE message描述他對產品未來的願景，然後就讓你（找不到人或太忙）無所適從。
在產品經理接到任務後，第一件事不該是立刻想功能怎麼設計，或是傳達聖旨給所有跨部門同事們，這只會讓你像個工匠或傳聲筒。你得仔細揣摩並理解老闆的話中話，也許發現他提出的不是個需求變動（而是發牢騷？），或著現階段不該做的事（先畫餅），有幾個check point可以衡量：
你問得到更多資訊嗎？不是當下立即拒絕或接受，是取得更多判斷條件。
你理解老闆說出這句話的環境背景嗎？(ex.新聞, 研討會)
專案/產品進行中的策略/情報，是否有遺漏更新給老闆的地方？
你理解市場上對手的動態嗎？發展策略是否和別人有差異？
從商業思維出發，這樣的需求變動是否有符合公司策略及盈利？
在Top-down到產品功能後，才去思考如何變動設計，能夠符合老闆提出的需求變動原意，而你在真正理解後，也才能制定正確的action plan。
過去在中國信託負責數位平台時，曾接到「要提升所有宣傳曝光」的任務，直觀來說這是Marketing份內的事，從優化單一素材成效與想出更多creative idea去達成。但從Platform/Channel角度來看，則是如何創造更多「曝光機會」，從服務／場景思考創造新版位，或平台向下細化分眾加強曝光效果，又或是從外部資源去連結產品創造新客群。
但從老闆的話中話來定義，卻可能是「搶佔所有客戶touch point，達成產品在上市初期的話題與聲量。」在這條件下，就不能從單一面向(Marketing)去思考提升既有通路/產品的曝光。
三、尋找，從變更需求中點出明燈
在釐清老闆話中話，真正確認是「改動需求」的Brief後，你有幾條路可以走：
堅持立場：你有時需要學會拒絕老闆的任務，不是什麼都必須執行與Say yes，必須站在完整的產品全局去思考與說出你的獨立觀點。但在拒絕變更需求的同時，必須向老闆說明清楚，你的思考判斷為什麼這個不能更動？原因是什麼？影響範圍有哪些？
接受他也接受事實：產品經理得在內部會議上審查產品環節，並向老闆確認自己對業務/新需求的解讀是否有誤，你需要釐清新流程、新邏輯、因應新狀況帶來的各種問題，都需要和老闆確認並過一遍。既然是變更，那就得一次到位。而再次審查的面向，包含了影響範圍、功能/設計細節、時程、人力、業務邏輯、老闆期待值、各關係人、市場狀況等。
切記，再次從商業思維檢查業務邏輯，不能和產品邏輯脫鉤，一但落下不是變成沒人用的產品，就是用了卻不符合消費者期待的產品。
你也許會碰到無所適從的時候，像範圍太大不知如何改起、功能複雜一時動不了太多（通常這程度改動已經是策略上的翻天覆地）。試著化整為零，拆分成一個一個小環節來看，並排序重要性及急迫性，把互相影響的湊成一塊，單獨能解決的標記出來，有助於梳理思緒。
拉著key stakeholder看來，別讓自己陷入單兵作戰的窘境。
四、教育，不是一蹴可及
在變更需求不斷痛苦的溝通過程中，你得明白，老闆不像你一樣懂得所有產品開發流程，在同樣的時間內他學習並實踐商業策略，綜觀全局，但技術面的Know-how、或是產品全局的掌控，你才是專家。
因此，你不該當有意見不合時就一昧責怪你老闆，一次溝通不成功，你得去梳理背後的原因，才能找出後續解決的核心：
觀念來源：是否有他更信賴，更倚重的消息來源去造成他這樣的思考脈絡？可能是另外一位主管的論點，又或是新聞/媒體上的某些事件。
成功經驗：觀念是長久累積而成，而人們習慣依賴過往的成功經驗，進而複製到下一個階段，你得觀察是否有他的過往成功經驗擋住了你的提案？
說服程度：你準備的materials，是否足夠支撐你想講的論點與提案？你的key message是否清楚？又能讓老闆在短時間內吸收理解？
