快速活用 MySQL，精準設計關聯式資料庫
104學習
輸入資料
指能快速且準確地將各類資訊轉換成數位格式，通常包含文字、數字或表格資料。這項技能強調注意力集中、打字速度與正確率，對維持數據完整性和提升工作效率非常重要。在許多行業中，準確輸入資料是日常運作的基礎，能幫助企業有效管理資訊、支援決策制定，避免因錯誤導致的損失或延誤。熟練掌握相關軟體操作也能加速流程，展現職場價值。
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HR工具箱必備：自訂動態報表模組，幫助人資快速成為數據分析高手
你也時常遇到老闆突然叫你產出各種人事報表嗎？「早上說、下午要」的情況屢屢上演，是否常想著若能快速產出老闆要的資料就好了，不想在各式報表中切來切去、貼來貼去？其實，你一點都不孤單！104 HR Max 提供全方位的自訂報表功能，幫助 HR 從繁瑣的報表管理工作中解放。
文章導讀：
自訂報表是什麼？跟標準報表差別？人資標準報表有哪些？最常用到哪些資訊？自訂報表如何準確運用？最實用的人資儀表板整合BI系統，打造專業WorkFlow總結人資自訂報表優勢
在企業經營的過程中，資料與報表的管理總是非常關鍵，尤其對於人力資源部門而言，能夠有效地追蹤與分析員工數據，可以大大提升決策和優化組織結構的效率。104 HR Max 提供全方位的自訂報表功能，幫助 HR 從繁瑣的報表管理工作中解放，從欄位到分析邏輯，完全自行定義，打造真正屬於團隊需求的數據視角，進而提升決策的效率和品質。
自訂報表是什麼？跟標準報表差別？
104 HR Max提供內建超過150張已設定好欄位邏輯的標準制式報表，能夠滿足大部分企業的日常需求，但時常會遇到特殊情況，需要增減報表欄位，或是調整欄位顯示順序，因此104特別開發可以根據企業的特定需求，透過5大步驟 x 750+欄位，輕鬆完成專屬於您的自訂報表。
▲簡單5步驟輕鬆完成屬於您的報表。
自訂報表與標準報表有哪些不同？
比較項目標準報表自訂報表欄位格式設定固定欄位及格式，無法更改。可彈性自訂格式、欄位，提供750+跨模組功能的欄位。資料整合數據整合能力有限，需要手動整併資料。依照不同種欄位功能，整合各類數據，高度客製化。資料分析需下載後整理，才能執行分析與統計。可於系統直接設定樞紐分析報表。便利性系統提供150+標準報表可直接使用，無須設定。依照HR需求設定，前置過程花費較多時間，但可直覺調整，No Code!適合對象適合初階的報表使用者。適合需要客製化分析的HR，或有特殊報表需求的部門。
人資標準報表有哪些？最常用到哪些資訊？
104 HR Max提供150+張的標準報表，包含組織、人事、出勤、薪資、員工Portal使用相關，共5種模組。常見的員工人數、績效成果、證照數、差勤明細、薪資狀況等數據，系統都直接能下載報表，一次獲得各種項目的精準數據。而依據104人資F.B.I調查近三年人資最常利用數位工具處理的前三名依序為「員工出缺勤及請假作業」、「HR表單電子化」及「用手機打卡及處理假勤簽核」，調查也顯示2023-2024年已經有超過半數的企業已經開始運用數據分析進行人力資源管理，這些都在在展現數位化管理及數據報表資料的重要性。
▲104人資F.B.I調查近三年人資作業數位化項目使用率。
自訂報表如何準確運用？
了解了標準報表之後，現在就來告訴你自訂報表功能對人資夥伴的幫助有哪些，以下模擬各種情境能幫助您了解該如何應用人資自訂報表。
案例1：A公司老闆在4月2日當日因應美國關稅政策，想了解調節人力的可能性，請HR在1天內就要提供「2025年3月31日之前入職的員工名單，並依照入職時間、年齡進行排序」。首先，HR 只需在欄位設定中選擇部門、姓名、到職日、年齡等欄位，其後設定資料排序規則及篩選條件，即可快速生成所需報表，省去以前繁雜的手動數據整理過程。
案例2：B公司頻繁遇到員工離職，主管了解員工離職率是否與部門、工時相關，HR使用標準報表可能只能獲取到基本的離職數據，而自訂報表則可以進一步在離職資料中，加入離職員工的出勤與加班時數、年齡、學歷、任職部門等綜合資訊，並且產出樞紐分析，幫助HR與主管能快速深入分析離職原因與風險因素。
以上案例看起來簡單，但過去可能需要從不同功能下載報表後，接著在 Excel 另外整併資料，有了自訂報表功能後，可以直接從自訂報表挑選橫跨人事、出勤、薪資模組的資料欄位，進行報表產出與分析，大幅提升數據分析效率。
另外也提供一些報表設定情境供大家參考，可依照自身企業需求調整。
員工多元性ESG報（104 HR Max甚至提供一鍵生成ESG報告功能。）
員工績效與出勤時數相關報表
不同時期員工組成與薪資結構分析
政府機關資料報告
與財務相關的人事報表
104 HR Max報表功能共有5種模組x 750+欄位，無論想分析什麼，只要直接勾選相關欄位即可跑出相關數據，同時提供樞紐分析功能，讓您快速獲得精準的數據。
不只自訂報表，人資儀表板更是所有HR的最愛功能！
除了報表功能外，HR Max 還提供預設的人資儀表板，以圖表呈現關鍵的人資數據，幫助 HR 和主管快速掌握人才現況，例如：
員工性別、年齡、離職、育嬰留停等統計。
公傷病假、產假/產檢假/陪產假等統計。
主管職/非主管職的薪資結構統計。
讓HR可一目了然掌握現況，並且還能將圖表下載放進簡報中，可以直接與老闆報告說明，榮獲HR最愛的功能之一！
人資系統整合BI系統，打造專業WorkFlow
為了進一步提升人資數據的價值，HR Max 提供 OPEN API，可與企業的 BI（商業智慧）系統進行介接，打造更專業的人資洞察儀表板。 透過整合 ERP、CRM、HRM 等各種系統的資料，可以產出更具策略意義的分析結果，例如：
HR 總覽：即時掌握人力資源狀況。
團隊分析：了解團隊結構與能力，輔助任務分派。
新人管理：掌握新人留任情況，提升招募效率。
離職分析：分析離職原因，降低離職率。
出缺勤管理：掌握整體出勤狀況，提升員工效率。
以上這些功能與串接不僅是方便人資作業而已，更能展現人資的價值與決策能力。
數據說話！幫助HR提升價值與效率
自訂報表功能的推出，對企業管理好處已經提了很多，以下整理幾點優勢讓企業與人資能更加瞭解，選擇有自訂報表、儀表板、OPEN API串接的人資系統，如何真的能在人事工作上提升效率與價值。
靈活性與客製化：自訂報表允許HR根據特定需求選擇和調整報表欄位，能針對個別企業或部門的需求進行客製化設計，從而提高數據的實用性。
加速數據與深入分析：自訂報表功能大幅提高數據處理的效率，使HR可以快速生成報表，無需手動整理數據，能進行更深入的數據分析。
自動化數據更新：一旦設置報表，HR每次下載只要調整報表資料的篩選條件，隨時自動更新報表資料，確保獲取最新及準確的資訊，減少手動輸入錯誤。
數據驅動決策：自訂報表可提供所需的關鍵數據，幫助HR和管理層做出明智的決策，尤其在招募、留才及其他人力資源策略上能夠提供有力的數據支持。
即時應對突發需求：在面對突發狀況，如主管要求特定報表或即時資訊，自訂報表能確保HR能迅速回應和提供所需數據，提升人力資源部門的應變能力。
104 HR Max 的自訂報表功能不僅是工具，還是一個協助企業與人資發掘數據價值的專業夥伴，使人資的管理工作變得愈加有價值與效率。強大的報表功能，讓各個企業能夠在數據驅動的時代中，取得優勢！
立即了解104 HR Max：https://104ha.com/XA0Te
精選 推薦 : 豈止證照而已！跨域知識大串聯，打造屬於自己的能力系統
這段Podcast 是專訪Nabi iPAS 證照講師 陳正健（CCChen）如何透過經濟部 iPAS 產業人才能力鑑定，成功建立跨領域的專業系統。他至今已累積取得涵蓋 AI 應用、淨零碳規劃、智慧生產、食品保穫及品牌企劃等五大領域共 14 張證照。
CCChen強調，證照不應僅是孤立的紙本證明，而是應將所學知識與工作實務及數位工具深度結合，以提升解決複雜問題的職場競爭力。他分享了運用 AI 工具輔助學習與時間管理的策略，並以此帶動家人參與，展現出自主學習的正面能量。
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「數據／資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修
大數據時代來臨，企業數位轉型的需求應運而生，因此數據工程師（資料工程師）在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師，強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。
成為數據工程師的 12 項必備技能（點擊可跳至章節）：
基本技能（程式語言與資料架構）
網路概念
資料庫 Database
數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據倉儲 Data Warehouse
分散式系統
數據處理
機器學習 Machine Learning
作業編排管理
前端與儀表板
後端框架
自動化與部署
如何開始數據工程師之路？了解數據工程師工作日常
【數據／資料工程師】推薦職缺
【數據／資料工程師】職場常見證照整理
【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦
文／LnData 麟數據科技
數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal)
一、基本技能
首先，以下是最基本的必修技能，也是想進入這個行業需要的優先入手技能，包含：
SQL：SQL即「Structured Query Language」，也稱做「結構化查詢語言」，是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言，用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作，如數據檢索、修改和定義，且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。
程式語言：數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據，如 R、Scala、Java等，但首推 Python，因為Python容易上手，並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源，使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此，Python還有豐富的開發者社群，讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。
Git：即「Global Information Tracker」，Git是版本控制的重要工具，可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作，幫助資料工程師協作開發數據工程項目，並確保團隊成員之間的協同工作，可避免有人亂改或誤刪代碼。
Linux指令和Shell腳本：Linux是一種常用的作業系統，數據工程師經常使用它來處理數據，常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令（例如cd、pwd、cp、mv等）和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。
資料結構和演算法：數據工程師需要對資料結構（Data Structures）和演算法（Algorithms）有足夠的理解和解決問題的技能，以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。
