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104資訊科技股份有限公司
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DP-203 Azure資料工程師技術師
身為此認證的應試者，您應該具備主題專業知識，能夠將各種結構化、非結構化和串流資料系統中的資料，整合、轉換及合併成適合建置分析解決方案的結構描述。身為 Azure 資料工程師，您可以協助利害關係人透過探索來了解資料，並使用不同的工具和技術來建置資料處理管線，並維護其安全性與合規性。 您會使用各種 Azure 資料服務和架構來儲存及產生經過清理和增強的資料集，以供分析。 此資料存放區可根據商務需求使用不同的架構模式進行設計，包括：新式資料倉儲 (MDW)、巨量資料、Lakehouse 架構。身為 Azure 資料工程師，您也可以在指定的一組商務需求和條件約束下，協助確保運作資料管線和資料存放區都保持高效能、有效率、有條理且穩定可靠。 您可以協助找出作業與資料品質問題，並對其進行疑難排解。 您也會設計、實作及監視資料平台並將其最佳化，以符合資料管線的需求
Microsoft
資料庫與資料結構處理認證
資料庫與資料結構處理認證是關於如何有效地管理和組織數據的認證。學習者將學習設計和實現關鍵的資料庫技術，如關係型數據庫，以及資料結構處理技術，如排序、搜索和哈希表等。
資料庫與資料結構處理認證評估專業人士在資料庫和資料結構處理方面的能力和專業知識。通過這項證照的專業人士通常具備設計、實施和管理資料庫系統以及處理各種資料結構的能力，以支援組織的數據管理需求。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
人資專案管理師認證
專案成敗早在專案念頭發起時就已決定大半，雖然專案管理(Project Management)早在各個產業領域深入推廣，然而對於許多人資夥伴而言，似乎還是欠缺可實際運用的成功模式。藉由每位講師多年人資專案輔導與實際推動經驗，透過理論架構與案例分享，引領大家正確地從完整人力資源體系的宏觀角度切入，順利地將專案管理(Project Management)手法與工具成功應用在人資領域的各種企劃技巧、工具軟體、簡報提案與進度掌握上，進一步協助人資夥伴提升人資專案管理的績效表現。
社團法人中華人力資源管理協會
全方位基礎人力資源管理師認證
『全方位基礎人資管理師認證班』是國內目前梯次數最多、開班最廣、傳承歷史最悠久、唯一且最具系統化的人力資源管理師養成課程，透過具豐富實務經驗且熱情的專業講師團，深入淺出地引領學員循序漸進學習與交流各項主題，過程中並輔以精闢個案探討與擬真實作演練，藉此帶領學員有效提昇本身人資專業知能，並加速培養出能承接未來在人資領域中更具挑戰性任務的實力。
整體課程架構，將從「策略性人力資源管理架構」談起，先帶領學員建立對策略性人力資源管理的整體概念，並打通各項人資功能定位上的任督二脈後，接著以「工作分析」為基礎，逐步、詳實且系統化地介紹各項人力資源管理之「選、訓、用、留」的基本概念及實務，諸如：「人才招募、遴選與任用」、「績效管理與訓練發展」、「薪酬管理與員工福利」、「員工關係與留才管理」等主題。整體系列課程前後呼應、兼具理論介紹、觀念導正與實務分享，使學員對人力資源管理有完整且正確的認識，不僅有助於未來朝向其他人資專業進一步學習上做好準備外，亦能使自己在人資職涯發展上有更清楚的方向及計畫，還在猶豫? 趕快來點選報名吧！
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工作分配選對人，團隊績效再翻倍！
文： 小婉家族研究生 何美惠 | 工商心理實驗室
原標題：享受挑戰，樂在工作
挑戰性的工作能激發個人思維靈活性並提升競爭力。研究顯示，面對複雜任務，員工傾向投入更多努力，從中獲得成就感和情感滿足。管理者應依個性分配工作，賦予積極進取者更多挑戰，以發揮其潛力。此外，選擇適合的任務複雜度，能有效提升學習者的情緒投入和學習成果。
工作中總是充滿挑戰，能讓人思緒靈活，顯得更具有競爭力，Liu等(2020)提及任務複雜度，人們評估任務需求並分配更多的努力來解決更複雜的事物，喜歡系統地搜索高相關性決策，任務複雜度為影響人類績效和行為的重要任務特徵(Liu & Li, 2012)。Donovan等(2017)提出當員工從事複雜跨職能工作團隊中相較於簡單和重複的任務時，較能索取完整資源且更顯得有競爭力，因此管理者在工作安排上，因應每個人的個性不同，分配不同的工作任務，將具有企圖心且積極度的員工賦予高複雜任務，具有更好的績效(Macey et al.,2009)。
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根據學習情緒的控制價值理論(Pekrun,1992)認為環境因素會因個人對事情的價值評估，進而對情緒產生間接影響，主要取決於對事情的控制與價值的認知評估。對於知識更豐富的學習者來說，由於從低複雜性的任務中沒有什麼新東西可以學習，這些學習者可能會產生挫敗感（Schrader & Nett, 2018）對他們的學習可能會受到抑制。當被賦予過於簡單的任務時，高知識技術學習者的表現可能會比預期的差。然而，學習者也可能傾向於選擇他們認為更困難的任務而不是簡單的任務，以獲得更高的情感獎勵，當新手面臨相對更複雜的任務挑戰時，樂趣會增加，認知資源的使用和學習表現也會增加。因此，具有挑戰性的新手在更困難的任務上的表現比預期的要好(Likourezos & Kalyuga, 2017）。
小婉家族研究生 美美
參考資料：
Donovan, J. J., Hafsteinsson, L. G., & Lorenzet, S. J. (2017). The interactive effects of achievement goals and task complexity on enjoyment, mental focus, and effort. Journal of Applied Social Psychology, 48(3), 136-149.