溝通策略：你可以動之以情，或是分析利弊得失，但得先確定好你的時間/地點等環境因素適合提出，並使用一切合情合理的方式讓你的老闆了解改動需求所帶來的影響。
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甚至，你可以定期或不定期的盡量洗腦你的老闆，無論是正式會議、等電梯、搭Taxi、外出覓食、單獨走路時，你要把握每一次談話的機會教育他、洗腦他、舉例來說服他、讓他對於你做的判斷感到心動，開始對於他做的決定感到動搖，當動搖累積到一定程度後再進行正式會議說服，成功率才會大幅提升。
一次提不過，不代表會永遠提不過。
也有一種方式是拉入外部資源，從顧問，廠商下手，比你自己來教育會輕鬆很多，不管是外部seminar、內部workshop開始進行教育工程，日常教育是減少未來認知gap的基礎。
五、安內，向上向下即時更新
對於向上管理的訊息同步，你必須注意以下的要點：
主動性：身為一個產品經理，你得學會主動將資訊跟進度同步給你老闆，尤其在產品變更需求上，老闆更會特別重視，甚至等不及weekly meeting報告，你需要深入分辨什麼是你自己能下判斷處理的，哪些是老闆需要知道/或決策的訊息，在適時的時候提出，才能增加你溝通上的價值。
決策點：若專案需要老闆裁決判斷，你需要清楚地列出各項action item，並壓上deadline，說明決策帶來的正負影響（通常算一算變更需求，負面影響都大於正面…）
面對PM性格或控制欲強的老闆，訊息同步更為重要，很多老闆恨不得在他想要的產品功能上樣樣都插手，但適時的讓他放心，並展現你專案控管的專業就是一件得不斷學習的事。
即使最終仍要變更需求，對於跨部門溝通的同事們也要說明清楚：
變更目的：最終你被說服時，也要拿出老闆策略判斷與合理解釋去說明需求變更目的。（當然話術得內化過）
變更執行計畫：可能已和老闆協議了折衷方案，用最小的功能修改去滿足老闆的需求，但執行計畫、步驟上都需要和每一位專案成員溝通釐清。
更新協作資料：記得更新每一個記載舊需求的地方，包含Email, Excel, JIRA, Confluence, google doc…等等，避免造成混淆或資訊不同步。
最後，祝大家面對需求變更時都能安然度過，和老闆溝通順暢無比！
（原文標題：學會向上管理，產品經理應對老闆變更需求之教戰守則）
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拿出數據報告，老闆還是不買單？專家：讓數字有「說服力」需2大元素
雖然提交了精準的數據報告來說服老闆，但最終老闆仍選擇保留態度，這樣的報告究竟缺少了什麼呢？作者指出，要讓數字真正具有說服力，必須同時具備兩個要素：「邏輯」和「合理」，本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》，傳授增加說服力的數字溝通法！
文／盧泫兌
這個月我們又達成銷售目標了！次長，按照這個成長趨勢，用不了多久，全韓國國民都會成為我們新產品的用戶了吧！你是不是想得太樂觀了？從數據來看，目前累計銷售量已經突破2,000萬件，每月平均銷量達200萬件，這樣推算的話，1年3個月後，應該就能達到這個數字了吧？雖然按這個算法是沒錯，但最近銷售成長率已經開始趨緩了。要達到5,200萬，也就是和韓國總人口數相等的銷量，還很難說。而且考慮到未來可能會有更換需求，要讓全韓國國民都使用我們的產品，應該沒那麼容易吧？
在職場上，要說服他人接受自己的觀點往往是件不易的事。這是因為在涉及利害關係時，每個人的想法、觀點和價值取向都可能不同。因此，我們需要運用數字來整理和說明複雜的情況。然而，只靠數字並不能解決所有問題。