二、網路概念
由於現在大半數據都在線上，因此工程師常需接觸與處理VM（虛擬機）、伺服器和 API（應用程式介面），而此時就需要對 IP（互聯網協議）、DNS（域名伺服器）、VPN 等基本網路概念有基本了解。
API（應用程式介面）概念示意( Source: Geeks For Geek)
三、資料庫
資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，相關概念包含：
基礎知識：資料庫是存儲數據的空間，包含表（Table）、行（Column）、列（Row）、鍵（Key）、連接（Join）、合併（Merge）和模式（Schema）等基本概念。
SQL：雖然前面提過了，但要知道在使用這些資料庫時，SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法，因此這邊再提一次。。
ACID：是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）的縮寫，旨在確保數據操作的有效性和穩定性。
資料庫建模：指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程，包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。
資料庫擴展：包括垂直擴展和水平擴展，它們用於增加資料庫的性能和容量。
OLTP與OLAP：OLAP（在線分析處理）、OLTP（在線交易處理）是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統；OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。
關係型資料庫：Relational Database，是大多數應用程式使用的傳統資料庫，用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。
非關係型資料庫：Non-relational Database，也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同，它們不使用固定的表格模式，而是以更靈活的方式存儲數據，適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型：
鍵值資料庫：如Redis、DynamoDB、FireBase
圖形資料庫：如Neo4j、ArangoDB
寬列資料庫：如Apache Cassandra、Google BigTable
常用的關係型資料庫 MySQL
四、數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統，它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據，而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據，可以是文本、圖像、影音等，也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。
數據湖通常使用分佈式或物件存儲（Object Storage）系統來存儲大量數據，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲，每個對象都包含數據本身、元數據（metadata）和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織，並且具有元數據以描述數據的特徵和用途，能夠更好地管理和查詢數據。
五、數據倉儲 Data Warehouse
數據倉儲（Data Warehouse）是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中，以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含：
SQL（略）
規範化與非規範化：在數據倉儲中，數據可以以規範化（Normalized）或非規範化（Denormalized）的方式進行組織和存儲，具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性；而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。
OLAP與OLTP（略）
六、分散式系統
包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中，多台機器（稱為節點或伺服器）組成叢集並共同協作，這些機器可以在不同的地方執行，彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性，同時減少單點故障的風險。
由於其複雜性，這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此，為了開發與佈署這些系統，數據工程師需要使用叢集管理技術或工具，如Kubernetes、Databricks，或者自行建立Hadoop叢集等。此外，還有許多開源技術可供利用。
Kubernetes 也稱為 K8s，是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo)
七、數據處理
數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程，這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時，通常會使用各種工具和框架，具體選擇取決於任務的性質和規模。
以下是一些常用的數據處理工具和框架：
Pandas：Pandas是一個好用的Python套件，常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數，適合用於數據轉換和清理。
SQL：（沒錯，又是它）由於多數數據倉庫支持SQL語言，因此SQL是一個常用的工具，用於執行數據轉換操作，尤其適用於處理結構化數據。
Spark：Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架，它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作，性能高且具有可擴展性。
Spark Streaming：Spark Streaming是Spark的一個模塊，用於處理流式數據。它可以實時處理數據流，非常適合需要即時分析的應用。
Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics)
八、機器學習 Machine Learning
機器學習（Machine Learning）是一種人工智慧（AI）的子領域，它教導電腦如何從數據中學習，以自動改進和做出決策，而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域，如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。
人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域
對於數據工程師來說，了解機器學習的不同類型，包括監督學習、非監督學習和增強學習，以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型，並學會處理數據、調整模型參數，以及評估模型的預測準確性。
操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等，這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型，並構建更準確的工作流程，幫助數據科學家做出更精確的決策。
Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台
此外，還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方，如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面，使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。
AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS)
九、作業編排管理
編排（orchestration）是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行，以達到我們的目標。
最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖（DAG）來記錄工作流程，讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程，並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。
其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景，可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具，可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務，提高工作效率。
Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow)
十、前端與儀表板
前端和儀表板（dashboard）是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據，並讓用戶與數據進行互動。
舉例來說，Jupyter Notebook 是一種常用的工具，它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。
Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具，是許多資料科學工作者選擇
此外，儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau，以及 Python 套件如Dash 和 Gradio，也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板，讓用戶輕鬆探索數據，查看不同的視覺化結果，並根據需求進行操作。
Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具，建立企業數據儀表板
十一、後端框架
後端框架與軟體工程有關，它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說，如果您想建立一個網站或應用，可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫，以及提供信息給前端顯示。
基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。
除了這些，還有一些雲端技術可供使用，例如G oogle Cloud Platform（GCP）的 Vertex AI API 和 AutoML APIs，這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。
Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架，因輕量靈活而受許多開發者喜愛
十二、自動化與部署
自動化和部署是指使用不同的工具和技術，來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化，有助於提高效率、降低錯誤，並讓應用程式更容易管理和維護。
這個過程包括以下幾個主要方面：
基礎設施即程式碼（Infrastructure as Code）：這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理，使其更易管理和自動化。
持續集成/持續部署（CI/CD）：指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質，並使新功能能夠快速部署到生產環境。
容器化：即使用Docker和Docker Compose等工具，將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程，可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。
Docker工作流程示意
想當數據工程師，如何培養能力？
在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程，或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外，網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源，也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源！
要記得，這些相關技術日新月異，即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的，正因為技術不停在改變，你也不需要強求把上面所有技能練到精通，而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。
數據工程師可以為企業做什麼？
數據工程師日常就是與數據打交道，主要包含收集、讀取、清理，探勘與管理企業的資料，以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法，產生更有價值的結果或應用方式，幫助企業做出更好的決策、優化業務流程，例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此，數據工程師對於企業的重要性不言而喻。
然而，企業想挖掘數據最大價值，並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊，通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色，各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色，互相協作，完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調，除了技術以外，溝通與協作等軟技能也非常重要！
（原文標題：2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能）
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【數據／資料工程師】職場常見證照整理：
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好的報告不能缺少這項「關鍵要素」！工作報告兩大類別重點解析
一份好的工作報告能幫助你精準傳遞資訊，但許多人卻經常忽略關鍵要素「數字」。為什麼報告一定要用數字？究竟如何讓你的報告更具說服力？本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》，解析工作報告的兩大類型，並分享讓報告更具說服力的數字思維！
文／盧泫兌
週五10:00A工廠的意外狀況報告雖然是臨時提交，但有些部分好像還可以再完善。我覺得已經做得很好了。這是緊急報告，能準確傳達當前情況就已經很有價值了。而且能在短時間內整理出意外規模和受損情況的數據，真的很不簡單。不過還是有些遺憾。如果能補充對狀況的持續監控及後續處理進展，報告就會更加完善。
只要有職場經驗的人，應該都深刻體會過報告的重要性。一份出色的報告能滿足所有需求，但拙劣的報告卻可能製造原本不存在的問題，甚至讓主管不安到坐立難安。為什麼報告這麼難做呢？
根據字典定義，報告是「向他人告知事情的結果或狀況」。雖然這個定義看似有些抽象，但只要將報告簡化為「向主管傳遞所有與工作相關的資訊」就容易理解了。甚至像是因病無法上班，向公司請假也是一種報告。
然而，報告的定義中缺少了一個關鍵要素，那就是「How to」，也就是「如何傳遞這些資訊的方式」。如果將「How to」納入考量，重新定義報告，可以歸納出以下的結論。
報告的定義
我們所知悉的報告我們應該做的報告What事情的結果與狀況Who主管與同事When狀況報告－（即時、期限內）結果報告－成果報告How to-用數字來傳達或解釋報告
在將近20年的職場生涯中，我做過無數次報告，即使到了現在，仍然每天都要進行。而這些報告的核心始終如一，那就是「數字」。如果一份報告中缺少數字，或者對數字的解釋和邏輯不足，即便其他內容再怎麼完善，也難免會被要求重新確認後再次報告。請記住，報告的本質在於用數字清晰地呈現事情的結果或狀況，並能夠讓對方充分理解這些數字的意義。
為什麼報告一定要用數字？原因在於，每個人在工作中使用的語言和解讀方式都有所不同，也就是說，每個人會根據自身的思維框架去理解對方的話語。而在純粹依靠語言交流的報告中，溝通誤解的風險自然就會提高。
如果你已經透過工作經驗，充分了解主管和同事的溝通習慣，或許能準確捕捉他們的語言重點。但如果你在有限的時間內無法做到這一點，那麼使用明確、直觀的數字來進行報告，就成了不可或缺的方法。
以下舉例說明，假設報告中以「困難」、「很難」或「不可能」等模糊詞彙來描述，若改以數字表達，其內容將變得更具體明確，修改後的結果如下：
達成目標有一定難度。→目前距離目標還差30％
按照現在的情況，幾乎不可能達成目標。→距離目標營業額還差15億韓元。若要100％達標，接下來每個月至少需要達成5億韓元的營業額。
因為銷售狀況不如預期，很難達標。→距離目標銷售量還差2,500個
工作報告的兩大類別
依照目的不同，工作報告可以分為兩類：一類是「緊急通報」，另一類是「計畫報告」。
緊急通報：突發事件、事故或無法預測的狀況
緊急通報通常針對突發的事件、事故或不可預測的狀況，要求快速傳遞核心資訊。例如，假設某工廠發生火災，若因追求完美的報告內容，花時間整理起火原因、分析詳細數據或提出防範對策，工廠可能在這期間就已燒毀殆盡。在這種情況下，「迅速」才是通報的核心，最重要的是用最少的資訊快速回報當前狀況。然而，追求快速並不代表可以省略數據支撐。
即使是緊急通報，也需要包含一些關鍵數字，例如：是否有人員傷亡？火災規模有多大？火勢大約需要多久才能撲滅？這些可以立即掌握的數據，哪怕簡單，也應列入報告，以解答主管的疑問並協助決策。
計畫報告：公司內的日常報告
計畫報告則涵蓋了公司內大部分的日常報告類型，包括預測、分析、業績、應對方案等內容。這類報告的核心重點在於「準確」和「邏輯」。
在公司中，經常需要透過報告來分享進度或匯報成果。例如，假設收到指示要評估某項業務的可行性，或預測某產品的銷售與生產量，在收到指示時，通常也會被告知報告完成的期限。此時，比起快速完成，準確的數據和合理的邏輯才是計畫報告的關鍵。計畫報告需要提出精準的數據，並透過清晰的邏輯進行詳細解釋。
為了提升計畫報告的品質，建議回顧STEP1，檢視自己是否已經建立起良好的數字思考力，這將成為計畫報告成功的基礎。
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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在大數據與AI科技浪潮下，數據分析師需求大增。數據分析師在做什麼？需具備什麼條件？職涯發展性如何？本文將深入剖析。
文 /【104學習精靈】
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什麼是數據分析師？需要哪些技能？數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘哪些產業需要數據分析師？數據分析師的挑戰
什麼是數據分析師？需要哪些技能？
數據分析師工作內容
數據分析師，又常被稱為資料分析師（Data Analyst），負責「將數據轉化成對企業有價值的資訊」。主要工作包括，運用工具挖掘數據價值；並透過可視化工具，將複雜數據轉化成易於理解的圖表與儀表版，幫助企業解決痛點、提升績效。
數據分析師技能與工具能力分析
基礎Python商務分析簡報提案核心網路爬蟲SQL資料視覺化R語言TableauPower BI認證GA4數據分析認證進階雲端應用VBA資料擷取職涯資料科學家資料工程師▲ 數據分析師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
1. 數據分析師基礎工具能力
數據分析師需要熟悉專業數據分析工具，以快速整理、分析數據，特別是在行銷與銷售領域。
Python語言能力：數據分析師常用的入門工具，用於數據分析、資料處理。
商務分析能力：透過Excel的函數與數據透視表功能，執行數據清理與分析。
簡報提案能力：數據分析師須具備數據報表呈現能力，搭配AI工具提升簡報能力
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2. 數據分析師核心技能
多樣化的程式語言能力以及更進階的視覺化報表工具使用，幫助數據分析師處理大量且高效的運算與工作。
R語言：適合統計分析與資料視覺化，適用於深度數據分析。
SQL：可幫助數據分析師用於資料庫查詢與數據處理，能處理大規模結構化數據。
Tableau：用於建立互動式儀表板與高階數據可視化。
Power BI：能與多種數據來源整合，適合商業報告製作。
3. 數據分析師證照
GA4（Google Analytics 4）認證：熟練GA4分析用戶行為，評估網站效能。
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4. 數據分析師進階升級技能
透過可視化工具將複雜的分析結果轉化為易於理解的圖表與儀表板。
網路爬蟲工具：常用於資料量龐大、多元來源的數據，透過程式語言工具進行資料挖掘與蒐集。
VBA自動化工具：Excel的高階巨集工具技能，透過程式語言設定，可幫助數據自動化高效產出。
雲端應用進階能力：當企業規模龐大，數據分析師需處理大量且複雜的資料分析，需具備機器學習與雲端技術技能，協助資料工程師與業務部門進行更準確、高效的數據預測。
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搭配5大特質（軟技能） ：錄取數據分析師更容易
數據思維能力：數據分析師不僅需要處理數據，更需要具備挖掘數據背後的好奇心與敏銳度，擅長從複雜的數據中找到模式和影響變因，進而提煉出有價值的洞察。
溝通與表達能力：數據分析師常需要將技術性的數據結果轉化為非技術人員能理解的洞察，並透過簡報、報告或儀表板進行清晰的表達。