Likourezos, V., & Kalyuga, S. (2017). Instruction-first and problem-solving-first approaches: Alternative pathways to learning complex tasks. Instructional Science, 45(2), 195–219.
Liu, P., & Li, Z. (2012). Task complexity: A review and conceptualization framework. International Journal of Industrial Ergonomics, 42(6), 553–568.
Liu, X., Peng, H., & Pu, B. (2020). Age differences in the decision information search: The roles of task complexity and task relevance. Cognitive Development, 54, 100877.
Macey, W. H., Schneider, B., Barbera, K. M., & Young, S. A. (2009). Employee engagement: Tools for analysis, practice and competitive advantage. Hoboken, NJ: Wiley-Blackwell. Retrieved from https://doi. org/10.1002/9781444306538
Pekrun, R. (1992). Expectancy-value theory of anxiety: Overview and implications. In D. G. Forgays, T. Sosnowski, & K. Wresniewski (Eds.), Anxiety: Recent developments in cognitive, psychophsysiological and health research (pp. 23-41). Washington, DC: Hemisphere.
Schrader, C., & Nett, U. (2018). The perception of control as a predictor of emotional trends during gameplay. Learning & Instruction,54, 62–72. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2017.08.002
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告別Excel地獄：用Google免費AI工具，打造零失誤自動化銷售報表
每到月底，您是否也被淹沒在無盡的Excel銷售報表中，為混亂的資料格式、複雜的公式計算和無止境的複製貼上而苦惱？這些耗時且易錯的手動流程，不僅消耗寶貴工時，更隱藏著營運風險。我們將帶您告別傳統的報表地獄，深入探討如何運用強大的免費工具——Google Apps Script + Gemini，將繁瑣的數據處理流程全面自動化。從資料清理、庫存分析到自動生成叫貨單並發送郵件，我們將一步步教您打造一套智慧高效的報表系統，將數天工作壓縮至幾分鐘，徹底解放您的生產力。
文／人資市集
前言
想像一下，每個月底，你的桌面上攤開著「銷售量表」Excel檔案，裡面記錄著數百項商品的銷售情況、進貨成本和庫存狀態；旁邊還有一份「廠商資訊」Excel檔案，記載著二十多家供應商的聯絡方式；以及一份「叫貨單」Word模板，等待被複製貼上無數次...
「又要熬夜了...」你嘆了口氣，開始了月底例行公事。
數據處理的三大痛點
痛點一：混亂的資料格式
銷售表中的庫存欄位，有些寫著「2包9個」，有些寫著「3盒40條」，還有些是「停售」、「尚未進貨」。你必須手動計算實際數量，還要處理重複記錄的品項，如「微糖黑豆奶」出現在兩個不同的列，售價還不一致。
痛點二：繁複的計算工作
計算各品項的總銷量、總營收和毛利率時，你需要設置複雜的Excel公式。特別是處理不同進貨單位的成本計算（如「4袋/40入」成本40元，每個單品成本為1元），稍有不慎就會算錯。
痛點三：重複的文書作業
分析完成後，你必須為每個需要補貨的廠商製作叫貨單，不停地複製貼上廠商資訊、品項、數量、單價、總價...然後將它們一一轉為PDF並發送郵件。這些重複性工作不僅耗時，還容易出錯。
Google Apps Script + Gemini AI 自動化解決方案
透過Google Apps Script結合Gemini AI的強大能力，我們可以將這些繁瑣的工作全部自動化，從數據清理到報表生成，再到郵件發送，全部一鍵完成。以下是具體步驟：
1. 環境準備與檔案設置
將Excel和Word檔案上傳至Google雲端硬碟，轉換為Google格式，並從試算表的「擴充功能」選單開啟Apps Script編輯環境。這一步確保所有檔案都能被自動化程式存取和修改。
2. 使用Gemini AI生成程式碼
這是整個自動化流程的核心環節。無需懂得編程，只要向Gemini AI清楚描述你的需求，它就能生成對應的Apps Script程式碼。例如：
當你告訴Gemini：「請寫一個Google Apps Script程式，從資料夾中找到銷售量表檔案，並讀取'綜合銷售量表_9-5月'分頁的內容」，它會立即生成完整的程式碼：