以A麵包店為例，該店擁有2台烤箱，每台烤箱每小時能烤5個麵包。在正常情況下，烤箱每天運行10小時，能製作並銷售100個麵包。某天，原本穩定的訂單量突然增加到500個，老闆只能通知顧客麵包已經提早賣完。但這種情況並未結束，第二天、第三天的訂單量仍維持在500個左右。
起初以為這只是暫時現象，但一個月後發現，雖然訂單量有些許波動，平均仍穩定在500個左右。為了應對這樣的成長需求，店長決定說服老闆增購烤箱。那麼，應該增購幾台烤箱才合適呢？店長熟練運用數字，整理出以下分析並向老闆匯報，為決策提供依據。
烤箱增購提案●隨著訂單增加，生產量也會增加1. 每台烤箱生產量：50個（每小時生產量運作時間=5個x10小時）2. 麵包生產量現況：100個（每台烤箱生產量機器2台）3. 麵包需求量現況：500個4. 需要增加的生產量：400個請酌參前述內容後，增購烤箱。
如果要額外製作400個麵包，需要增購8台烤箱。從計算的角度來看，這個結論是正確的，因為每台烤箱每天可以製作50個麵包。然而，老闆依然猶豫不決，遲遲無法做決策。
如果訂單量減少了怎麼辦？
延長現有烤箱的運作時間，會不會更有效率呢？
延長運作時間的話，可能還需要增聘人力……
採購費用該怎麼辦？
如果是貸款，還得考慮利息問題，就算貸款，一次增購8台烤箱真的合適嗎？
即使烤箱增購到位，其他原料的供應就能完全跟得上嗎？
店長雖然提交了精準的數據報告來說服老闆，但最終老闆仍選擇保留態度。那麼，店長的報告究竟缺少了什麼呢？
要讓數字真正具有說服力，必須同時具備兩個要素：「邏輯」和「合理」，數字背後的依據是否合乎邏輯，以及檢視這些數字在現實中是否具有可行性。店長的提案雖然具備邏輯，但缺乏合理性，這正是無法說服老闆的關鍵。
即便在報告中已經善用數字來表達，卻仍無法說服對方時，就需要檢視這些數字是否缺乏邏輯或合理。接下來，我們深入探討這兩個要素的具體含義。
增加說服力的數字溝通法
邏輯烤箱一天運作10小時可以生產50個麵包，但若要增加400個麵包產量，就需要增購8台烤箱。合理就現實狀況而言，增購8台烤箱真的是最佳方案嗎？
邏輯：數字運算的依據
邏輯的核心在於「數字產出的基礎」。例如，為了製作額外的400個麵包，需要增購8台烤箱。如果主張需要9台或10台烤箱，那麼這樣的計算顯然就不符合邏輯。
邏輯建立在以下3個要素之上：
依據：如每台烤箱每小時可生產50個麵包。
推論：設備需求=需求量 ÷ 單台設備生產量。
正確的運算：計算過程無誤。
只要上述任何一項出現問題，數字就會缺乏邏輯，因此需要仔細檢查。
合理：是否符合現實
即使數字的邏輯無懈可擊，若不合理，仍然難以說服他人。合理指的是「數字是否適合用於現實情境，並具有可行性」。A麵包店的店長之所以無法說服老闆，正是因為他無法解答「增購8台烤箱是否是最現實可行的解決方案」這個疑問。
有邏輯，但不合理
B分店認為，因為今年人手不足，導致銷售表現不佳，最終未能達成目標。假設每名員工的年均銷售貢獻為5,000萬韓元，理論上只要新增10名員工，營業額便能增加5億韓元；新增20名員工，營業額則可增加10億韓元。然而，實際情況並非如此，因為產出的結果不會隨著新增的無限增加而無限提升。
人們常誤以為，邏輯正確的計算結果必然可信，進而認為這些數字能有效說服他人。然而，邏輯正確並不意味著數字就合理。如果數字不合理，往往會引來各種質疑；若無法妥善回答，還可能被認為準備不足，甚至導致負面評價。
檢查數字是否合理的最佳方法是，向自己不斷提問，先說服自己。在實際使用這些數字之前，應確認數字的計算依據，並評估其是否能在現實中實現。即便是推測數字，也應從最壞情境出發，檢視其是否華而不實，或是否可能帶來損失。這樣一來，當主管針對數字提出質疑時，就能自信從容地應對。