解決問題能力：數據分析師的核心價值在於解決業務中的實際問題，需理解業務需求，將模糊的問題轉化為可操作的數據分析方案，並以數據為基礎提供可行的解決建議。
自學與精進技術的能力：數據分析領域的技術更新快速，掌握自學能力是持續保持競爭力的關鍵。無論是學習新的數據工具（如雲端平台、機器學習技術），還是掌握行業最新趨勢，持續進修都至關重要。
數據安全與保護隱私的能力：數據隱私和安全問題越來越受到重視，數據分析師需確保數據的合法性與安全性，避免違反相關法規（如GDPR、CCPA），並提升對敏感數據處理的規範性。
數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵
數據分析師做為數據推升關鍵角色，薪資水準因地區、行業、技能和經驗的不同而有所差，以3年以下工作經驗的平均月薪來說，行情不輸半導體工程師，加上技能門檻高，升遷與轉職機會多。
1. 台灣數據分析師薪資範圍
初階（3年以下經驗）：月均薪約5.5萬。
中階（3-5年經驗）：月均薪約 6.1萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.1萬。（以上資料來源：104薪資情報）
2. 影響數據分析師薪資的因素
技能組合：具備機器學習、大數據工具（如Spark、Hadoop）或雲端技術（如AWS、Google Cloud）等加分技能的數據分析師，薪資水準更高。
行業差異：科技、金融、醫療等數據密集型行業的薪資相對更高。
數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘
數據分析師擁有寬廣的職涯發展空間，以下是數據分析師常見的職業成長路徑：
1. 資料科學家
如果說數據分析師是透過分析蒐集現有的數據提供解決方案；資料科學家更偏向透過處理大量且複雜數據庫提供預測性分析。
技能需求：更深度的專業技能，如進階的程式語言技能、機器學習技術和大數據工具。
課程推薦：AI資料科學家全方位學程班
2. 資料工程師
資料工程師工作著重在與數據資料庫相關程式設計與技術研發方面，包括數據建模的程式語言、AI及機器學習相關技術、大數據雲端架構技術層面，資料工程師都需要涉獵。
技能需求：數據技術導向的維護與開發，需要更高階的數據應用工具技術，如使用 ETL 工具、大數據框架、SQL等。
學習指南：資料工程師學習地圖
課程推薦：資料工程師養成班
3. 軟體工程師
部分企業因組織規模關係，會將資料工程師工作內容劃分進軟體工程師的職責中，與跟資料工程師相同，軟體工程師需要具備程式設計與系統設計能力。
技能需求：設計高階數據模型，帶領數據分析團隊，參與業務策略規劃。
學習指南：前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖
哪些產業需要數據分析師？
數據分析師的需求已滲透至各行各業，其中以下幾個產業需求最為旺盛：
1. 科技與軟體業（AI數據分析師）
分析用戶行為，提升產品體驗；開發推薦系統等。
2. 電商與零售業（商業數據分析師）
優化促銷活動，分析購物行為，提升轉化率。
3. 金融與保險業（金融數據分析師）
信用評分模型、風險預測，優化投資策略。
4. 醫療健康產業（醫療數據分析師）
個性化治療方案，疾病趨勢預測。
5. 半導體製造業（數據分析師）
製程數據分析，設備異常檢測。
6. 行銷與廣告業（行銷數據分析師）
廣告效果分析，用戶分群，A/B測試。
數據分析師的挑戰
首先，技術的快速發展給數據分析師帶來了學習壓力。隨著人工智慧、大數據處理工具和雲端技術的日新月異，數據分析師必須不斷更新自己的技能，掌握最新的工具與技術，如Hadoop、Spark或機器學習模型。這種技術上的「追趕」需要投入大量時間和精力，特別是在同時承擔日常工作的情況下，如何平衡學習與工作的時間分配，成為許多分析師面臨的困境。
在業務層面，數據分析師常常需要與非技術背景的同事或主管合作，這也成為一項重要的挑戰。數據分析結果通常具有高度的技術性，如何將這些複雜的分析內容用簡單、直觀的方式呈現，並與業務需求對接，是數據分析師的重要責任。當分析結論無法與業務目標完全契合時，還需要通過溝通和協調來尋求共同解決方案，這對分析師的溝通能力提出了很高的要求。
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延伸閱讀：
產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析
如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略
轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南
想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析
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前端工程師是什麼？薪水怎破100萬？完整攻略，附：台積電前端工程師工作心得
前端(Frontend)： 給人看的（介面、使用者體驗），網頁的畫面、按鈕、圖片、排版。
前端 (Frontend)是什麼？
這是使用者直接與之互動的部分，包括網頁的設計、佈局和內容。前端開發使用的技術包括HTML、CSS和JavaScript。
舉例來說：當你打開 104人力銀行，看到的畫面就是前端工程師控制的，包含不同裝置的畫面呈現～從電腦、平板或手機觀看，都是前端工程師需要留意的。
重要元素舉例
搜尋欄：讓你輸入「軟體工程師」並按下搜尋
職缺列表：顯示各種公司和薪資範圍
登入按鈕：點擊後彈出登入視窗
應徵按鈕：點了之後，系統會幫你送出履歷
前端工程師的薪水與薪水天花板
台灣整體而言前端工程師薪水中位數落在66.8萬~81萬間，天花板推估是91.3~101.6萬。
工作年資年薪中位數推估薪水天花板職缺1年以下66.8萬94.1萬1~3年71萬91.3萬3~5年78.1萬96.7萬5~10年81萬101.6萬資料來源 104薪資情報 有效樣本：575 資料更新：2025年02月10日
如何突破前端工程師的薪水天花板
選擇對的公司/產業
選擇薪水中位數高的公司：上市櫃公司年薪中位數、外商公司，公司獲利能力好，自然同樣的時間成本，能有更好的薪水保障。
選台灣重點產業：半導體業、科技業、金融業
台積電前端工程師工作心得
以下為講座精華節錄
薪水區間？年薪約30個月，新鮮人月薪約6萬。
加班很兇嗎？加班時數看跟的專案，配合專案前進。去年自己未超過100小時
公司內用的語言較多，不同的系統專案或對接的單位不同，要學習不同的語言
怎麼進台積電？平常就有寫技術部落格、每年參加IT鐵人賽、在104經營個人品牌(SEO權重優)
同事都是哪些人？（免費領取台積電工作心得與QA精華）
看懂遊戲規則：深耕5大能力，擁有更多選擇權
1.技術能力（Technical Skills），能否寫出高品質、可維護、效能優化的前端程式，並快速學習新技術應用在工作上，也能夠帶領內部技術前進（內部 Tech Talk 或自建部落格）
程式品質：乾淨、結構清晰、DRY、KISS、SOLID
效能最佳化：頁面載入時間、CDN快取、前端壓縮技術、降低不必要的 re-render
技術廣度與深度：獨立處理 CSS、JavaScript、框架（React, Vue, Angular）等核心技術、熟悉 TypeScript、State Management（Redux, Vuex）、處理前端安全問題（如 XSS, CSRF, CORS）
2.產品與專案影響力（Project & Product Impact），能有效率地完成任務，並確保產品的品質，過程中主動優化現有系統，提出新的技術方案，提升開發效率。
專案完成度：照時程交付、主動發現並解決問題、處理緊急問題
產品價值：功能是否真的提升了使用者體驗、A/B 測試或數據分析、減少技術債，提高長期維護性
3.開發效率（Development Efficiency），高效產出高品質的程式，主動提出更有效率的開發工具或流程，寫出自動化測試（如 Jest、Cypress），減少回歸測試時間。
時間管理：需求評估準確度、根據需求合理拆分任務，安排優先順序
程式碼管理：Pull Request（PR）清楚易讀、Code Review 積極參與給出建設性回饋
Debug 能力：利用 Log、DevTools、Profiler 進行高效率的問題解決
４.團隊合作與溝通（Collaboration & Communication），與其他工程師、PM、設計師、QA、數據分析師等合作單位順暢合作。指導新人、撰寫開發文件，幫助團隊快速上手。
跨部門溝通與 PM 討論需求，提供技術可行性建議與設計師合作，確保 UI/UX 最佳化與後端工程師協作，確保 API 串接順暢Code Review幫助同事提升程式碼品質接受別人的建議，改進自己的程式碼主動性主動提出問題或改善建議在團隊會議中有效表達技術方案前端工程師 團隊合作與溝通的重要性
5.創新與影響力（Innovation & Leadership），完成自己的工作外，帶來更大的影響。有能力也主動推動團隊技術決策，如選擇新框架、優化開發流程。
技術創新：引入新技術來提升開發效率、開發內部工具，幫助團隊節省時間
技術影響力：技術社群內分享知識、開源專案或貢獻
技術領導：在團隊中擔任技術導師、帶領技術專案
關鍵重點：績效不只是寫多少行程式，而是對產品和團隊的影響
開發速度：平均完成一個 Story（使用者故事）的時間
Bug 數量：新功能上線後的 Bug 率
PR 參與度：Code Review 的次數與回饋價值
前端效能：Google Lighthouse 分數、First Contentful Paint（FCP）
使用者行為變化：某個 UI 改版後，點擊率是否提升？
能力方法技術能力深入學習前端框架、優化效能、提升可維護性產品影響力確保開發的功能有助於提升使用者體驗開發效率提高 Debug 能力、善用自動化工具團隊合作提高溝通能力、參與 Code Review、幫助同事創新影響力參與技術社群、提出技術改進方案前端工程師的5大能力
前端用的技術
HTML 負責畫出網頁結構（像骨架）
CSS 負責排版與設計（讓它變美）
JavaScript 負責互動（讓按鈕能點、內容會變）
框架和庫：如React、Vue.js和Angular，這些工具可以幫助你更高效地開發複雜的應用程式。
響應式設計：確保網站在各種裝置上都能良好顯示，通常使用CSS框架如Bootstrap。
版本控制：如Git，用於管理和協作開發
前端工程師主要合作的夥伴
1. 後端工程師（Backend Developer）
👉 負責提供 API，讓前端能夠拿資料，確保功能運作
合作範例：你要做一個「應徵按鈕」，但這個按鈕要能讓使用者點了後，系統能自動送出履歷，這時候前端需要跟後端拿 API。討論 API 的格式：你問：「我這邊需要傳哪些資料才能應徵？」後端說：「你傳 user_id、job_id 給我，我幫你送出履歷」你：「那回應結果是什麼？我要顯示成功或失敗」後端：「如果成功，我回 status: success，失敗的話會給錯誤碼」💡 前端 + 後端 = 讓網站不只是畫面，而是能「動」起來！
3. 產品經理（PM, Product Manager）👉 負責規劃產品功能，確保開發方向符合商業目標合作範例：你做完了「應徵按鈕」，但 PM 突然跟你說：「我們希望這個按鈕能讓用戶自訂求職信」這時候你得確認：「這功能會影響到後端嗎？需要修改 API 嗎？」「這會不會影響現在的 UI 設計？」「會不會讓使用者體驗變得更複雜？」💡 前端 + PM = 確保開發出來的功能，真的是「使用者需要的」！
