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外貿協會培訓中心(高雄)

培訓中心

09/03 16:50

2024/10/31「企業基層勞動力管理困境與因應策略」(線上直播)
★★薪資與勞務怎麼平衡?
★★如何降低基層流動率與離職率?
★★懂得星座與玄學就能管理好人才嗎?
★★如何不讓調動與離職影響智慧財產的傳承?
★★怎樣的激勵措施才合適?
★★哪些教育訓練要安排?
怎麼吸引合適勞動力並妥善管理?人員異動下如何最大限度傳承經驗、保留智慧財產?這些議題一直是各企業管理勞動力的重要課題,且讓人事與勞資調解經驗豐富的馬翠華老師來幫大家解析勞資困境並提供可能解方
✅ 【上課時間】2024年10月31日(四)09:00~16:00
✅ 【課程費用】新臺幣3,000元(含學費、講義、稅金)
✅ 【上課方式】線上直播
●早鳥(10月09日前完成報名流程)、2~4人團報:2,700元/人
●績優廠商/中堅企業員工、5人(含)以上團報、ITI特約廠商:2,550元/人
(績優廠商/中堅企業員工報名時務必於報名表註明公司統編與全名始享有優惠)
(歡迎有意簽特約廠商來信/電洽詢)
★★★滿10人開班,請收到開課通知後再進行繳費作業。
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104人資市集
非人資主管必備的人資管理
1.人才管理素養與領導管理團隊的技巧 2.人資整體概念於   1)策略思維之人力資源規劃   2)效率對焦之人才招募甄選   3)適才適性之人才訓練發展   4)明確目標導向之績效管理   5)公平激勵留才之薪酬管理 您擔任部門主管,具備豐富專業能力經驗於特定的專業領域,對於所屬人員的專業能力管理,也有相當程度的掌握!  然而,隨著不同世代的價值觀差異、留才大不利、找才更不易的情況下: 1.如何因應企業發展策略,有效人才招募 2.如何進行人才績效管理?目標與評核機制該如何建立? 3.人才訓練發展該如何開展? 4.薪酬該如何制定,才能有效留才? 5.人才梯隊養成及人才職涯發展之機制,該如何進行? 以上已然是非人資主管的您,所必須正視與解決的重要課題! 本課程透過人資管理者之策略思維角度,探索人才之4D管理模式,協助您掌握人才發展之制度規劃要領與管理技巧,以達到有效之選用育晉留五才管理! 本課程分為五個單元,包括: 1.管理大不同 2.主管管理力 3.人資管理之必要行動-人力資源規劃與招募甄選 4.人資管理之必要行動-訓練發展與績效管理 5.人資管理之必要行動-薪酬管理 *更多104推出的系列的主管課程>> ‧主管不可不知的薪酬二三事  ‧主管須知的績效與用人管理​  ‧主管必備的選才及面談技巧​  ‧主管應做的人才培育及發展​ 
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05/08 00:00

279 12
鍾文雄 知識長

資深副總經理暨人資長

07/29 17:34

運用職能建構職務基準與人才發展體系案例
政府為促進產業發展與國民就業,就產業人才資源發展中有關人才能力內涵,特訂定產業創新條例第 18條:「除法律另有規定外,各中央目的事業主管機關得依產業發展需要,訂定產業人才職能基準及核發能力鑑定證明,並促進國際相互承認…」,肯定以職能基準與能力鑑定作為產業發展之必要性,並作為各中央目的事業主管對職能發展與應用之依據。
對企業而言,職能基準可作為人力資源選、育、用、留的參考依據,如建置職能模型、設定招募選才規格、撰寫工作說明書、規劃員工訓練及建構績效考核機制等。尤其對於中小企業或較無資源發展企業個別職能模型者,得運用此公共資源降低職能導入成本,進而優化人才素質、強化企業體質,以提升長期產業競爭力。本文擬分享台灣與日本二家資訊科技企業,將職能應用在職務基準與人才發展的案例,提供企業主管與人力資源部門參考。
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學習精靈

