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「Collections:該角色主要負責管理應收帳款,確保公司資金流動及風險控制,涵蓋客戶帳款追蹤、催收及資料整理等工作。目標在於提升收款效率並維持良好的客戶關係,協助公司達成財務指標。要求具備優秀的溝通技巧、談判能力及問題解決能力,能夠與內部各部門緊密協作,面對台灣特有的商業文化挑戰,需熟悉當地催收相關法規及業務慣例,以建立專業、高效的收款流程。」
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HsuShin

2022/05/31

找出最佳解 - Linear Programming
不論是生活中或是工作中,我們一直都在做各種決定。
今天要搭配什麼樣的衣服?中午要吃什麼?週末要去哪裡玩?要用多少時間花多少錢做哪些事情?會思考甚至煩惱,就是我們想要盡可能的追求最佳解,讓效益最大化。
當然,人生不(一定)會有最佳解,所以才有趣也值得去探索
但是在某種程度上,如果可以量化這些變數,理論上就有可能找到最佳的解答。
一些例子像是:
行銷部門如何在有限預算下決定廣告商來達到最好的效果;
控管供應鏈,決定我這一季要進多少貨,要雇用多少作業員,達到合理最大的產能;
老闆決定要關哪幾家工廠來最佳降低總成本(包含固定營運成本跟運輸成本)
理財顧問幫助客人如何在可接受的風險下選擇投資組合報酬最佳化;
如何在有限的資源下找出最佳化分配(resource allocation optimization),做出最好的決定,是大大小小企業一直不斷追求的目標。
有鑑於此,今天我們要來稍微看一下一個叫做Linear Programming的工具,以及如何搭配Python來使用它。
Linear Programming
Linear Programming,英文可能聽起來像什麼程式,其實不是😅。中文叫做線性規劃。簡單來說是一套數學工具,用來幫助我們在已知限制條件(constraints)下找到目標(objective)的最佳解。前提是問題的本質必須是線形系統(Linear system)以及不等式(Inequality)所組成的(我們就不多討論複雜的數學模型,有興趣的可以在網路上參考)。
基本上簡單的例子像是:
求x + 2y 的最大值,條件是
y <= 50
x + y <= 120
聰明的你可能很快就算出來了,最佳解就是:
x + 2y = 170
x = 70
y = 50
反過來把上面的式子(或稱之為model)用生活的例子帶入的話,可能就像是:
我想要買兩個玩具跟一本書,最多我可以花多少錢?條件是
玩具一個不能超過50元。
一個玩具加一本書不能超過120元
當然,現實中的情況往往是更加的複雜,設計一套模型通常沒那麼容易,加上如果模型的複雜度高(譬如說有很多變數),不但得高度仰賴專業(domain)的判斷,計算上也會變得吃重。
那麼接下來,我們稍稍來看一下如何用Python來幫我們model這些條件及目標,進而計算出最佳解吧~。
例子 1
首先,我們會用到一個第三方library -- pulp......
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HsuShin

2022/05/31

Graph Database - 圖形資料庫
世上充斥著各種人事物以及其中錯綜複雜的關係。以公司為例子來看好了,有內部組織的上下(左右)關係,部門與部門間的合作關係,業務間的交流關係,甚至是與外部其他公司之間的競合關係。這些「關係」本身都是相當重要的資料,如果今天我想要快速的取得我想要的資料並了解他們之間的關係,該怎麼樣呈現一個這樣的概念呢?
今天想跟大家一起看一個有趣的資料庫類型,叫做Graph Database(圖形資料庫)。
首先,資料庫有分幾種。譬如說一般我們較常見的大概會是Relational Database(一般俗稱SQL資料庫),資料儲存的方式是有Columns跟Rows(就像表格)。相對的另外還有所謂的NoSQL (Not Only SQL)的資料庫,資料可以以Key/Value pair(就像Python的dictionary)形成一個document(譬如說關於單一User的各種資料是一個document)的方式儲存。
今天要來看的Graph Database也是屬於NoSQL的資料庫,但是儲存資料的方式跟上述的很不同。
舉個例來說,我們有看過連續劇中經常會出現的人物關係圖吧?....
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HsuShin

2022/05/31

Spark - 窺探Big Data
最近這幾年Big Data(大數據)這個詞相當的流行,媒體新聞也會常常用到這個字眼。
當然,我們可以輕易的從網路上取得Big Data的定義,不過還是簡單的講一下,Big Data的Big(大)通常指的是資料的數量、速度以及類型(volume, velocity, variety),根據情況還有其他的特性。基本上當這些要素符合的時候,一般的單一電腦系統往往無法負荷。
因此,我們會利用所謂的分散式運算(distributed computing),簡單來說將資料拆成很多塊,並分給很多電腦來同時處理:一種團結力量大的概念。這些連在一起的大大小小的電腦形成一個所謂的Cluster。
實際上,一般來說自己會碰到Big Data的機會可能不多,大概也不會需要用到Cluster。但是這裡仍然希望給大家作一個參考,如果將來在工作上有遇到這個需求,或許可以提供一個方向。
今天要跟大家一起看的是在這種大數據概念下產生的一個工具(或是架構),叫做Spark(全名Apache Spark),或是更精準一點(因為我們用的是Python)-- 我們要來介紹PySpark(Python + Spark)....
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