JavaScript
function findFilesInFolder() {
var folderId = '你的資料夾ID';
var folder = DriveApp.getFolderById(folderId);
var files = folder.getFiles();
while (files.hasNext()) {
var file = files.next();
Logger.log('找到檔案: ' + file.getName());
}
}
你只需將生成的程式碼複製到Apps Script編輯器中，按下執行按鈕，程式就會自動運行。每個步驟都可以用同樣的方式，向Gemini描述需求，獲取程式碼，然後執行。
這種方式特別適合不懂程式設計的使用者，因為你不需要了解程式語法，只需要清楚描述業務需求即可。如果程式執行結果不符合預期，你可以向Gemini解釋問題，它會提供修正後的程式碼。
3. 資料清理與標準化
向Gemini描述資料清理的需求，如「請寫程式將'2包9個'這樣的庫存記錄轉換為實際數量」，它會生成相應的程式碼，自動識別並處理重複品項、統一庫存記錄格式，並將其他備註文字記錄轉換為數字0。
4. 銷售數據分析
告訴Gemini你需要計算各品項的總銷量、總營收和毛利率，它會生成程式碼自動進行這些計算，並將結果按高到低排序，幫助你快速識別關鍵營收品項和高毛利率品項。
5. 庫存分析與補貨建議
描述你的庫存分析需求，如「計算近三個月平均銷量，與目前庫存比較，找出缺貨風險品項」，Gemini會生成程式碼自動執行這些分析，並根據公式計算建議補貨量。
6. 自動生成叫貨單
告訴Gemini你需要根據廠商資訊和補貨建議自動生成叫貨單，它會生成程式碼從廠商資訊表中找出各品項對應的廠商，複製叫貨單模板並填入所有必要資訊。
7. 自動發送郵件通知
描述郵件發送的需求，如「將叫貨單轉為PDF並發送給對應廠商」，Gemini會生成程式碼自動完成這些任務，完全消除手動發送郵件的工作量。
8. 透過Google Apps Script設置自動化觸發條件
在Apps Script編輯器中，點擊「觸發條件」選項，設定時間驅動的觸發機制，如每日、每週或每月自動執行。你可以選擇特定的時間點，確保報表在每個月底自動生成，叫貨單在固定日期自動發送。這樣，即使你不在辦公室，系統也能按照預設的時間表自動完成所有工作，實現真正的全自動化流程。
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自動化帶來的改變
透過Google Apps Script結合Gemini AI的自動化流程，你將原本需要2-3天完成的工作縮短為幾分鐘。不再需要熬夜處理數據，不再擔心計算錯誤，也不再被無止境的複製貼上折磨。
更重要的是，這種自動化方式不需要你懂得編程，只需清楚描述業務需求，Gemini就能生成所需的程式碼。這大大降低了自動化的門檻，讓任何人都能輕鬆實現工作流程的自動化。
現在，每當月底來臨，你只需輕鬆點擊幾下按鈕，就能完成所有工作，然後將寶貴的時間用在更具創意和策略性的任務上。無論你是零售業者、電商經營者，還是任何需要定期處理數據和報表的專業人士，這套自動化流程都能為你的工作帶來革命性的改變。
讓科技為你解放時間和創造力，從繁瑣的數據處理中脫身，專注於真正重要的事務！立即加入「行政/營運 AI 超能力：行政流程Ｘ生管Ｘ採購自動化」這門課程學習，手把手掌握Google Apps Script結合Gemini AI的全面應用，讓你的工作效率和成果品質都能提升到一個新的高度。
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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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你的招募數據報告，老闆看不懂？ 因為你沒有「資料視覺化」
HR這樣做數據分析報告，老闆才想聽！
運用「社會計量」實踐正向領導力，帶領團隊達成卓越績效！
文／ 八方整合社企 鄧慧文顧問
原文標題：當社會計量與正向領導力相遇
學者專家探索領導方式多年，領導非僅情感，需要解碼工具，而社會計量則是之一。社會計量由J. L. Moreno於1930年發展，科學測量人際關係，解決衝突、凝聚團隊、提升績效。常用技術如社會原子圖、光譜圖、相似圈等，引導團隊邁向正向領導目標。
追求績效是主管最重要的工作之一。多年來學者專家、企業組織嘗試以領導理論與科學驗證找到適合的領導方式，來促使團隊組織達成效能。領導不是感覺的產物，因為存有過去經驗的偏差（bias），領導像是抽象的密碼，必須透過工具解碼，而社會計量就是正向領導力的解碼工具。
何謂社會計量？
社會計量(Sociometry)是奧地利精神科醫師J. L. Moreno在1930年間發展出來的理論及技術，用以探索人際關係、人際選擇過程、與人際連結的社會測量科學，他在1946年說，社會計量是社會關係及人際關係量測的總稱。
社會計量可量測群體間所有的人際網絡與連結，也可以聚焦研究個人的網絡連結、團隊整體的人際網絡、或是不同團隊之間的網絡互動等。因此運用社會計量可以瞭解團隊中的個人、相互連結及團隊整體動力。社會計量技術已被證實在團隊中解決衝突、凝聚團隊、促進團隊績效的有效工具之一。
常用的社會計量技術