建議在使用數字之前，參考下表進行自我檢查。
數字自我審查表
Q1怎麼算出這個數字的？Q2這個數字是最佳解答嗎？Q3這個數字是現實中可以達成的數字嗎？Q4這個數字會不會太過浮誇呢？Q5這個數字比預期還小，這樣真的夠嗎？Q6這個數字與之前討論過的有何差別呢？
在使用數字之前，找到同時符合邏輯且合理的數字，對於說服他人至關重要。接下來，回到前文的案例，假如我是A麵包店的店長，我可能會這樣撰寫提案：
老闆，目前增加的麵包需求量只要增購8台烤箱就可以應付，但這個方案還是有幾點需要討論。首先，安裝烤箱的空間不足，即便進行空間拓展，最多也只能容納5台烤箱。此外，以現有的人力，是否能承擔增產的麵包數量也是一個問題，因此可能需要增聘人員。既然每日麵包訂單已穩定達到500個，是否可以考慮先增購3台烤箱，以5台烤箱的規模嘗試每日生產250個麵包？如果能穩定生產250個，希望您也能同步考慮是否進一步擴展製作空間，或者在附近開設分店等追加增產方案。
如果你是老闆，會因為我的建議而決定添購烤箱嗎？請試著站在店長的立場，運用邏輯與合理性，想像自己該如何說服老闆。透過這樣的練習，相信在下一次報告時，會看到更進步的自己。
節錄自：采實文化《解決問題快10倍的數字工作法：韓國三星經理教你4步驟用數據思考，從企劃、分析、決策到報告都事半功倍，獲得賞識和成就感》／盧泫兌 著
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員工滿意度自己調查？小心掉進數據陷阱！
文/104人資學院
許多人資想透過員工滿意度調查，掌握組織健康與留才風險，但自行調查常遇到信效度不足、填答率低、數據難分析等難題，結果往往流於形式。本文深入探討HR在內部自辦調查的常見困境，並比較104員工體驗調查的專業優勢，包括專家題庫、智能化流程、產業常模比對、視覺化報告與改善建議。透過科學化、數據化的工具，企業不僅能真正聽見員工心聲，更能有效轉化為行動方案，提升敬業度、強化雇主品牌，進而推動企業營運績效成長。
本文導覽
為何內部自行調查員工滿意度如此困難？
信效度不足：問卷設計的隱藏風險
填答率低落：匿名性與員工疑慮
分析困境：缺乏外部常模與基準比較
從數據到行動：HR推動改善的斷層
104員工體驗調查的五大優勢
成效驗證：如何降低離職風險、提升績效
自行調查 vs. 104調查：比較一目了然
讓員工調查成為企業成長引擎
在少子化與人才競爭加劇的環境下，員工是否滿意工作、是否願意長期投入，已成為企業能否穩定成長的關鍵指標。許多企業人資部門都嘗試以員工滿意度調查作為診斷工具，期望從中洞察組織氛圍與改善方向。然而，當企業選擇自行執行調查時，往往發現過程比想像中複雜，從問卷設計、資料蒐集到結果分析，每一步都潛藏挑戰。
為何內部自行調查員工滿意度如此困難？
許多人資深知，員工滿意度調查是一項重要的管理工具，能協助企業了解員工心聲，並進一步改善組織氛圍。然而，當HR嘗試自行設計與執行調查時，卻往往在過程中遇到難以克服的挑戰：問卷題目不夠專業，HR需要收集很多文獻或資料，才知道調查向度是否夠廣、夠深。倘若沒有受過專業訓練，題目可能設計得模擬兩可，問不出真實狀況。或是一個題目兩個問法，讓員工不知如何回答。題目設計若不夠精準，很可能導致員工誤解或回答偏差，進而影響調查的有效性。
信效度不足：問卷設計的隱藏風險
自行設計問卷的最大問題之一是缺乏科學驗證。好的調查題目必須經過信度與效度的檢驗才能信賴。信度指的是同一構面下各題目是否反映相同的意涵，這需要專家判斷與足夠樣本，才能判定是否達標。