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知識貓星球

喵星人

6小時前

PM 如何開始學習數據分析?由淺至深的學習步驟分享
學習數據分析對產品經理(PM)來說非常有幫助,透過掌握數據分析技能 PM 可以更深入理解用戶行為、產品績效以及市場趨勢,進而支持產品策略制定、優化功能、並做出更準確的決策。下面是更詳細的學習步驟和重點:
1. 學習基礎概念
- 統計基礎:了解平均值、標準差、變異數等統計學概念,這些基礎知識有助於理解數據的分佈和趨勢。例如,標準差可以幫助 PM 判斷數據是否集中,而變異數可以用於評估不同用戶群之間的行為差異。
- 概率和分佈:學習常見的數據分佈 (如常態分佈、正態分佈) 有助於理解 A/B 測試中的數據變異。了解基本的概率知識可以幫助 PM 理解樣本數據代表性,以便在小樣本測試中做出更可靠的決策。
2. 掌握數據處理工具
- Excel 或 Google Sheets:這些表格工具是初學者最容易上手的,且功能豐富。PM 可以學會如何使用公式進行數據篩選、樞紐分析 (Pivot Table)、VLOOKUP、篩選和排序。這些技能有助於簡單的數據清理和匯總,能快速得到初步結論。
- SQL:學會 SQL 是 PM 提升數據處理能力的有效方式。SQL 可用於直接從數據庫中提取和分析數據,如 MySQL、PostgreSQL 等。推薦練習查詢語句 (SELECT)、篩選條件 (WHERE)、分組和聚合 (GROUP BY) 等基礎語法,這些技能讓 PM 能夠有效地自助式查詢數據。
- 數據庫基礎:了解數據庫結構和基本概念(如表、字段、主鍵和外鍵)有助於 PM 更好地與數據團隊合作,並理解數據架構如何支持產品的數據需求。
3. 學習數據可視化
- 可視化工具:學會使用 Tableau、Google Data Studio 等工具來創建數據圖表,這可以幫助 PM 把複雜的數據結果以圖表呈現,更直觀地向團隊和利益相關者展示關鍵數據。
- Python 視覺化:若 PM 希望進一步加強數據分析能力,可以學習 Python 基礎語法,並使用 Matplotlib 和 Seaborn 等視覺化庫來生成高度自定義的圖表。透過這些工具,可以創建用戶行為趨勢圖、產品使用頻率圖等可視化報告。
- 了解圖表選擇:學會選擇合適的圖表來呈現數據,比如用折線圖來展示趨勢,用長條圖來比較類別數據,或用散點圖來查看兩個變量的關係。這樣 PM 可以根據數據特性選擇最佳圖表,有效呈現洞見。
4. 進階分析技能
- A/B 測試:A/B 測試是一種經常用於產品決策的方法。學習如何設計和解讀 A/B 測試結果有助於 PM 在產品改動中做出更科學的選擇,例如測試新功能的影響或不同設計版本的效果。了解統計顯著性和樣本量計算是 A/B 測試中重要的概念。
- 假設檢定:掌握 t 檢定、卡方檢定等基本統計檢定,這可以幫助 PM 驗證假設,判斷某項改變是否具有顯著性影響,從而更科學地進行功能優化。
- 回歸分析:學習簡單的線性回歸分析,這能幫助 PM 找出不同變量之間的關係,例如評估用戶行為(如登入次數)對留存率的影響,這有助於預測產品某些改動對用戶的影響。
5. 練習解讀結果
- 分析數據報告:PM 可以從定期數據報告中開始練習,學會辨別和解讀指標變化、趨勢走向,並根據數據中的異常找出原因。例如,使用者活躍度異常降低可能與某次功能改版相關。
- 數據駕駛儀 Dashboard:學會設計和使用數據駕駛儀 (Dashboard) 有助於追蹤產品的關鍵指標,PM 可以根據需要定期檢查主要數據,快速掌握產品現況,並及時反應問題。
- 形成洞見並提出建議:除了查看數據變動,PM 應練習從數據中發掘潛在洞見並提出改進建議。例如,若數據顯示用戶在某些步驟的流失率較高,可以考慮簡化操作流程,提升轉化率。
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