運用社會計量技術可評估團隊現況，並根據設定的介入目標，選擇適合的社會計量技術介入團隊、優化團隊動力、增進團隊工作效益，帶領團隊朝向正向領導力的目標前進。常用的社會計量技術：
(1) 社會原子圖
(2) 光譜圖
(3) 相似圈
(4) 優勢圈
(5) 區域型社會計量
(6) 地板評量
(7) 搭肩式社會計量
(8) 目標導向社會計量
以相似圈 (Circle of Similarities)為例：
相似圈又稱步入式社會計量(Step-in Sociometry)，幫助團體成員以行動方式表達選擇，確認、並經驗自己與其他成員產生連結、漸次融入團體的感覺。相似圈幫助團體成員意識到彼此間的相似性，使隱藏的連結變得顯而易見，從而提高團體整體聯繫與凝聚力。
例如主題：多元融合
1. 向前跨入一步，問大家 ”有沒有誰和我一樣是社會新鮮人? 也請你們往前站一步”
2. 向前跨入一步，問大家 ”有沒有誰和我一樣進公司前就是公司產品的鐵粉? 也請你們往前站一步”
帶領者的引導：
階段一：根據介入目標提出明確的問題
階段二：引導成員以行動表達選擇、進行分享、邀請有相似經驗/觀點者步入…
階段三：邀請成員分享選擇(what)及原因(why)
階段四：帶領者視團體動力狀況，邀請未往前步入的成員分享其不同經驗或觀點等，創造不同觀點成員間的正向連結。
台灣科技島，國家重點發展產業在高科技與生技醫療產業，主力在培育大量理工STEM人才的養成，較注重數學，事實，數據，科學與邏輯，相對於領導、管理、情緒調適、人際連結能力與互動技巧較少著墨，關鍵的領導力與軟實力是企業組織急需強化的重點。
當社會計量與正向領導力相遇：正向領導力實踐於企業組織，從內到外三大結構聚焦主管覺察自身Intra狀態，善用個人與團隊優勢觀點，盤點目前Inter與團隊關係狀態，並以社會計量技術方法與團隊產生正向連結關係，成為A TEAM適時獎勵、激勵士氣達成團隊績效。
參考資料：
八方整合正向領導力-職場社會計量專案團隊
正向領導力–職場社會計量師2023專訓班講義
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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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從數位工具到商務實戰──義民高中資料處理科：培養跨域競爭力的數位職人
如何讓學生在 AI 崛起與網路經濟爆發的時代脫穎而出？義民高中資料處理科給出了一個清晰的答案。這門兼具「資訊技術」與「商業管理」的學科，不僅教導學生如何操作電腦、考取證照，更著重於跨領域的邏輯思維與實務整合。在這裡，學生從最基礎的文書處理出發，逐步踏入會計、經濟與商業專題製作的殿堂，在數字與程式碼之間，編織出屬於自己的未來職涯藍圖。
跨域思維的先行者：結合資訊與商務的學科優勢
「資料處理科最核心的優勢，就在於它的『跨領域』。」義民高中資料處理科陳昭君主任在訪談中一針見血地指出。面對許多國中生與家長常將「資訊科」與「資料處理科」混淆的疑問，主任給出了一個簡單而明確的判別方式：「資訊科是工業類群，面對的是機器；而資料處理科（資處科）則是商業管理群，面對的是人。網路世界的基礎是電腦，當你具備了電腦操作能力，又懂得商業運作邏輯，就能直接跨入電子商務與現代商務的領域。」
在課程設計上，資處科將複雜的電腦應用與統整商管知識相結合。高一到高三的學科內容涵蓋兩大體系：
資訊技術： 電腦軟體應用（Word、Excel、PowerPoint）、中英文輸入、計算機概論與Python 程式語言。
商業類科： 會計學、經濟學、商業概論到專題製作。
這種雙軌並進的訓練，讓資處科的學生在面對複雜的商業環境時，既擁有清晰的邏輯思維，又具備資料處理的執行力。
圖：學生透過上機實作，培養文書能力
從基本功到高階應用：以證照檢定奠定實力自信
在義民高中資處科，學習成果不只體現在課堂的聽講上，更落實在具體的證照考取與技能檢定中。學校規劃了一套循序漸進的證照地圖，協助學生在三年內建立無可替代的硬實力。
「我們透過考取證照的過程，給孩子們建立信心。」主任分享，高一時學生會先從電腦軟體應用丙級、TQC 辦公室應用軟體（Word、Excel、PowerPoint）以及中英文輸入開始扎根；到了高二、高三，則進階挑戰高難度的「電腦軟體應用乙級」檢定，以及人工記帳會計丙級等專業證照。
目前就讀資處科的林同學與戴同學，便充分展現了這項環境帶來的專業實力。林同學在三年內考取了包括電腦軟體應用乙級與丙級、商教會會計一級檢定、人工記帳會計丙級等多張高含金量證照；戴同學也順利拿下了電腦軟體應用丙級及多張 TQC 證照。這些努力，成為他們畢業時最堅實的備忘錄。
圖：高中三年努力考取多張證照，展現學以致用的實力
理論與實務的交會：專題製作打開職涯的無限可能
隨著 108 課綱的推進，「專題製作」成為資處科高三學生最重要的核心課程。專題製作要求學生必須主動整合三年所學，從無到有地完成一項縮小版的商業研究或企劃報告。
主任分享，目前科大在競賽與專題上喜好的取向，多圍繞在 ESG（環境、社會與治理）、APP 應用、產品行銷企劃與活動企劃。因此，學生的專題主題也緊扣這些時代脈動，例如有組別便以「心理舒壓」為核心研發創意點子，完成了具備高度整合性的專題成果。
在專題製作的過程中，學生必須寫出完整的企劃書，內容涵蓋室內設計構想、成本預算控制、人力資源配置、行銷宣傳策略等。主任透露：「在討論行銷推廣時，學生提出想利用 Instagram作為宣傳通路。我不直接教他們怎麼進行推廣，但我會以過去做行銷的經驗挑戰他們：『你們的推廣策略就只有這樣嗎？要怎麼寫文案？文稿跟圖片要怎麼呈現？』」這種高互動性的引導，讓學生養成思考每一步驟背後的邏輯與效益。
