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外貿協會培訓中心(高雄)

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05/24 17:44

英文打招呼千百種,要表現出禮貌和專業的方式,你都懂了嗎? 2/2
招呼語是雙方溝通的一部分,正式的問候通常相當簡短,但帶著愉快和真誠的語調。使用正式的英語打招呼時,我們考慮的部分包括禮節以及是否能夠表現出尊重。在訊息傳遞過程中,肢體語言和說話的語氣是有效英語溝通中不可或缺的部分。正確使用肢體語言和語氣,可以增強語言的效果,使正式的問候更有溫度,成為雙方有溫度的溝通。在面對面的互動過程中,適當的眼神接觸和禮貌的微笑,可以為您的口頭問候加分不少。
我們來看看溝通時需要注意的部分有哪些:
1. 臉部表情:傳達情緒和反應。微笑可以表示友善和愉悅的心情。
2. 眼神接觸:表現自信、專注和真誠。
3. 語氣傳達:語氣可以表達一個人的情感和態度。溫暖、友善的語氣可以讓談話更有吸引力。
4. 清晰度和談話重點:注意音調、音量和節奏的變化,可以突出重要訊息、表明問題或表現出緊迫性。
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當肢體語言和語氣與口頭訊息一致時,會有連貫且加乘的效果,能夠展現專業性,並傳達出極為正面的意象。
讓大家久等了,接著我們來看看正式的英語招呼語有哪些:以下為常見的正式問候語:「It's nice to meet you」,「It's pleased to meet you」很高興見到你,很高興認識你。這是正式、有禮貌的招呼語,用於雙方第一次見面時。若雙方之後再見面時,我們則可以說「It' s nice to see you again」(很高興再次見到你) 來表明你還記得他或她。
「Good Morning」,「Good Afternoon」,「Good Evening」早安,午安,晚安。
早安一般使用時間為上午 5:00 至中午 12:00。午安一般使用時間為中午 12:00 至下午 5:00。晚安一般在下午 6:00 後或太陽下山時使用。這些為正式的打招呼方式,根據時間點的不同而有所變化,很多時候會縮短為輕鬆的「morning」,「afternoon」,「evening」。特別注意,如果是一天裡,雙方的最後一次見面則使用「good night」 或「good bye」。
另外要注意,請記得使用對方的職稱,或其他相關頭銜來稱呼。例如:先生、小姐/女士、醫師、博士等等。我們可以這樣說:Good morning, Mr. Lee. How are you today? (早安李先生,您今天好嗎?) 或者:Good morning, Doctor Lee, how are you? (早安李醫生,你好嗎?)。Good morning, Doctor (如果不確定醫生的姓氏,或者是第一次見面時的用法),
此外,在某些情況下,「How do you do?」用為一種正式問候語,而不是一個問題。
常見的回答為重複一次「How do you do?」”與「Nice to meet you」 的意思相近,常見的回答為: 「Nice to meet you too」。
何時使用正式問候語? 使用正式問候語表示尊重,或在互動過程中表現專業。一般使用正式問候語的場合:第一次與人交談時、與長者交談時要恭敬、工作面試、
商務會議、與客戶會面。如果是在商店、餐廳或旅館的工作人員,向不知道名字的客戶打招呼時,我們可以說:Good morning sir/madam’ (早安,先生/女士)
用先生/小姐來稱呼。如果我們知道對方的名字,我們可以這樣說:
-Good morning, Jack, how are you doing today?
其他英語招呼語我們可以這樣說:
-Hi Jack, how are you?
-Hi Jack, how is your day going?
- Morning Jack, how are you?
- Good morning Jack, how are you doing today?
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最後,我們來簡單的考考自己吧
1.當別人向你打招呼說: Hello。你可以怎麼回覆呢?
2.在正式的業務場合,雙方第一次見面時,你可以怎麼打招呼呢?
3.Good Night vs Good Evening 的差別,你都清楚了嗎?
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5小時前

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。
EDA 的目的是通過簡單的分析快速理解數據,為後續的深度分析和決策打好基礎。
要運用探索性數據分析(EDA)來幫助做出產品決策,以下是簡單的步驟指南:
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
- 數據總覽:查看數據有多少行、多少列,是否有缺失值。
- 統計摘要:快速檢查數據的平均值、最小值、最大值等,來了解數據的整體分佈。
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)。
- 箱形圖:檢查是否有異常值,這些異常值可能會影響分析結果。
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。
- 群體分析:將用戶按不同特徵(如地區、設備、年齡)分群,看看各群體是否存在行為差異。
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。
- 對於異常值,決定是否要排除,還是進一步分析其原因。
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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