4. 測試工程師（QA, Quality Assurance）👉 負責測試系統，確保功能正常、不出 Bug合作範例：你開發完「應徵按鈕」，但 QA 測試時發現：BUG 1： 在 iPhone 上點擊按鈕沒反應？BUG 2： 送出履歷後沒有顯示成功提示？BUG 3： 按太快的話會連送兩次履歷？💡 前端 + QA = 確保使用者「真的能順利使用」功能！
5. 數據分析師（Data Analyst）👉 負責分析使用者行為，讓前端能做出更好的優化合作範例：你做了一個「首頁推薦職缺」功能，但數據分析師告訴你：「這個區塊的點擊率只有 5%！」 → 代表 UI 可能需要調整「使用者停留時間太短」 → 可能要加上動畫或更清楚的標題「A/B 測試顯示紅色按鈕比藍色好」 → 你需要調整設計💡 前端 + 數據分析師 = 讓 UI/UX 變得更直覺、更有效！
6. 運維/系統工程師（DevOps / SRE）👉 負責網站伺服器的運行與最佳化合作範例：你的前端代碼已經寫好了，現在要部署到正式環境可能遇到的問題：網頁載入速度太慢？ → DevOps 可能會幫你設定 CDN 加速按鈕點擊後沒反應？ → 可能是伺服器資源不足，需擴充某些用戶看不到最新版本？ → DevOps 需要清理快取💡 前端 + DevOps = 確保你的程式能「穩定、安全」地運行！
夥伴主要合作內容影響前端的地方後端工程師提供 API，讓前端可以拿到資料決定資料怎麼傳遞UI/UX 設計師設計畫面，確保用戶體驗影響網頁排版、按鈕設計產品經理（PM）決定功能需求與優先順序決定要做什麼、怎麼做測試工程師（QA）測試功能，找出 Bug確保程式正常運行數據分析師提供使用者數據，幫助優化 UI影響 UI 設計與功能調整運維/系統工程師（DevOps）負責部署、效能優化確保網站運行順暢前端工程師的合作夥伴
用AI打破求職困境：4關鍵快速讓HR看見你的亮點
「如何使用AI幫我找工作？」、「可以用ChatGPT 寫履歷嗎？」以及「用AI寫履歷，HR怎麼看？」這些問題是許多求職者常常有的疑問，反映了近年最新的求職趨勢，大家對於人工智慧（AI）技術在求職過程中角色的高度關注。隨著AI工具的進步，履歷撰寫和求職審核已經發生了重大變化，這不僅改變了求職者的策略，也影響了HR的招聘方法。本文將深入探討AI生成履歷中的常見錯誤及其影響，並提供4個實用的建議，幫助求職者在競爭激烈的求職市場中脫穎而出!
文/104獵才顧問行銷企劃部
點擊前往關注AI相關500家企業？免應徵👉先跟HR聊聊
本文導覽：
一、AI生成履歷的兩大常見錯誤
錯誤1：履歷內容過度完美且理想化，可能引發資訊造假懷疑
錯誤2：避免履歷空泛形容，強化具體經歷描述
二、利用AI工具迅速打造專業履歷：4個關鍵步驟吸引HR目光
關鍵一：利用專業AI生成工具生成專業履歷
關鍵二：突顯個人亮點、強化履歷吸引力
關鍵三：自傳撰寫風格應保持真實性
關鍵四：進行自我驗證，提高履歷可信度
三、結論：運用AI工具，展現真實自我
一、AI生成履歷最常的2大錯誤
錯誤1：履歷內容過度完美且理想化，可能引發資訊造假懷疑
AI容易過度美化經歷，甚至讓原本的主題失真，一定要避免出現資訊造假之嫌。雖然在使用AI輔助履歷時，會提供框架及指令，但AI的用字遣詞畢竟無法像人類相同精準，在最後檢查履歷、修正資訊時，仍需要自己斟酌寫法及用字。否則HR透過行為事例的方法追問，很容易就能問出漏洞。
錯誤2：避免履歷空泛形容，強化具體經歷描述
避免履歷中過於籠統的描述，應該更加專注於具體的工作經歷細節。一個好的描述應該包括清晰的數據和具體的操作過程，例如：「我曾負責招募工程師和企劃人員，透過ＯＯ平台，僅花費ＯＯ天時間，成功招聘到ＯＯ位高質量的人才。」相比之下，AI生成的描述往往僅停留在表面，例如「負責企劃人員的招聘」。HR專業人士在審核履歷時，注重人才能否具體描述他們的行動和具體績效，這也是履歷中使用CAR原則（Context, Action, Result）的核心意義：清楚地闡述自己的行動過程、方法，以及達成的具體成果。
本文【AI生成履歷最常的2大錯誤】節錄自： 《用AI寫履歷，HR怎麼看？「2大地雷」絕不能犯｜AI履歷生成3步驟》
二、AI生成履歷秒吸睛！4關鍵快速讓HR看見你的亮點
隨著技術的進步，AI不僅改變了工作環境，也徹底重塑了求職市場。對求職者來說，如何利用AI工具來打造出色的履歷，成為在競爭中脫穎而出的關鍵。以下將為你詳細介紹如何運用AI打破求職困境，快速吸引HR的目光。
關鍵一、 利用專業AI生成工具生成專業履歷
在求職過程中，履歷是求職者給HR的第一印象。可以使用AI工具如LazyApply、Job GPT和Sonara，幫助你快速生成專業且具吸引力的履歷，確保在眾多應徵者中脫穎而出。
工具推薦1.LazyApply：快速生成基本履歷格式
LazyApply是一款簡單易用的AI工具，它能根據你的基本資料自動生成一份完整的履歷，省去手動編寫的麻煩。只需輸入你的個人資訊、工作經歷和教育背景，LazyApply便能在幾分鐘內為你創建一份整潔的履歷。
工具推薦2.Job GPT：根據職位要求自動調整履歷內容
Job GPT則進一步提升了履歷的針對性。該工具可以根據不同職缺的要求，自動調整履歷內容，確保你的履歷與所申請的職位高度匹配。這不僅能增加你獲得面試機會的可能性，還能讓HR更容易看到你的專業能力和適配性。
工具推薦3.ChatGPT：優化自傳和專業技能描述
ChatGPT能幫助你優化履歷中的自傳和專業技能描述，增加吸引力。通過簡單的對話，ChatGPT可以提供修改建議，幫助你以最佳方式呈現自己的優勢。它還能生成多種版本的自傳，讓你可以根據不同公司和職位的要求進行選擇。
關鍵二、突出個人亮點，增強吸引力
履歷生成後，關鍵是要突出你的個人亮點，讓HR一眼就能看到你的優勢。這包括強調你的關鍵技能、重要成就和專業經驗。
1.強調關鍵技能
列出與職缺相關的技能，並提供具體的實例支持。例如，如果你應徵的是市場行銷職位，應該強調你在數據分析、社交媒體營運和創意文案撰寫方面的技能，並提供相關工作經歷中的具體例子。
2.展示重要成就
使用數據和具體例子來展示你的成功案例。例如，如果你曾經領導過一個銷售團隊並實現了業績目標，可以詳細描述你的策略和成果，並提供具體的數據支持，如「在6個月內將銷售額提升了20%」。
3.詳述專業經驗
詳細描述你的職務內容和成果，增加說服力。避免過於簡短和籠統的描述，應該提供具體的工作細節和所取得的成果。例如，「在ABC公司擔任產品經理，負責產品開發和市場推廣，在我的領導下，新產品上市後的前三個月銷售額達到了50萬美元」。
關鍵三、自傳撰寫風格應保持真實性
根據南韓2023年企業招聘動向調查顯示，65%的HR表示，如果發現求職者使用ChatGPT來撰寫自傳，將對其進行扣分或不予錄取。因此，撰寫自傳時應該避免過度依賴AI，應該保持真實性和個人風格。
1.保持真實性
描述真實的經歷和感受，避免虛構或過度誇大。例如，描述你在某個項目中的具體角色和貢獻，而不是簡單地聲稱「成功完成項目」。
2.展現個人風格
保持自傳的個人特色，讓HR感受到你的真誠和熱情。可以通過描述你的職業目標、工作態度和價值觀來展示你的個性，讓HR更好地了解你這個人。
關鍵四、進行自我驗證，提高履歷可信度
在提交履歷之前，應該進行自我驗證，確保所有資訊的真實性和準確性。這不僅有助於提升你的可信度，也能避免因資訊不實而被淘汰。
在提交履歷之前，進行自我驗證是非常重要的步驟，能夠提升你的可信度和競爭力。以下是幾個關鍵的自我驗證方法：
1. 證實績效真實性
確保履歷中描述的成就和績效真實可信，避免誇大或虛構。以下是一些有效的證實績效真實性的方法：
使用CAR法則：在描述你的成就時，使用情境（Context）、行動（Action）、結果（Result）的結構，具體描述你的貢獻和成果。這種結構能夠幫助HR更好地理解你的工作能力和實際貢獻。
實務能力驗證：提供相關的工作樣本、作品集或案例，以證明你的能力和績效。例如，如果你是一名設計師，可以提供你的設計作品或專案成果來支持你在履歷中的描述。
詢問歷任公司主管：可以提供前任主管或同事的聯繫方式，讓HR可以直接詢問和確認你的工作表現和貢獻。這種方式能夠增加你的可信度，讓HR對你的履歷更有信心。
2.查驗學歷證書
確保你在履歷中提到的學歷和資格證書的真實性和有效性。在提交履歷時，可以提供正本的畢業證書或相關的教育資訊，以證明你的學歷符合職位要求。
提供正本畢業證書：在面試或履歷投遞時，準備好正本的學歷證書副本，以便HR可以核對。
3.核對工作經歷
確認所有職務描述和任職期間的準確性和一致性。提供相關的離職證明或推薦信，讓HR可以核實你的工作經歷和職位責任。
查驗離職證明正本：準備離職證明或工作推薦信，以便HR可以確認你的工作經歷和職位責任。
比對勞保投保紀錄：有些公司會記錄員工的勞保投保情況，可以通過比對這些紀錄來確認你在該公司的工作時間。
4.檢查履歷一致性
確保不同版本履歷中提供的資訊一致且沒有矛盾。比對歷次履歷表，確保所有的工作經歷和職務描述在各個版本中保持一致，避免因資訊不一致而對你的專業形象造成影響。
本文【AI生成履歷秒吸睛！4關鍵快速讓HR看見你的亮點】節錄自： 《破解AI生成履歷4訣竅：HR在AI時代的必備能力，專業獵頭(headhunter)教你辨別履歷真偽!》
三、結論：運用AI工具，展現真實自我
AI技術的應用為求職者提供了強大的工具，幫助你快速生成專業履歷，突出個人亮點。然而，最重要的是保持履歷中資訊的真實性和個人風格，讓HR在看見你的履歷時，也能感受到你的真誠和對於這份職務的熱情。通過結合AI工具和個人努力，將能夠提升在競爭激烈的求職市場中脫穎而出，快速吸引HR的目光。
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產業最佳人才樣貌為何？善用測評大數據，解鎖人才密碼-以半導體業為例
在現今職場，善用大數據分析，已是用人主管與人資精準選才的成功關鍵。為此，產學龍頭強強聯手！104資訊科技與工研院共同淬鍊出《半導體人才報告書》，結合產業視野與獨家薪資、測評數據，深度揭露市場行情、人才缺口與最搶手的熱門技能。本文將另以台灣半導體三大核心職類為範例，深入探討如何利用104人力銀行累積的測評大數據，讓您即使是首次招募半導體人才，也能輕鬆上手，精準選才。
文章導覽：
別讓人才變負債：「防守」不失分，「進攻」創高分
104測評工具：實現精準選才與高效流程
視覺化案例解析：半導體三大職務的人才密碼
不靠直覺，靠數據，鎖定最佳關鍵人才！
根據人力銀行統計，半導體業近一年來，下列三大職務中類的職缺佔比，已超過半導體業總職缺數的40%：「工程研發類人員佔23.4%」、「製程規劃類人員佔9.3%」、「軟體／工程類人員佔8.4%」。接下來，我們將說明AI時代下的「數據選才」新策略：運用104測評大數據，掌握關鍵性格與職能，精準預測人選的穩定性與績效潛力。下文以半導體三大核心職類為範例進行解析。
別讓人才變負債：「防守」不失分，「進攻」創高分
選才就像投資，首先要做的，是有效降低用錯人的風險，其次才是找到能超越公司期望的優秀人才。
掌控用錯人的風險：確保人才「穩穩留任」
買錯資產的損失頂多是投資歸零，但若用錯人，不僅可能付出高達6-7倍月薪的代價，更可能為團隊甚至公司帶來無窮的困擾。主管通常能判斷人選的專業能力，但真正難以掌握的風險，往往來自於成人後不易改變的人格特質。為此，企業常透過性格評量來有效管理這類風險。104人力銀行運用其獨特的測評大數據，分析並建立了各產業、各職務的「穩定任職常模」。透過104性格報表中的「關鍵性格及其符合門檻」與「性格適合度PR值」，您就能精準掌握人選能否穩定任職的兩大類風險。延伸閱讀：選錯人代價6-7倍月薪！找出對的人能穩穩留任，擺脫招募黑洞
找出表現超越標準的人選：衡量人才的「績效潛力」