圖：高三專題成果，榮獲商業類技藝競賽獎項，展現跨域整合與實作能力
多元進路與特質媒合：找到屬於自己的發光舞台
「讀資處科，最大的好處就是未來的出路非常寬廣。」主任驕傲地表示。由於兼具資訊與商管背景，資處科畢業生在統測升學時擁有極大的優勢，可選擇的落點涵蓋：資訊管理系、企業管理系、財務金融系、會計系、財稅系等…甚至是跨足跨域的工業管理、資訊工程系等。
對於有志於在高中畢業後直接投入職場的「實用技能班」學生，資處科也提供了充足的就業準備。林同學與戴同學便分享，身邊選擇直接就業的同學，多數能順利進入餐飲業、零售通路（如全聯）等服務產業服務。更有實用技能班的孩子在畢業後，一邊在知名科技公司（如緯創）上班，一邊在國立大學研究所繼續深造，實現了產學無縫接軌。
究竟什麼樣的孩子適合就讀資料處理科？主任與兩位學生的分享總結出了以下幾項人格特質：
樂於與人互動、不排斥溝通： 商管群的核心在於服務與協調，具備良好的文字與言語表達能力是重要基石。
對數字與細節具備敏感度： 不需要數學成績頂尖，但必須對數字有耐心，能從簡單的數據中發現脈絡。
喜好操作電腦、不排斥邏輯思考： 面對系統與程式工具，願意動腦思考其運作邏輯。
航向數位未來的羅盤：在多變環境中發光的跨域英才
在義民高中資料處理科的三年的時光裡，學生學到的從來不只是死板的軟體操作，而是一套與現代數位世界對話的方式。從高一敲擊鍵盤的生疏，到高三能在講台上自信展示專題成果；從面對數據的迷惘，到能用多元工具梳理資料邏輯。這群資處科的學生在細節中鍛鍊判斷力，在跨領域的碰撞中摸索自我，陪伴著他們走向未，在各自的領域裡閃閃發光。
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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。
本文導覽
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？
104人資學院提供專業的績效管理顧問服務，包含目標設定流程設計、主管回饋訓練、績效制度建置及優化。若您想系統化改善績效管理、建立公平透明的評估機制，歡迎聯絡我們，讓專家協助您把「難處理的低績效」轉化為可管理、可成長的人才資產。
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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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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
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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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那份檔案、Email放在哪？工作總在「找東西」，5招減少工作區
每天花多少時間找檔案、Email、待辦事項？工作區太多，容易讓資訊分散、增加尋找時間。作者分享5個工作區整理技巧，從待辦工具、標籤分類到數位化管理，減少東翻西找，提高工作效率。本文節錄自《時間不夠用？先減掉八成雜事》。
文／飯田剛弘
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打造一個「工作區」「丟棄」紙張、「保留」數位檔案──建立工作區的技巧1. 找到適合自己的待辦事項管理工具2. 善用標籤、關鍵字與篩選功能3. 減少工作區的數量4. 從小範圍開始5. 不確定是否該丟棄時，「丟掉」實體物品，「保留」數位檔案
打造一個「工作區」
各位是否每天為了尋找物品或資料而花費許多時間呢？像是「那封電子郵件到哪裡去了呢？」、「那張備忘錄跑去哪了？」、「那個檔案存在哪裡啊？」、「那份文件擺去哪了？」之類的情況。其實，花在尋找上的時間，比我們想像中奪走更多寶貴的時光。
因為這些動作往往在不知不覺中進行，所以不容易發現。可能在一天之內就發生好幾次在找東西的情況。
或許這樣說會有點太過直接，但這些「尋找」的時間，幾乎不會產生任何價值。
更麻煩的是，愈是在忙碌的時候，愈容易發生不清楚所需的資料或訊息在哪裡，結果反而花更多時間到處尋找。
要減少這些時間浪費的方式，就是打造一個「工作區」。
所謂的「工作區」，指的是儲存與管理必須處理的事項和工作，以及相關資訊與資料的地方。像待辦事項清單、筆記本、電子郵件、聊天訊息、桌面上，或是抽屜、書架、包包等等，都可以成為「工作區」。重點是在平日就要養成習慣，除了「工作區」之外，不要隨意擺放。
不過，如果「工作區」過多，反而會使工作無法順利進行。以下是一些常見的情況：
找不到需要的工具，花了很多時間尋找，甚至最後不得不再去購買。
找不到他人之前曾經告知的資訊，導致工作無法繼續。
瀏覽過覺得有參考價值的網站，沒有加入書籤，結果再次搜尋時，耗費許多時間與心力。
記錄過和他人約定時間的筆記，不知道擺去哪裡，令人十分困擾。
事先調查的資訊筆記不小心弄丟，只能靠自己模糊的記憶回想。
找不到付款所需的文件或帳號資訊。
忘記購買必要的物品，卻買了其他多餘的東西。
直到要出門前，才慌張地到處翻找需要的票券或文件。
雖然有事先預約，卻找不到預約號碼或確認的郵件，而感到非常焦急。