效度則關乎題目是否真正測到我們想要的概念，特別是與組織目標相關的關聯效度：專業調查會以組織承諾、留任率等作為效標，檢視題目與這些重要結果是否有實質關聯。沒有高信效度支撐的題庫，所得數據難以真實反映員工心聲，最終只會讓調查淪為形式，無法提供可執行的管理洞見與決策依據。
填答率低落：匿名性與員工疑慮
若HR直接以公司名義發放問卷，員工往往擔心填答內容會影響升遷或考核，導致不敢誠實作答。即便表面上回收率不低，內容也可能因顧慮而失真。缺乏第三方匿名保障，數據很難反映組織的真實狀況。
分析困境：缺乏外部常模與基準比較
許多HR坦言，從設計問卷、管理回收到自行分析，內部調查既耗時又費力，且缺乏可比的行業常模，使結果通常停留在「部門A高於部門B」這類內部差異，無法回答「我們在產業中的相對表現如何」。
在當前缺工的時代，與外部比較變得更為關鍵：例如薪資項目通常是員工滿意度中得分最低，但若沒有業界基準，唯一的解法往往只會是全面調薪；若能與同業比對，便可能發現實際差距並不大，進而避免不必要的成本支出。缺乏外部參照的調查結果容易流於表面，難以取得主管認同，也無法為高層提供具體的決策依據或可執行的改善方案。
從數據到行動：HR推動改善的斷層
另一個常見挑戰是「數據無法轉化為行動」。調查雖指出需改善的面向，但倘若負責設計調查者的人資經歷較不深厚或不夠全面，提出的方案往往片面或停留於短期修正，無法兼顧系統性與長期效益。建議與具備多年業界實務經驗的資深專家合作，協助從數據擬定可執行的改善計畫、優先順序與衡量指標，並規劃後續追蹤，才能讓調查從一份靜態報告轉為驅動組織改善的實際動力。
104員工體驗調查的五大優勢
專業題庫與高信效度由專家設計題庫，涵蓋九大構面與八大情境題組，題目經過信效度驗證，能確保數據真實反映員工想法，避免誤差與片面性。
自動化流程，降低HR負擔提供一鍵建置問卷、智能發送與填答提醒，HR 不需再花大量時間管理流程，大幅提升作業效率。
第三方匿名調查，提升真實回饋由第三方平台執行，確保調查全程匿名，讓員工放心填答，取得最真實的意見。依104執行員工滿意度顧問專案的經驗顯示，回答率通常可提高至80%。
產業與職務常模，掌握競爭定位平台擁有上千家企業、產業X職務常模779種的大數據比對資料，HR可快速比較內外部落差，找出競爭優勢與改善弱點。
視覺化報告與改善方案落地自動生成圖表化報告，提供PR值定位與關鍵改善建議，企業可依據結果進一步優化各項人資策略，幫助企業將數據轉化為行動。
成效驗證：如何降低離職風險、提升營運績效
實際導入後，許多企業明顯降低員工流失率，並在組織氛圍與敬業度上獲得提升。有研究顯示，敬業度高的企業，業績成長率與獲利率均明顯優於同業，這證明員工調查若能轉化為行動，確實能帶來長遠效益。
自行調查 vs. 104調查：比較一目了然
項目企業自行調查104員工體驗調查題庫品質自行設計，信效度未驗證專家設計，信效度經科學驗證平台功能一般問卷平台，無法即時催測，產出專業報告一鍵建置、智能發送、自動提醒、專業報告匿名性員工疑慮高，回覆失真第三方匿名，提升填答率與真實度分析深度僅能內部比較，缺乏業界資訊比對產業與職務常模，掌握相對競爭力行動落地受限於HR的專業是否資深，影響策略成效提供改善建議與資源連結，支持策略落實表：自行調查員工滿意度與104員工體驗調查的比較
讓員工體驗調查成為企業成長引擎
員工體驗調查若只停留在「做過」的層次，對企業幫助有限。透過104員工體驗調查系統及人資顧問團隊的專案解方，HR不僅能快速取得可靠數據，更能掌握外部比較基準，並將結果轉化為具體行動。這不僅可提升員工敬業度，也能強化雇主品牌與企業競爭力。對企業而言，調查不再只是例行性作業，而是推動營運績效成長與永續發展的重要引擎。
聯繫104人資學院，預約諮詢更多解方！