找到能穩定任職的員工，僅是選才的「基本門檻」。更進一步的目標，是找到能夠達到甚至超越公司績效標準的人才。人資學者們普遍認為，「職能（Competency）」是預測績效的有效指標。職能是一個人完成工作或任務所需的知識、技能、態度及其他特質的綜合體。每個職務都有一套該領域從業者必須具備的「關鍵職能」，這也被稱為「職能模型」。這些關鍵能力對於達成特定工作任務和績效至關重要。簡單來說，如果求職者具備職務所需的關鍵職能，便能有良好的績效表現；反之，若缺乏任何一項關鍵職能，其績效表現可能不如預期。
104測評工具：實現精準選才與高效流程
為了幫助企業有效評量和培養人才職能以提升整體績效，104人資學院深耕人才評量工具與服務已超過20年。透過長期累積的測評大數據，並結合最新的AI與大數據分析技術，104已成功建立約三萬種各產業、各職務的「穩定任職常模」，並彙整出完整的「職能模型」。這些強大的數據和工具，讓企業在選才時能做到：
• 精準比對「穩定任職常模」：了解人選的「各關鍵性格是否皆達符合門檻」，確保其沒有任何關鍵性格過低而影響工作穩定性。接著，透過「性格適合度PR值」，您可以預測該人選在此職務的穩定任職程度。這個PR值代表著，在平均100個常模樣本中，該人選的適合度超越了多少人。
• 透視「職能常模」預測績效：了解人選的「各關鍵職能是否皆達符合門檻」，確保其沒有任何關鍵職能不足而妨礙其達成績效。然後，透過「職能勝任度PR值」，您可以預測該人選在此職務的績效表現。同樣地，這個PR值表示其績效潛力在平均100個常模樣本中超越了多少人。
透過詳細檢視104性格及職能測評報告，企業能清晰地看到人選在各項關鍵性格和職能上的優點與不足。不僅能幫助您分析人才潛在性格、找出績效瓶頸，更能作為新人面試、績效面談時設計面談問題的依據，做出更精準的決策。
視覺化案例解析：半導體三大職務的人才密碼
接下來，我們將透過同一個候選人，分別比對半導體產業三大職務中類常模（工程研發類人員、製程規劃類人員、軟體／工程類人員）的測評報告。以實例探究，如何依據關鍵性格、性格適合度、關鍵職能、職能勝任度等選才重點，來預測其是否適任。
案例一 ➤ 半導體業【工程研發類人員】
穩定任職評估： 該人選的「各關鍵性格皆達符合門檻」（關鍵性格總評為「合於標準」），確保他沒有任何關鍵性格過低會影響工作穩定性。其性格適合度高達PR86，預期在平均100個常模樣本中，其穩定性表現能超越86人，顯示他非常適合穩定任職於此職務。
預期績效評估： 影響工程研發類人員績效的關鍵職能包括：溝通協調、主動積極、分析思考、創新能力、品質導向、團隊合作。此人選的「各關鍵職能皆達符合門檻」（關鍵職能總評為「高於標準」），確保沒有任何關鍵職能不足而妨礙他達成績效。其職能勝任度更達PR97，預期在平均100個常模樣本中，其績效表現能超越97人，遠高於公司標準。
案例二 ➤ 半導體業【製程規劃類人員】
穩定任職評估： 該人選的「各關鍵性格皆達符合門檻」（關鍵性格總評為「高於標準」），確保他沒有任何關鍵性格過低會影響工作穩定性。其性格適合度為PR81，預期在平均100個常模樣本中能超越81人，顯示他能穩定任職此職務。
預期績效評估： 影響製程規劃類人員績效的關鍵職能包含：團隊合作、主動積極、分析思考、品質導向、創新能力、溝通協調。此人選的「各關鍵職能皆達符合門檻」（關鍵職能總評為「高於標準」），確保沒有任何關鍵職能不足而妨礙他達成績效。其職能勝任度高達PR97，預期在平均100個常模樣本中，其績效表現能超越97人，應能超越公司標準。
案例三 ➤ 半導體業【軟體／工程類人員】
穩定任職評估：該人選的「各關鍵性格皆達符合門檻」（關鍵性格總評為「高於標準」），確保他沒有任何關鍵性格過低會影響工作穩定性。其性格適合度為PR76，預期在平均100個常模樣本中能超越76人，顯示他足以穩定任職此職務。
預期績效評估：影響軟體／工程類人員績效的關鍵職能包括：溝通協調、分析思考、主動積極、創新能力、顧客服務、品質導向。此人選的「各關鍵職能皆達符合門檻」（關鍵職能總評為「高於標準」），確保沒有任何關鍵職能不足而妨礙他達成績效。其職能勝任度更達PR98，預期在平均100個常模樣本中，其績效表現能超越98人，表現卓越。
不靠直覺，靠數據，鎖定最佳關鍵人才！
透過上述案例分析，您可以清楚看見104建置的各產業與各職務常模，確實彙集了長期累積的測評大數據。這意味著，即使是剛接觸半導體產業的人資，也能輕鬆掌握評選人才的關鍵訣竅：
◎ 確保穩定任職：了解人選的「各關鍵性格是否皆達符合門檻」，確保「無任何關鍵性格過低，妨礙該員能穩定任職此工作」。接著透過「性格適合度PR值」來預測其穩定任職該職務的適合程度。
◎ 預測工作績效：了解人選的「各關鍵職能是否皆達符合門檻」，確保「無任何關鍵職能過低，妨礙該員能達到工作績效」。並藉由「職能勝任度PR值」來預測其在該職務上的績效表現。
邁入網路數位時代，懂得善用104測評工具及大數據，將能讓您更SMART（聰明、敏捷、精確）地幫助公司達成人才甄選目標！請先登入或註冊104測評中心會員，新客獨享▶免費體驗施測看報告，搶得各關鍵職位的最佳人才！
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跳脫「解雇」陰影：善用PIP績效改善達成員工與組織共同成長
績效改善計劃（Performance Improvement Plan, PIP）日益受到重視，成為企業留才及促進員工成長的重要工具。然而，如何在人情世故與企業需求間取得平衡，是每位主管面臨的挑戰。本文深入探討PIP制度的應用技巧，強調「助人成長」的核心理念。通過良好的溝通面談，如正向肯定、關懷輔導和發展面談等技術方法，我們可以幫助員工克服問題並提升績效，同時提升組織與員工之間雙贏共好的效果，使PIP成為努力改變而非淘汰的一項重要策略工具。
文／宸碩管顧公司總經理｜楊伸太博士這段文字是作者和他的身份。
原標題：績效管理與技能提升計劃（PIP）- 談如何做到顧及人情世故的PIP制度
關鍵字
PIP
員工績效輔導
績效管理
績效分析
績效面談
關懷面談
輔導面談
發展面談
本文目錄（點擊可快速前往）
前言：PIP，成為留才與助人成長利器
人才定義與PIP
績效管理循環與績效輔導回饋流程
啟動面談，做好部屬關懷與傾聽，談談『正向肯定面談』與『關懷輔導面談技巧』
啟動面談，做好部屬績效面談，談『績效輔導面談技巧』
啟動面談，做好人才發展面談，談『發展輔導面談技巧』
總結
一、前言：PIP，成為留才與助人成長利器
在現今大缺工時代下，人才辨識與人才管理、留才機制與效能，，變成為企業人資與部門主管非常重要的議題，其效能展現的核心成功關鍵就是「績效管理機制與PIP技能」了！
績效管理的三大目的是：與組織目標連結、與激勵機制（升遷與獎金）連動、助人成長（發展、訓練、輔導），而主管如果透過良好的PIP（Performance Improvement Plan）技能，肯定能在「助人成長」的領域中，讓所屬團隊同仁獲得正相關的改變與提升，進而為組織與同仁創造雙贏共好的成果！
又或者處理績效不佳的同仁員工，常常是主管心中「極度不想面對的痛點」，一方面擔心影響團隊績效與氣氛，另一方面又怕傷害員工自尊、甚至引發勞資糾紛的風險等，都是值得主管現今持續提升「運用PIP轉化為留才與助人成長或合法合情合理處理技能」的迫切重要課題！
二、人才定義與PIP
許多主管在面對績效不佳員工時，常有以下疑慮：(1.) 這個人是「能力不足」還是「意願下降」？(2.) 是「態度問題」還是「能力不足」？(3.) 值得積極培養，還是維持現狀？考慮替換？(4.) 上述這些疑慮，其實在定義前，都要先回到公司的「人才標準」，才是最客觀正確的。
一個完整的人才定義，至少要包含四個構面：(1.) 績效表現：能否達成「職位說明書」中所對應的「任務」與「工作績效目標」。(2.) 態度與意願：是否符合企業文化與團隊合作精神、以及本身對工作的意願。 (3.) 現職能力：是否具備滿足該職位所需的能力，包括個人特質與專業能 (4.) 發展潛力：是否具備「下一個職涯位置」的潛力。
再次提醒：在談 PIP 前，必須先釐清「人才」的定義，當員工在績效上出現落差時，主管與 HR 應評估的不只是「數字結果」，而是要回到「這個人是否仍符合公司的人才標準」，哪裡不符合？所對應的管理措施為何？
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三、績效管理循環與績效輔導回饋流程
績效管理循環的架構，整理如下圖(詳細可參考：卓越主管的關鍵四大管理)
2. 績效管理的目的(1.) 策略性：A. 協助並達成企業所追求之長短期目標B. 確實達成組織目標(轉化公司目標為個人目標)(2.) 管理性的：A. 晉升、輪調、調薪、獎懲、訓練
(3.) 發展性的：A. 改善員工績效、發展員工潛能B. 工作改善與進步C. 協助員工成長與發展
3. 績效管理循環的關鍵成功因素(1.) 績效目標連動組織目標：要能承接組織策略的目標，也就是要能將組織目標有效串接起來!(2.) 指標符合SMART原則：如下圖
Simply & Specific 簡單、明確具體的要清楚說明，而不是一個概略性的Measurable 可衡量的必須用量化的指標來訂定Achievable 可達成的具挑戰性且實際可完成的Relevant 有關連的必須與工作表現的重點相關Timely 有時間限制的在限定的時間內完成
(3.) 過程管理與追蹤、面談：過程中，進行即時的績效評估與相關面談，持續正向回饋與指導，幫助達標並與其，與員工討論本期結果與可精進方向。A. 特別提醒，在這個循環中，績效的追蹤、必要輔導與回饋的「及時性」相當關鍵，否則 PIP 只會變成一種「突如其來的挫折」！B. 因此，主管應在員工出現異常跡象時，就要及時啟動介入，也就是可以：- 透過日常回饋，正向點出不足並提出改善建議。- 若落差持續發生，則啟動正式的 PIP 流程。C. 過程中的面談，可區分以下幾種類型：- 正向肯定面談：主管發現員工有績優事件發生，想給該員工肯定與鼓勵時使用- 關懷輔導面談：主管發現有能力之員工，其工作意願突然下降或工作動力、積極度下降時，啟動即時的關懷，以利表達對員工的重視，並了解真正原因，方以協助恢復意願與動力!- 績效輔導面談：針對過程中或期末時，員工績效達成狀況不理想，或者行為態度欠佳者，推論是無意願或能力有問題時，啟動正式的績效輔導面談。- 發展輔導面談：針對績效考核後，辨識出的績優人才，進行主動式的人才發展面談。- 特別提醒，上述幾種面談類型，都要聚焦『核心目的』，同時也要及時啟動，才能獲得最佳效益!
四、啟動面談，做好部屬關懷與傾聽，談『正向肯定面談』與『關懷輔導面談技巧』
1. 肯定要及時，員工會有持續好表現：主管發現員工有績優事件發生，就可啟動正向肯定面談，同時全程一定都是正向肯定，沒有任何『提醒注意或需要改善或責備的語詞/事項』！(1.) 建議主管可多練習正向語言，同時可採用『STAR紀錄與表達法』，進行對員工深層的肯定A. Situation：情況，該正面事蹟當時的情況B. Task：任務，該正向事蹟當時員工所擔任的工作任務C. Action：行動，該正向事蹟當時員工展現的良好行為D. Result：結果，該正向事蹟當時員工展現行為後之結果
2. 主管發現有能力之員工，其工作意願突然下降或工作動力、積極度下降時，啟動即時的關懷，其操作重點如下：(1.) 關心：主管表達對該員工表現出工作表現的肯定後，針對所觀察的近況，真誠的關懷，引導其說明!(2.) 了解與分析：主管真誠傾聽與理解，同時針對導致意願下降的主因，給予分析與診斷!(3.) 必要的引導與正向鼓勵：主管在分析出主因後，找出方法，引導其重回積極動力，並多強正向鼓勵!
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五、啟動面談，做好部屬績效面談，談『績效輔導面談技巧』
績效輔導面談之步驟如下表(員工需要改善時)