當我們覺得自己不擅長安排時程時，上述這些情況往往更常出現。要讓事物順利進行， 最好是盡量把「工作區」集中在一個地方。若是把需要的東西或資訊放在不同地方，自己也會搞不清楚究竟放在哪裡，最後只會徒增尋找的時間。
因此，若要快速且輕鬆地找到所需資訊，最理想的做法是將所有待辦事物集中在同一個地方。
即使要將所有待辦事項完全集中在一個地方並不容易，但只要能盡量減少「工作區」的數量，就能縮短尋找的時間，讓工作更順利進行。
重新檢視自己有多少個工作區？
首先，請先參考下頁的表格，也就是數一數自己目前有多少個「工作區」。
數位資料的存放地點
工作區數量電子郵件（收件匣、寄件匣、草稿等）待辦事項清單（電子郵件、筆記本、Word檔等）雲端儲存區（Google 硬碟、OneDrive 等）電腦（桌面、各檔案夾）或 3C 設備（手機、平板）通訊軟體（Slack、Teams、LINE 等）其他應用程式和軟體
非數位、實體的存放地點
工作區數量筆記本或備忘錄行程表或月曆便條紙或便利貼檔案夾或文件夾各種盒子或箱子層架或書桌周圍床上包包或錢包裡白板自己的大腦其他人（同事或秘書等）家中衣服或褲子口袋
數出來的結果有幾個呢？我自己在舉辦研討會或培訓課程時，總會請學員統計自己的工作區數量，結果因每個人的工作內容與職務類型不同而有很大差異。
例如，擔任出納會計、總務等行政職的人，有時可能多達數十個工作區。而管理階層或外勤的業務人員，也有人少於十個工作區。
關鍵在於，先掌握自己目前的工作區數量，接著思考如何縮減那些花在「東翻西找」上的時間浪費。
「丟棄」紙張、「保留」數位檔案──建立工作區的技巧
以下介紹幾個在安排工作區時的重點：
1. 找到適合自己的待辦事項管理工具
市面上的待辦事項管理工具琳瑯滿目，有的只提供簡單的製作備忘錄與清單功能，有的 則是可管理完整專案的專業系統。選擇時要符合自己的需求與個性，這點至關重要。
若一開始就挑選過於複雜、使用不易的最新款高階工具，反而容易半途而廢。當自己想 要嘗試新工具時，建議優先選擇操作簡單、能與電腦和手機同步的雲端服務為佳。
2. 善用標籤、關鍵字與篩選功能
為了能快速找到待辦事項與相關資訊，可以用資料夾、透明文件夾或標籤，依照一定規則進行分類。不過更建議在整理時，能以數位化為前提，運用容易聯想的關鍵字、標籤、標記或篩選等功能，確保資訊能快速搜尋，管理也會更加輕鬆。
3. 減少工作區的數量
要降低「漫無目的尋找」所浪費的時間，最關鍵的做法就是把工作時需要的東西全部集 中在同一個地方。前面的內容也有提到，盡量減少工作區的數量非常重要。雖然實際數量會因工作環境和職務不同而有所差異，但原則上最好控制在個位數以內，以避免混亂。
4. 從小範圍開始
如果要處理的事情太多，要整理所有事物往往非常耗時費力。建議先從當下最需要處 理、最重要的部分開始整理，再慢慢拓展到其他部分。在熟悉工作區使用環境的同時，也能專注在盡量減少「時間浪費」和「找東西」上。
5. 不確定是否該丟棄時，「丟掉」實體物品，「保留」數位檔案
在試著減少工作區的數量時，常會出現不知道該不該留下的文件或資料。這時，我個人建議可以依照資料的類型處理。基本原則是若屬紙本資料，可「先掃描儲存成數位檔案後，再丟棄」，如果屬於數位檔案，則「暫時保留」。
紙張只會愈積愈多，占據空間又降低效率，因此建議能盡量數位化，達到減少紙張的效 果。如果擔心一下子全部丟棄會有風險而感到猶豫不決時，可以先掃描或拍照存成電子檔，再逐步進行斷捨離。
再次強調，工作區的數量一旦過多，即代表相關的資料與資訊分散各處，不僅增加尋找時間，也容易在管理和保存上出現困難，進而導致錯誤和疏失。
因此，要先掌握自己目前的狀況，再逐步減少工作區的數量，才能有效提高工作效率。
節錄自：寶鼎出版《時間不夠用？先減掉八成雜事：不加班也能升職的高效工作法》／飯田剛弘 著
待辦清單要寫什麼？該用什麼方法完成？改善拖延的拆解任務法
常常面對待辦事項越寫越長，卻不知道從何開始的窘境？待辦清單是提升效率和改善拖延的好幫手，但是要用什麼方法才能順利完成待辦清單呢？本文為《箱型時間：高速時代的15分鐘深度專注力》書摘精選，作者解析如何拆解任務、專注執行，幫助你實現工作生活平衡，改善拖延、突破時間管理瓶頸！
文／馬克‧曹–桑德斯
本文目錄（點擊可快速前往）
待辦清單包含的內容？待辦清單要寫什麼？該用什麼方式完成待辦清單？
待辦清單是列出你預計要完成的任務，通常會用來幫助我們記憶該做的事項；行事曆則是用來記錄、規劃活動的工具。箱型時間將這兩者結合——把待辦清單中的適當項目排入行事曆，並確保該活動會在規劃時間內完成。待辦清單和行事曆可以說是本書的兩樣前導元素。
待辦清單包含的內容？
待辦清單是箱型時間的先決要件，所以我們必須先了解什麼是待辦清單。讓我們順著前因後果想想：待辦清單上的事項是怎麼來的？主要有五個來源：
1. 想法
你想起上星期答應別人一件事；你淋浴時閃過一個靈感；在火車上看見跟老同學長得很像的人，突然想跟同學敘敘舊；做白日夢時，你腦中飄過充滿創意、可能有用的點子。我們的大腦一直處在活動狀態，而且有很多無法預料的事。很多來自環境的外在刺激，也都無法預料。因此念頭、想法、事件、靈感，提供了行動構想。建議你在待辦清單中規劃一個待學區，寫下你有興趣，但還沒有時間去學的事物。
2. 訊息
我們每天收到超過一百封電子郵件，簡訊和社群媒體應用程式產生的訊息量更是不遑多讓。這些訊息很多是自動產生或自動發送，不僅不相關，也沒重要到必須去處理。但是某些需要思考和回應的訊息，就可以寫進待辦清單。其實，即使是只需要略做回應的小事，也會是需要處理的待辦事項。
3. 會議或與人對話