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從「難搞的低績效員工」到可管理的績效課題—HR 必備的診斷與處理策略
文／黃愛 Lilian Huang 104人資學院 資深專任顧問
績效其實等於「能力 × 意願」，處理低績效的第一步是釐清到底是哪一端出了問題。先檢視目標是否具挑戰性又可達成，避免因訂錯目標誤判員工；若是能力不足，可透過訓練、SOP或職務調整來支持；若是意願不足，則需透過面談釐清動機，並檢視主管互動與組織文化。管理者應以公平且具建設性的回饋促進進步，配合可量化的成長指標與定期檢視，將績效管理從零碎行為轉為制度、技能與文化並重的流程。
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前言：績效 = 能力 × 意願(1) 先檢視目標是否合理(2) 區分能力問題與意願問題(3) 注意管理者回饋與認可的公平性(4) 強化進步導向的回饋機制將績效管理視為一門「藝術」與系統工程為什麼現在就要重視？需要協助把策略落地？
在許多公司裡，主管與老闆常抱怨：「這位員工績效太低，真難處理！」但在執行績效管理（績效管理、低績效員工、目標設定）時，我們常忽略一個簡單卻關鍵的出發點：績效 = 能力（ability） × 意願（willingness）。弄清楚是哪一端出了問題，才能有對症下藥的作法。
1. 先檢視目標是否合理
很多所謂的「低績效」，其實是目標訂錯了。目標應該既有挑戰性也要可達成—不是要求會騎腳踏車的人去開車。年度目標應考量外在情勢（通膨、競爭）與個人進步期待（經驗累積、勝任力提升），逐步提高，而不是一夕暴增。合理的目標設定是誤評低績效的第一道防線。
2. 區分能力問題與意願問題
能力不足時，檢視是否給予足夠訓練、SOP、範本與時間，或是否須調整到更適配的職務。意願問題則可能源自個人價值觀或外在環境（主管態度、文化認可）。透過面談與行為觀察釐清原因，才能決定是投入發展還是結束關係。
3. 注意管理者回饋與認可的公平性
績效文化會因主管反應而塑造成型。若主管只在「少數錯誤」時嚴厲批評，卻在「少數成功」時過度獎勵某些低基期人員，會讓持續穩健表現的優秀員工感到不公平，反而破壞動力。管理者應誠實回應每位員工的貢獻，兼顧進步肯定與長期表現獎勵。
4. 強化進步導向的回饋機制
對於努力但尚未到位的員工，除了給予資源與明確指導，還要及時肯定每一次的改善；對於一貫表現佳但偶有失誤者，也要以發展角度回饋，而非一味責難。建立可量化的成長指標與定期回顧，有助於讓員工看到自己的職涯軌跡。
將績效管理視為一門「藝術」與系統工程
優秀的績效管理結合制度（績效評估、目標管理）、技能（主管領導、回饋技巧）與文化（公平、透明）。HR 應主動學習管理典範、設計培訓課程，並可透過顧問協助與系統工具把流程標準化，降低人為偏差，提升決策品質。
為什麼現在就要重視？
有效的績效管理能提升員工生產力、降低流動成本並促進人才發展，是人才策略（人才發展、員工激勵）成功的關鍵。錯誤的處理方式不只傷害當事人，也會讓整體團隊出現「不敢優秀」或「只追求半成功」的扭曲行為。
需要協助把策略落地嗎？
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當面試官「預設你有用AI」，複試面試提案怎麼準備？
面試提案可以用AI協助蒐集資料、發想架構與製作簡報，但當你在用AI、企業也預設你會用，面試官真正想確認的會是哪些事？本文整理人資及用人主管觀察，說明在運用AI輔助之下，如何讓面試提案看得見自己的觀點與判斷，並提供AI使用說明範例及5項自我檢查。
文／《104職場力》