面談步驟重點說明STEP1.主題說明說明本次面談的目的、所需時間及主要內容STEP 2.傾聽其說明本期工作目標完成情況對照部屬自評表，鼓勵部屬重點說明工作表現與成果積極傾聽與覆述重點STEP 3.針對考核結果進行回饋與必要的分析與溝通運用『三明治』技巧，說明與溝通考績結果說明部屬表現績優事項提供事實引導需要改善之處(表現不佳之處)，可善用STAR說法偕同擬定改善的方法，並且鼓舞部屬積極實踐與達成STEP 4.設定下期目標討論與設定部屬下一期工作目標與計劃，以及應改善的工作項目，並找出部屬的培訓需求與計畫STEP 5.總結本次面談重點總結本次內容並給予正面積極的鼓勵
本績效面談，是面談類型中，最正式的面談，也最需要有面談紀錄，以利必要時(例如啟動資遣)，因應勞動事件法之舉證用，補充關鍵技巧要點如下：(1.) 建立信任：強調 PIP 的目的不是要淘汰，而是協助改善，回歸「助人的初心」，將有助於員工卸下防備，願意面對問題。(2.)數據為基礎：避免流於主觀，必須以績效分析結果為依據；行為態度改善的部分，也善用上文提到的STAR說明與溝通。(3.) 真誠傾聽：必要的筆記、尊重的眼神與肢體語言，讓員工感受到主管真心願意傾聽。(4.) 同理、正向表達：過程中，都是正向語言，沒有負向語言，必要的時候也要展現同理心，例如「我理解你最近壓力很大」，減少對抗心。(5.) 問題探索：關心與詢問是否有影響工作的外在或內在因素（如家庭困難、心理壓力、技能不足）。
六、啟動面談，做好人才發展面談，談『發展輔導面談技巧』
對於績優人才，主管在現今留才大時代下，更應該著重主動引導與規劃出該類員工在組織內部的職涯發展方向，包括晉升路徑、跨職能發展或專業深耕等，讓這類人才在公司能因為看的到未來，而對組織產生更高之向心力與價值貢獻。
展開步驟(詳細可參閱：創辦人、主管退休誰來接班？給HR的關鍵人才梯隊建立指南，以及用個人發展計畫（IDP）留下好人才（上）訂定與執行6大步驟(1.) 職涯願景與目標設定(2.) 識別關鍵職涯路徑(3.) 制定階段性發展策略(4.) 資源支持之運用(5.) 定期檢視與調整
七、總結
在 PIP 中，第一步往往不是「談績效」，而是「談助人的初心」。
績效指標(成果)與職能(行為)，是考核基本
考核能公平客觀合理，員工才會願意好表現
公平做出人才辨識與缺口分析，善用各類績效面談，真心誠意回饋與發展
主管的正向語言非常關鍵，請多練習與善用
平時記錄行為事例(優/待改善)，及時回饋
善用人才九宮格，主管讓績優人才數增加
特別提醒，需要的時候，就要及時啟動，不要等到公司規定的績效面談時間！
正向用詞很重要，回歸助人成長的初衷！
最終，作者期許本文，能讓各HR 與主管們，針對績效管理與PIP方面，有所助益，成為留才、助人成長的助力，而不是單純的淘汰工具，也不再是「痛苦的代名詞」，而是一種讓組織與個人共同進步的正向力量。
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2026轉職季新利器！【104甄試流程】自動化管理面試進度，幫HR效率提升60%
每年轉職旺季，企業之間的人才競爭愈演愈烈，自動化、即時化、數據化，已成為新世代 HR 不可或缺的能力。若仍仰賴 Excel 與 E-mail 管理招募流程，往往事倍功半。104全新招募管理工具【甄試流程】(ATS)，正是協助企業與 HR 提升數位招募力的關鍵工具，藉由本文介紹的「３大亮點」，幫助企業減少人工作業、提升招募效率，加速找到理想人才！
文 / 104人力銀行
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別再用 Excel 管理進度！掌握黃金招募利器，搶先一步找到好人才💡亮點１：一鍵邀約、自動提醒：面試排程不再卡關💡亮點２：即時進度表＋視覺化數據：一眼掌握全局💡亮點３：系統化管理：讓團隊協作更流暢⚡【甄試流程】三大成效實證🚀小結：讓科技成為HR最強助攻
別再用 Excel 管理進度！掌握黃金招募利器，搶先一步找到好人才
每到轉職旺季，HR 總是忙得不可開交，每天不是在找人，就是在找資料。從履歷篩選、面談邀約、到進度追蹤與主管回覆，每一步都得精準銜接。你是不是也常被主管問：「這個職缺現在進度到哪了？」然後又得翻信箱、找Excel。
許多 HR 仍仰賴 Excel 紀錄與 E-mail 往返，不僅耗時費力，還容易遺漏優質人選。你是不是也曾被「重複更新表格、追著主管確認時程」這些事壓得喘不過氣？
事實上，問題不在HR不夠努力，而是流程太分散、工具太舊。
履歷散落信箱、面談靠人工排程，主管臨時改時間、求職者請假，又得重寄信、重排表、重更新。幾個職缺還能顧好，當職缺一多，整個招募流程便陷入混亂。長久下來，HR 被困在行政執行中，難以投入更有價值的工作——例如人才分析、雇主品牌經營或面談體驗優化。
在這樣的挑戰下，越來越多企業開始意識到，如何提升HR招募效率？招募效率的關鍵，不在於加班，而在於「整合」。讓流程自動化、資訊即時化、結果可視化，才能真正解放 HR 的時間與專業，專注於「找到最適合的人」。自動化不是取代 HR，而是讓 HR 回到更有價值的工作。
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而這正是【甄試流程】誕生的初衷——一套為HR打造的自動化甄試管理工具(ATS)，幫助企業用更聰明的方式，掌握每一次面試與每一位人才。
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改過千份履歷表，他總結出履歷完勝的4個技巧
寫履歷的關鍵點就是「換位思考」，本文作者為優化過上千份履歷的職涯輔導師，建議先作3項準備，建立個人經歷資料庫、調查目標職務需要的硬實力和軟實力、再從你的經歷資料庫選取相關性及特色性的素材，下筆時再運用4個技巧，增加履歷的含金量，讓企業看了都想找你來面試！
文／職涯規劃師 陳韋丞
本文目錄（點選連結可快速跳至該章節閱讀）
客製化履歷前置準備3階段A. 個人盤點：列出學經歷，建立個人經歷資料庫B. 目標研究：調查目標職務所需能力（硬實力、軟實力）C. 選取素材：從個人經歷資料庫中抽取內容（相關性與獨特性）運用4個技巧，立刻增加履歷含金量A. 運用關鍵字、行話B. 具體描述C. 有感技巧：量化D. 前面分項拆解之後，最後提供一個整合撰寫架構：BAR
其實要寫一份好履歷並不困難，看著這篇攻略打怪就可以輕鬆破關囉！很多人的履歷幾乎只是單純的自我介紹，因為還不清楚方向，所以把自己過去所有感覺很厲害的學經歷通通列出來，履歷上充滿各種不同領域的經驗。雖然看起來很豐富，但不全都是對方想看的內容。曾經有人來諮詢的時候提到，他想要換跑道往業務工作，但不曉得為什麼都是想招人資的公司請他去面試、即使原本面試的是業務職缺，最後也會聊到要不要改當人資。
我看了他的履歷後發現，他過去實習的時候招募做得特別好，花了超過 50%的版面強調招募績效成果，因此，雖然他有運用履歷撰寫技巧、但沒注意到整體架構比例和企業視野的觀感，導致每個看到他履歷的人，都覺得他註定就是當人資的料。寫履歷的基本心法之一就是「換位思考」：用別人的角度看事情。看履歷的永遠不是我們自己，如果無法預測對方想看見什麼，寫出來的履歷就只會一直被已讀不回。
客製化履歷前置準備3階段
完成一份客製化履歷的前置準備，可以簡單分成這三個階段：
A. 個人經歷盤點
B. 目標職務研究
C. 選取相關素材
A. 個人盤點：列出學經歷，建立個人經歷資料庫
剛開始下筆的時候，記得多少就寫多少，不用完全窮盡，以近期為主，先寫到高中階段即可，幼稚園國小階段太久遠了不用寫。後續可以隨時回來這個階段更新資料。建議大家建立一個筆記清單、或是定期更新自己的履歷版本，記錄自己過往累積的點點滴滴，隨時都能派上用場。【行動方案】
內容寫不太出來，可以翻翻過去社群軟體的動態、或跟同主管同事聊聊，有時候是我們缺乏自信不敢寫，或只是單純忘記。
真的想不起來，也可以先進入下個階段：針對目標職缺收集資料。先有比較明確的目標和方向，會比較容易想起過去有哪些經驗可以連結，此時再回到個人盤點階段更新內容。
B. 目標研究：調查目標職務所需能力（硬實力、軟實力）
這個階段就是「預測對方想看什麼」的重要步驟。只要用行銷企劃、國外業務、數據分析師⋯⋯等目標職務名稱，查詢網路和人力銀行資料，就可以在新聞、PTT、人力銀行、部落格甚至公司職缺頁面，了解這個職務需要的硬實力、軟實力以及近期趨勢。
硬實力包含學經歷背景、專業技能、證書執照、外語能力等。軟實力包含個性特質、溝通表達、團隊合作、工作態度等。硬實力是非常綁定職務的，不同工作需要的專業能力截然不同。軟實力部分，不同種類的工作以及不同風格的公司，偏好不同性格的人，再隨著實際工作內容和企業風格決定真實權重。
一份履歷自傳的呈現，就是為了呼應目標職務所需要的能力，以硬實力展現為主，同時適度描述軟實力。畢竟大部分企業是先看我們能否勝任這份工作，接下來才是評估個人特質等面向。不過，有些特別注重人際能力的工作，例如服務業或業務，此時人際能力就如同硬實力的地位，可以多加著墨。
【行動方案】
用職務名稱查詢網路資料或人力銀行，針對目標職缺找出 5-10間比較想要的公司、列出 10-15個 JD（職缺敘述Job Description）經常出現的關鍵字，確保你實際了解這份工作的需求，就可以進入下個階段。
C. 選取素材：從個人經歷資料庫中抽取內容（相關性與獨特性）
針對上面研究出來的目標職務關鍵字，抽取過去經歷中相關的部分。哪些經驗可以證明你的專業能力、哪些經驗可以呈現你的抗壓性、哪些經驗可以凸顯你的溝通表達能力等。履歷自傳中的每一個段落都有目的，都是為了呼應目標職務的需求而設計的，千萬不要只是想到什麼寫什麼。
很多人會問：「自己學經歷不足，沒有什麼相關內容可以寫，該怎麼讓履歷看起來更豐富？」如果已經來不及累積經歷，你需要具備一雙敏銳的眼睛，嘗試挖掘看看自己過去經驗和目標職務的關連性。好比說，一份活動企劃履歷的遊樂員服務實習經驗，不要只提到平常工作內容，這樣乍看之下只有服務業經驗，針對活動企劃面向的相關性、深度和價值不夠，應該要點出：參與大型遊樂園重要慶典的規畫執行（要真的有參與才能寫，不要捏造）、以及第一線服務顧客的經驗，對於活動企劃工作的學習與啟發。
除了相關性，還有獨特性。獨特性是你的特色、你和別人不一樣的地方。大家如果從公司角度來看，主管和人資可能每天都收到幾十封履歷、或是已經看了這個領域一堆人的履歷，最後每份履歷看起來都差不多，只是臉不一樣而已。所以一定要保留一些個人特色，方便在對方心中留下記憶點。
運用4個技巧，立刻增加履歷含金量
A. 運用關鍵字、行話
在前置準備的目標研究階段，特別強調關鍵字的重要性，但關鍵字的功能不只是用來聚焦履歷內容而已，還會有額外兩個效果：
當HR從人力銀行系統中搜尋履歷時，可能會直接查找特定技能、經歷或證照，有放入正確關鍵字暗號的履歷，才會出現在搜尋出來的視野範圍，沒放關鍵字的履歷幾乎就不會出現。
如果不是透過人力銀行履歷應徵而是投遞自製履歷，審閱邏輯其實也很類似，HR和主管經常透過瀏覽關鍵欄位和關鍵字，快速判斷求職者的勝任度。通過初步篩選之後，才會仔細查看細部內容。
Tips. 關鍵字的用意在於使用「行話」，行話是該領域中的人習慣使用、期待看見、會有反應的文字，通常也反映了專業層次與當前趨勢。因此關鍵字的出現，可以立刻吸引對方的目光。
B. 具體描述
很多人在寫履歷自傳時，相關經驗雖然會帶到、但寫得不夠具體，因而無法有效地展現出過去累積的專業和經驗。
舉一份應徵市調人員的案例：履歷中他提到「幫教授跑統計分析問卷」的經驗，內容很合理、也正確，但公司其實無法從中判斷這個人的能力水平。站在企業的立場，對方可能會想進一步了解：這個人會使用哪些統計分析軟體和方法？處理過哪些類型的資料：分析過什麼議題、是否有政府單位或知名品牌合作經驗、研究過哪些產品和產業？資料可以處理到什麼程度？有用過樞紐分析嗎？能不能獨立完成？效率如何？研究報告完成之後，帶來的實質貢獻是什麼？寫得越具體，對方越能了解你的能力水平。