我們每天的工作有四分之一花在開會上，有調查顯示每天至少會有二十七段對話，這些即時的人際互動引來各式各樣的任務。有可能是老闆直接指派給你，有可能是因為跟年長的鄰居閒聊，所以答應幫忙修理籬笆，也有可能是在一場業務會議結束時，被指派要做什麼事。
4. 工作本身
你會在寫完銷售簡報後發現需要事先演練；你會在撰寫商業企劃時發現需要研究市場；你會在使用客戶關係管理軟體時發現有幾項內容需要補齊；你會在登入任務管理軟體後發現有一系列工作等待完成……工作就是這樣，會衍伸出更多工作。
5. 生活瑣事
我們有很多私人事務要打理，包括：洗衣、打掃、購物、付帳單、煮飯、保養汽車、修繕房屋、整理花園農圃、運動、個人健康、假期規劃、照顧家人或寵物、丟垃圾、做資源回收、打理社區事務等。在這當中，有許多固定重複的事，也有較難預料的事；有些事情跟家庭成員有關，特別是住在一起的家人。這些都是要處理的事，不管我們想不想做都得完成。
待辦清單要寫什麼？
待辦清單上的事項可以做成時間箱，寫進行事曆。當你準備花時間使用數位行事曆，在適當環境、以正確心態規劃時間箱時，你會需要製作時間箱的素材，而這些素材就來自你的待辦清單。將待辦事項寫進時間箱，完成這一天的任務後，原本的任務清單就會變成你的「達成清單」。
此外，不是每個點子都是好點子，不需要的待辦事項必須送進垃圾桶！再說，從把想法寫進待辦清單，到真正要實踐時，事情可能已有變化，讓這件事變成多餘的想法。請注意，想「把待辦清單上的事項統統完成」是個錯誤的念頭。
該用什麼方式完成待辦清單？
雖然世界上有數十億人口會寫待辦清單，但是對於待辦清單究竟該怎麼寫或完成，卻沒有個共同概念。以下內文是我讀過相關內容後，加入箱型時間元素，希望能幫助大家把這個被忽略的重要事項做得更好。
1. 拆分成可處理的單位
將任務拆解成可以處理的塊狀。某人可以處理的單位不一定適合另一個人，因此一般共識是時間不要超過半天，理想狀態是最多一、兩個小時。我也贊同這樣的時長。但是有些任務需要的時間可能很短，例如提醒自己寄追蹤郵件或回家途中買牛奶。所以採用箱型時間的時候，你可以先把下個要做的事記在心裡，再去進一步拆解或統整，不需要一次做完任務的拆分。
請記下任務的細節，以便你回頭審視清單時，可以快速想起要做的事。例如，「研究靈魂旅行」這個待辦事項，如果只寫「研究」的話，幾小時或幾天後，你就看不懂意思了。至於預估時間、重要程度、緊急程度、依存性、合作者、截止期限、最終目的、類別等，有可能是有用的額外資訊，但並不一定要寫出來。
2. 流程
請參考前面提到的資訊類別，為任務歸類，並配合最重要的生活面向，將這些類別系統化。舉例來說，全世界有十二億人使用微信、兩百萬人使用WhatsApp、五百萬人透過簡訊發送和接收訊息。你若不願意忘記履行承諾或完成任務，就需要一套系統，幫助你分辨何時要把聊天訊息變成該執行的任務。例如，標上星號或書籤的訊息表示要有後續動作，以及根據訊息需要處理的時間，來製作有可能需要循環出現的時間箱。重點在於將會形成後續任務的事項，移至待辦清單及時間箱，整套流程才不至於中斷。
其他會形成後續任務的活動，也要建立待辦清單寫入行事曆。不要相信你的記憶力，因為記憶不完全靠得住，要是發生意外，你可能會嚴重受挫。
有些人會寫好幾張待辦清單，細分成：工作、社交、財務、居家修繕、家庭活動、個人活動等。對大部分的人來說這樣做會降低生產力，因為我們必須把這些放在不同地方的清單互相比較，以辨別各項任務的重要和緊急程度。而最後，我們每一個人只會有一套自己的時間計畫。從這個角度看，一個人只要有一份涵蓋全部事項的待辦清單就足夠。這對區分寫進待辦清單的事項，尤其有幫助。
請以「動詞」為開頭，因為動詞代表你要去「做」某一件事。
依照重要性替任務分類，並維持分類——這是最重要的一點，不過在細節上卻有許多不同的意見。包括卡爾．紐波特在內的一派人士提倡把類似任務集合成一組，分批次處理，並在不同批次的任務間安插休息時間，好讓我們能在處理下一項任務前，消除先前的認知脈絡。這麼做非常合理，但缺點是，可能無法及時處理藏在一大批任務裡的緊急任務。另外一派包括我在內的人士，則是提倡要依緊急或重要程度來分類。以下提供一套非常簡單的規則，幫助你從一長串的可能任務中，挑出適合歸為一組的任務：
將任務貼到電子試算表上。
在任務名稱旁邊的欄位，使用一到十的數字，標示任務的緊急或重要程度。
依照數字大小整理欄位順序。
把焦點放在前幾項的任務（排在後面的就是比較次要的）。
原本一大串五花八門、分不清重要程度的煩人事項，已變成一張精簡的「必須完成的事項清單」，你可以鬆口氣了。
這一長串非重要事項也需要好好處理。你可以刪除，也可以另外安排時間重新審視。有些事項過段時間後，重要程度會提高。
請想想哪一種分類方式比較適合你，但不管你選用哪種方式，都需要將事項分門別類。當你缺乏一套值得信任的排序方式時，你會不斷地自我質疑、看輕待辦清單、心想是不是該把另一項任務排在前頭。井然有序的清單可以消除選擇的焦慮，這也是一次做一件事的力量。
你要有固定刪減待辦清單的習慣。刪減待辦清單也是個可以排進行事曆的任務，而且非常適合設成重複的週期性行程。將待辦清單上需要刪除的事項扔進垃圾桶，是正常且重要的工作。
提醒你，只要上網搜尋，就可以找到許多現成的待辦清單格式，也許會對你有幫助。這些清單可能會涵蓋：旅行、露營、有趣的對話、購物、居家打掃、搬家、為面試做準備、居家安全、裝修、人生願望清單等，所有別人的好點子和分享的好方法你都可以去學習使用，甚至也可以請生成式AI幫忙你製作待辦清單。
3. 做法