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AI不能替你成為提案者，建立主軸方向再用AI當面試官預設你有用AI，不只看成果、也問過程交出面試提案前，先確認5題自我檢查
面試遇到公司「出作業」要求複試提案簡報，你會怎麼做？把題目交給ChatGPT、Claude，一鍵生成提案簡報可以嗎？
均一教育平台董事長暨執行長呂冠緯曾在公開徵才文分享，面試時會這樣開場：「我基本上假設你有用AI準備面試，我也有。所以，可以請你畫面分享一下你的準備過程嗎？」
當面試官預設雙方都有使用AI，重視的不再只是最終成果，還包括「如何思考、如何與AI協作」。換句話說，AI可以參與提案協作，但求職者仍必須是問題的定義者、方案的決策者，以及內容的最終負責者。
【提醒】面試提案能否使用AI，應以應徵企業的規則為準；若企業明確禁止，就不應自行使用。
AI不能替你成為提案者，建立主軸方向再用AI
104人力銀行產品暨價值營運處資深經理翁瑀婷觀察，提案面試時，把題目原封不動直接丟給AI、讓AI生成提案的求職者不在少數，而這樣的內容，面試官幾乎一眼就看得出來。
她指出，有些AI製作的簡報雖然乍看精美、內容豐富，但是邏輯架構卻不見得順暢，例如前後未能呼應、甚至不一致。若候選人照本宣科地搬出自己不熟悉的理論或跨領域的專業，不僅沒有凸顯自己的強項，反而主動把話題帶到最沒把握的地方。一旦被深入追問，提案與本人能力之間的落差很快就會浮現。
翁瑀婷強調，企業要求複試提案，不是期待求職者交出一份可以立刻落地執行的完美報告，重點在於觀察候選人的思考邏輯、問題解決能力，以及如何把自己的經驗放進方案裡。
「即使是用AI做提案，你能夠把自己的想法講清楚嗎？」104人力銀行人資專案經理Lester也指出，使用AI協助履歷美化或面試提案沒有問題，前提是不能造假，而且求職者必須能把自己的想法講清楚。
Lester建議先建立自己的提案主軸與架構，再讓AI協助細節延伸與補充；不要一看到題目，就把問題定義與方案決策一併交給AI。
他提醒求職者「一定要有自己的中心思想」，不論是履歷或面試提案，主軸都是「人」。AI是很好的錦上添花跟集思廣益工具，可以幫助補上漏掉的角度，但應該由人作為發起者跟策畫者，絕對不要讓AI做主要的企畫者。
【AI面試提案的常見誤用】先前《104職場力》已整理面試提案誤用AI的常見扣分狀況，包括內容未經消化、數據未查證，以及提案超出個人經歷所能駕馭的範圍。完整說明請見：AI做面試提案，這些誤區大扣分！究竟用人主管想聽什麼？
當面試官預設你有用AI，不只看成果、也問過程
104最新《2026人資F.B.I.研究報告》顯示，2025年已有69.9%的企業要求AI應用能力，反映AI能力日益成為企業用人條件之一。 至於企業如何在面試中辨識這項能力，從前述討論可以看出，部分面試官已不只確認候選人「有沒有用AI」，而會進一步了解其如何使用、查證與修正AI產出的過程。
對於強調AI賦能的企業來說，用AI美化或加速都是加分，但切記不要讓AI取代腦。
呂冠緯於公開發文提到，面試請候選人分享使用AI的準備過程時，他關注的是問題建構、資訊過濾、戰略判斷及人機協作後的人際溝通能力。
翁瑀婷也指出，目前部分職務已把AI使用規則寫進複試提案說明（舉例提供參考，請以應徵職務實際規定為主）：
「可使用AI工具協助整理、發想或製作簡報，在簡報最後簡短說明AI協助的部分，以及哪些內容是經過自己調整或判斷後提出。我們重視的是你如何思考、拆解問題並做出方案評估取捨，而不是單純運用AI產出一份完整報告。面試時也會進一步了解你的思考過程與判斷依據。」