Tips. 這邊需要注意的是：不要寫得太瑣碎變成流水帳，必須先思考到底想呈現什麼職能。有人把餐廳外場的經驗寫得非常仔細：「負責客人帶位、倒水、點餐服務、維護清潔，收拾碗盤、清理環境，再佈置桌面。」但這些屬於比較基本的事務處理，也是一般外場的共通能力，可以選擇強調其他面向。
C. 有感技巧：量化
量化技巧在網路上有很多教學，算是具體描述的一種延伸。預算規模金額、流程改善數據、工作績效表現、顧客滿意回饋等部分，都是可以數據化呈現的內容。一般在文案撰寫的時候，通常也會強調數據呈現，很多網站也會運用這種方式呈現過去的累積，可以有效地吸引受眾目光。
Tips. 有些人可能覺得實際數字不好看，例如：花了三個月的時間好不容易讓粉絲人數從50人變成200人，於是寫上「成長400%」這種浮誇的數據。沒有寫實際數據、只有寫比例，通常還是會被打折扣，而且會被追問。
D. 前面分項拆解之後，最後提供一個整合撰寫架構：BAR
要描述一段經歷時，可以拆成三個部份：Background背景 + Action行動 + Result結果。有些履歷顧問會教STAR技巧（Situation、Task、Action、Result），但根據我個人實際操作和運用的經驗，實在很難分成四個部份，所以我通常以區隔出三個部份為主。
1. Background 背景描述背景條件，是為了襯托你的能力，大家可以回想以前學習國文的映襯修辭技巧。如果工作進行時存在限制：預算不多、時間很趕，或沒有人可以支援專案，那麼即使其他人也有類似成就，但相較之下，你的環境條件更加嚴苛，此時你的能力價值就會被凸顯，因而從競爭者當中脫穎而出。舉我的演講經驗來說：「擔任講師第一年即累積超過40場次演講經驗，演講人次突破2000人。」因為資深講師累積的演講人數，一定遠遠超過我的經驗，所以要把「第一年」這樣的先決條件說出來，補充判斷的依據。2. Action 行動在任務中做了什麼，這是大家都會寫到的內容，但容易流於表面。可以參考上述第二點【B.具體描述】來撰寫這個部分，將工作內容寫得具體到位。3. Result 結果數據資料的成就，就以數字呈現工作成就。例如：負責預算規模、取得多少專利、績效表現排名、成本改善／效率提升數據、服務滿意度回饋等等。沒有數據的話，可以用重要專案經驗或知名品牌合作（愛迪達、香奈兒等），來呈現自己的工作經驗。比如我在自己的線上履歷寫到：協助精修求職者履歷自傳並給予職涯發展建議，平均服務滿意度高達 98.6 分。職涯文章廣受好評，獲關鍵評論網、東森新聞、Cheers 等媒體轉載。「協助精修求職者履歷自傳並給予職涯發展建議」、「職涯文章廣受好評」，前兩句都是寫工作內容，後面追加的「服務滿意度」、「知名媒體轉載」，則是工作亮點成果。沒有刻意練習過的人，只會寫行動但沒有刻意擦亮成果。不過，所有看起來很厲害的履歷，都有好好突出成果，創造畫龍點睛的效果。
節錄自：時報文化出版《 主人思維：自我覺醒世代必讀，用職涯心理學打造以你為中心的未來藍圖／陳韋丞 著 》
新鮮人必備10大軟實力、硬技能，如何準備？104職涯教育長不藏私
新鮮人找工作，企業最看重哪些軟硬實力？面對職場轉型與AI浪潮，企業在招募時，特別重視求職者是否具備全方位的軟實力與硬技能，104人力銀行職涯教育長王榮春點出5大軟實力與5大硬技能，分享新鮮人如何由內而外養成軟硬實力，提升職場競爭力，為未來職涯打下堅實基礎！
※更新日期：2026/03/16
文／《104職場力》
本文目錄（點擊可快速前往）
企業最重視哪些新鮮人能力？10個軟實力與硬技能如何由內到外層層提升？新鮮人必備的5大軟實力，企業最重視這些特質新鮮人必備的5大硬技能，快速提升職場競爭力新鮮人軟硬實力問題QA
企業最重視哪些新鮮人能力？
新一代大學畢業生需要具備哪些核心能力？根據104人力銀行發布2026《大學品牌力》報告，企業在評估新鮮人時，仍然最重視大學畢業生的「職務能力」、「未來能力」、「學群聘僱力」及「性格優勢」等4大指標。除了學群聘僱力之外，其他3項指標均屬於「軟實力」，需要較長時間培養。
其中，「職務能力」被視為目前的就業力，企業特別看重新鮮人是否具備主動積極、溝通協調、團隊合作、認真負責、壓力承受等特質。而為了應對未來職場變遷，企業也高度重視「未來能力」，首重心理韌性並加重AI韌性，包括社會智力、持續學習、認知負荷管理、設計思維與數位素養等軟實力。
此外，報告中更提及，隨著AI快速發展，2026年企業更加重視「批判性思維」、「創新思考力」、「持續學習」與「數位素養」的重要程度都相對提升。
延伸閱讀：2026年《大學品牌力》企業重視軟實力更勝硬實力！個人指標勝機構指標2025《大學品牌力》企業仍重視職務能力、未來能力、產學力、性格優勢
104人力銀行職涯教育長王榮春指出，調查結果與HR實際用人觀察密切相符，然而目前HR還觀察到有一個共通挑戰——新鮮人較不擅長與人建立真實的面對面互動，傾向於用訊息或線上工具交流，也成為企業招募新人的一項隱憂。
我們根據104《大學品牌力》調查結果，以及104職涯教育長第一手歸納觀察，整理出必備的10大軟實力及硬技能。新鮮人若能針對這些能力進行強化，將更有機會脫穎而出！
（本文更新於2026/03，原文採訪於2025/03）
10個軟實力與硬技能如何由內到外層層提升？
104職涯教育長王榮春指出，無論軟實力或硬技能，都可用「由內到外」的邏輯來規劃與培養，幫助新鮮人依序提升自我管理、人際協作到組織貢獻的能力。
（點擊可查看詳細說明）
5大軟實力說明主動積極與成長思維養成面對挑戰時的主動性，與不斷學習成長態度。認真負責贏得主管與同事信任第一步，從細節起盡責完成任務。抗壓與情緒管理面對工作壓力與挫折，能有效自我調適穩定表現。溝通表達提升人際溝通能力，能與主管、同事順利互動。團隊合作擅於協作、同理與傾聽，能適應多元文化的團隊環境。
5大硬技能說明Excel與數據統計掌握基本數據處理與分析工具。AI素養具備數位與AI應用能力，提升職場競爭力。知識管理有效整理、應用與分享知識，累積職場經驗值。專案管理規劃、執行與協調專案，提升跨部門合作能力。職場書信與禮儀展現專業的溝通能力，適應組織文化與職場規範。
以下將依據「由內到外」的層次，分別介紹新鮮人必備的5大軟實力與5大硬技能，並提供養成建議，以及履歷自傳撰寫訣竅。
新鮮人必備的5大軟實力，企業最重視這些特質
1. 主動積極與成長思維：職場競爭力起點
具備主動積極與成長思維，勇於面對挑戰，且不畏懼學習新知。是企業最期待的特質之一，能幫助快速適應環境、解決問題。例如主動爭取實習或報名進修課程，都是展現積極度的方式。
延伸閱讀：5大「軟實力」基本功：企業重視的新鮮人競爭力如何提升？
2. 認真負責：贏得信任的第一步
展現負責態度，有助於在職場累積口碑與信任。例如在社團擔任幹部，或在專題報告中擔任組長，都是展現負責精神的好機會。
3. 抗壓與情緒管理：面對壓力，懂得自我調適
職場變化快速、壓力大，企業期望新鮮人能有效管理情緒與壓力。「壓力管理」是未來能力的核心之一，學會自我調適，才能在工作中穩定表現。王榮春提到，目前觀察到如台大、政大等大學諮商中心預約需求大增，也反映學生重視心理健康管理的程度。
延伸閱讀：企業人資如何在面談時，找具備抗壓性的新鮮人？
4. 溝通表達能力：與人有效合作的關鍵
從面對主管到跨部門合作，良好的溝通能力是職場不可或缺的軟實力。王榮春指出，觀察到LINE或公司群組內，常有新鮮人習慣已讀不回，容易造成溝通斷層。若能適時回應訊息、表達尊重，能夠展現良好溝通素養，建立職場好印象。
延伸閱讀：4成00世代因同事相處不睦離職！遇到伸手牌雷隊友3招暖心拒絕
5. 團隊合作：成為團隊中的重要角色
團隊合作是企業最重視的指標之一，未來職場中懂得理解他人、適應多元職場文化，也能提升合作成效，更有助於拓展人脈。團隊合作也是大學會透過分組報告、專題合作訓練的重點，若已具備上述軟實力特質，團隊合作力通常也不會太差。
延伸閱讀：新鮮人履歷放論文、專題加分嗎？掌握6大素材自傳完成一大半
新鮮人必備的5大硬技能，快速提升職場競爭力
1. Excel與數據統計能力：職場必備分析工具
談到不分科系的硬技能，首先要談新鮮人在校園較少接觸的Excel技能。不論在哪種職類，Excel與統計工具都常是日常不可或缺的技能。能善用Excel進行資料整理與數據分析，將大幅提升工作效率。不少人在學校使用Word、PPT的比例遠高於Excel，進入職場後才發現Excel與統計能力的重要性。
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2. AI素養：提升數位競爭力
AI浪潮來襲，企業期待新鮮人具備基本的AI應用能力，能更快適應職場的數位轉型。想要提升AI素養及數位競爭力，已有越來越多學校開設AI相關課程，如台大為文學院學生開設「生成式人工智慧導論」課程，政大、東海等大學也規劃AI課程，幫助非理工學生提升AI素養。
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3. 知識管理能力：有效累積與應用工作知識
知識管理包含「收集、整理、分享」工作上的知識與經驗，可以透過筆記或數位工具彙整內容，養成知識管理的習慣。王榮春也提醒，不只要做知識管理，還可以透過社群或實體交流與他人分享自己的知識經驗，將隱性知識顯性化，成為建立個人品牌的重要利器。
4. 專案管理能力：執行與協調專案的核心技能
專案管理已成為許多企業評估新鮮人是否具備「規劃、執行、協調」能力的標準。在校期間可從多種角度培養專案管理能力，例如參與大型活動企劃或擔任專案負責人，甚至是日常生活中的搬宿舍，其實都蘊含專案管理的實務練習。
5. 職場書信與禮儀：懂得專業溝通才不失禮
新鮮人若缺乏基本的職場書信與回應禮儀，容易讓主管與同事感到不適。例如，少數學生或新鮮人在LINE、Email中習慣簡短回應、已讀不回，或忽略自我介紹，反而讓溝通顯得不夠正式。若能多加留意書信、訊息的格式與用語，能展現良好職場態度。
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新鮮人軟硬實力問題QA
1. 新鮮人如何培養軟硬實力？
想要培養軟實力，平時可透過社團參與、專題報告、打工或實習，累積面對真實情境的經驗。例如：擔任社團幹部、參與產學合作專題，都是實戰機會。至於Excel、AI素養等硬技能，則可以透過免費或付費資源進修提升技能。
2. 一定要參加實體社團或活動才能培養軟實力嗎？
即使無法參與實體社團或活動，目前也有很多線上資源，能夠透過線上專案、虛擬共學小組，培養協作、溝通、專案管理等軟實力。
3. 如何在履歷與面試中展現能力？
新鮮人要如何在履歷面試中展現軟實力呢？針對履歷表撰寫技巧，王榮春提到很多新鮮人會苦惱於「工作經驗」欄位到底該寫什麼，其實社團、專題、實習經驗都可寫入「工作經驗」欄位，只要清楚標註該經歷是「社團」、「實習」或「專案」等類型及時間，就不容易讓HR對內容產生混淆或質疑。
相關經驗可用條列式說明，說明自己擔任何種角色，展現任務內容、績效成果與學到的能力。此外，可搭配104人力銀行推出的測評工具補強性格面證據，讓HR能清楚看到你具備的能力與潛力。
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4. 從企業角度觀察，還有哪些能力是加分項？
跨世代合作力：新鮮人在進入職場後，會面臨跨世代溝通與合作的挑戰。懂得理解與包容不同世代的管理風格、價值觀，能幫助更好融入團隊。如果懂得調整與熟世代同事的溝通方式，能成為被主管賞識的加分項。
情緒管理與適應力：工作環境快速變動，企業更加重視新鮮人的情緒管理與適應力，懂得應對壓力與變化，才能在職場中穩定發揮。如具備高適應力，更容易勝任需要頻繁面對變化與挑戰的工作任務。
延伸閱讀：企業角度如何有效面談年輕人？4大面試問題分析
以上就是本次關於「新鮮人需要具備的10個軟硬實力」分享，從大學時期主動累積上述軟硬實力，有助在進入職場時更有底氣，為未來職涯打下堅實基礎！
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！