她表示，曾有求職者在複試提案的最後主動說明：製作過程中用了哪些AI工具、分別用在哪些環節，並附上提案引用的數據與報告來源。這個舉動同時交代了兩件事——他清楚哪些工作適合交給AI、哪些判斷必須由自己承擔，而這正是成熟的AI素養。
揭露AI協作，重點不是列工具清單
關於如何揭露與AI的分工，除非企業明確要求分享畫面或對話過程，AI使用說明不必揭露完整紀錄，但也不只是羅列AI工具清單，關鍵在於呈現你如何以「人」為主軸，定義問題、與AI協作，並在哪些地方做了自己的判斷。
以下為示範，實際內容請依你的準備過程調整（工具名稱僅為示意）：
使用工具：Perplexity、Claude、Canva
AI協助內容：初步資料蒐集、提案執行細化討論、簡報版面初稿
個人負責內容：問題定義、訪談、提案主軸發想、觀察與假設、方案取捨、資料查證與最終整合
交出面試提案前，先確認5題自我檢查
對於面試提案簡報，人資或主管可能透過交叉追問來觀察候選人的思考邏輯及AI使用邏輯。例如：「為什麼選擇這個方案？」、「如何評估方案的可行性和效益？」或「如何驗證AI提供的數據資料？」
不論是否使用AI輔助，《104職場力》建議提交面試提案簡報前用5個問題自我檢查：
為什麼選擇這個方向？我能否說出判斷依據，以及它與應徵公司、職務需求和我的經驗有什麼關聯？
提案中的數字與案例從哪裡來？數字是否正確？計算方式為何？我是否查證過原始來源，並確認資料適用於這個題目？
哪些內容由AI協助，哪些是我根據經驗、觀察或資料做出的專業判斷？
AI提出的建議中，我保留、修改或否決了哪些？理由是什麼？
如果條件臨時改變（例如預算、時程或目標客群），我知道哪些假設與方案要調整嗎？
若企業已表明會了解AI使用過程，也可以保留簡短的準備紀錄，例如最初如何定義問題、曾經比較哪些方向、查證過哪些資料，以及為什麼推翻某項建議。重點不是展示提示詞有多華麗，而在展現自己的AI協作力與問題解決能力。
【AI協作小訣竅】提案完成後，讓AI幫你找漏洞、模擬面試猜題！最後再分享一個祕訣，提案完成後，還可以在規則允許、內容不涉及機密或個資的前提下，把職缺JD、提案題目、提案內容交給AI，利用AI做最後檢查與面試預演，讓AI幫你猜題！1. 請AI當「提案審稿人」● 檢查提案弱點：讓AI從面試官角度指出提案內容是否有邏輯跳躍、證據不足、假設過多，或需要補強說明的地方，再由自己判斷是否需要修改。● 檢查提案是否過於通用：請AI協助比對提案內容，檢查是否充分呈現自己的個人經驗、觀察與專業判斷。2. 請AI當「面試官」● 模擬面試追問：請AI扮演面試官，針對提案內容追問，例如「為什麼選這個方案？」「這項數據如何驗證？」等，測試自己是否真的理解內容。● 由不同角色挑戰提案：請AI扮演直屬主管、跨部門同事、老闆或客戶等角色來發問，指出提案中最可能被挑戰的地方，提前準備問題。需要注意的是，AI提出的問題與修改建議仍只是參考，最後應由求職者透過自身專業判斷是否符合實際職務與公司情境。
【延伸題】面試官問「怎麼用AI」如何回答？除了本文提到的面試提案應用AI舉例之外，企業也可能透過交叉追問、情境題或現場操作，確認求職者是否真的具備AI應用能力。完整閱讀：面試被問「怎麼用AI」如何回答？HR教你更有說服力的3段式說法
綜合本次討論，在面試企業允許使用AI的前提下，用AI準備面試複試提案絕對沒有問題。真正導致扣分的，是看似完整卻找不出自身專業經驗、觀點與決策的提案簡報。
當面試官期待候選人具備AI應用能力，並開始「假設你有用AI」，不如主動揭露AI與自己的分工，證明提案的觀點來自你的理解、取捨來自你的判斷，內容也經得起查證與追問，展現自己的AI素養，別把判斷外包。
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