我最喜歡的做法是使用數位科技和把待辦清單儲存在雲端空間。那樣就可以有超連結、與他人共享、複製、貼上，備份起來也比較方便。這些也是數位行事曆使用者喜歡的優點，但不管寫在哪裡，你一定會想要快速存取待辦清單。好不容易有靈感閃過，你不會希望還來不及記下，就忘記了，我們要盡力地減少阻力。
我自己是有開Google文件隨手記錄待辦事項的習慣。如果事情太多，開始感覺手忙腳亂（像是休假完累積一堆事要做時），我會依照前面的方法，把待辦清單貼進電子試算表，依照重要性排序，進行分類、製作時間箱。
4. 勇敢作夢
待辦清單上會有許多平凡無奇的事。目前為止，本章所提的例子大多是這種類型。但是把待辦清單侷限在此，也就侷限了你的人生。你也許會覺得夢想很遙遠、難以企及，但是你跟夢想之間的距離，也許只是一條待辦清單上的事，少了幾個時間箱。不管你是想學習新語言、轉換工作跑道、宣傳你的理念，還是成為更善良的人，你都需要先踏出一小步，而待辦清單可以是你的臨時棲所。
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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從識人到用人：剖析性格特質，優化團隊組織配置
文／104人資學院
本文探討了企業在招募和管理人才過程中，如何透過剖析性格特質來優化團隊組織配置。僅僅依賴履歷和技能無法完全預測一位員工的適應性，性格特質乃是成功的關鍵。透過五大人格理論研發的性格量表，企業能夠深入了解求職者的情緒穩定性、合作性與創造力等，避免因性格不合而造成的離職風險。針對員工特質的精準配對，幫助主管制定適合的管理策略，促進團隊合作與穩定性。最終，透過科學的性格洞察，企業可提升選才準確度，打造高效團隊。
本文導覽
性格特質：選對人的關鍵依據
用人選才：從單一特質到性格組合
帶人管理：讓性格成為「用才依據」
性格X職務配對：提升久任與績效
實際應用：從團隊默契到領導選育
讓104測評中心成為選才用才的智囊
在招募與管理人才的過程中，常見一種情況是：履歷看起來完美、技能符合需求，但進入團隊後卻發現適應不良、溝通卡關，甚至短期內離職。這些問題往往不是能力不足，而是「性格不合適」。企業若能在選才階段就洞察性格特質，不僅能預測穩定度，更能提升整體團隊效能。
104人資學院資深專任顧問李冠輝在「精準選才×有效帶人：探索性格特質，打造高效團隊」的講座中指出，現代用人不能只看冰山上的專業技能，還要深入冰山下的性格特質與動機，才能找到「合得來、留得住、帶得動」的團隊成員。
性格特質：選對人的關鍵依據
我們過去常說「選才看能力、用才靠管理」，但李顧問提醒，性格才是決定這個人能否發揮所長的潛在條件。即使具備相同能力與背景，不同性格的人，在壓力下的表現、團隊互動、學習意願、接受回饋的方式都可能大相逕庭。
以五大人格理論（Big Five）為基礎，104測評中心設計的「性格量表」涵蓋情緒穩定性、親和樂群性、勤勉謹慎性、外向實踐性與經驗開放性等五大面向，細分為27項行為指標。例如：
抗壓性與情緒調適：預測應徵者面對壓力時的穩定度。
合作性與社交性：評估其團隊協作的潛能。
謹慎性與堅毅性：反映執行任務的細緻度與持久度。
企圖心與表現性：洞察其主動性與成果導向程度。
創造力與思辨性：判斷其應變能力與創新潛力。
透過短短15分鐘的測驗，就能掌握個人性格在各面向的相對位置，有效避免只看履歷或面談時留下的表面印象。
用人選才：從單一特質到性格組合
用對人，比用強的人更重要。李顧問強調，選才時不能只單點看「這個人有沒有責任感」，而是要思考多種性格的組合。例如：
企圖心高但堅毅性低：可能容易放棄、不穩定。
影響性高但同理心低：可能擅長說服卻易忽略他人感受，造成團隊摩擦。
合作性高但創造力低：或許適合穩定執行型的職位，但不利於創新任務。
這些組合的解讀，不僅有助於選才，也能幫助主管安排任務與溝通策略。104測評中心的報表設計，除了呈現各項性格指標的高低位置，也會提示可能的互補或風險組合，幫助HR與主管做出更立體的判斷。
帶人管理：讓性格成為「用才依據」
主管常面臨一個難題：部屬能力不錯，卻總是與他人發生摩擦、無法主動溝通，或無法承受壓力。這時若沒有性格上的理解，容易將問題簡化為「態度不好」，甚至錯失培育的可能性。
透過性格測評，主管能夠：
找到適合每位成員的工作風格與溝通方式。
避免高潛力人才因誤解而流失。
在帶領團隊時，運用差異性打造互補結構，而非一味追求同質化。
舉例來說，一位企圖心強但抗壓性低的新人，若在初期就安排大量獨立挑戰任務，可能會因壓力導致挫敗感，反而打擊信心。但若安排一位謹慎且穩定的資深同事進行協作，不但能保留其主動性，還能給予情緒支持，降低離職風險。
性格X職務配對：提升久任與績效
104測評中心根據多年大數據建立了「穩定任職模型」，能協助企業預測候選人是否具備長期穩定任職的性格特質。這在高流動率如客服、零售、行政助理等職位中尤其關鍵。
例如，具備「守成性」、「知足性」、「順應性」、「責任感」的員工，在偏重執行面、變動低的職務中通常更能久任、累積經驗、發揮穩定價值。相反地，若員工較具備「創意」與「冒險」特質，卻安排單調例行的工作給他，反而容易出現不穩定、不滿足的情緒，導致高離職率。因此，正確的性格與職務匹配，不只是找對人，更是留住人的重要關鍵。
實際應用：從團隊默契到領導選育
除了選才與用才，性格測評也能幫助組織理解整體團隊的運作模式。例如：
團隊是否過度集中在某一性格面向（如保守、低冒險），導致創新停滯？
是否缺乏情緒穩定與表現導向的中堅人才，造成執行落差？
團隊成員彼此的合作性、順從性、社交性差異大，導致溝通不良？
透過性格分析，企業能建立屬於自己的「團隊性格常模」，日後無論新招進來的是業務、行銷、PM或主管，都能更準確地評估其與現有文化的融合度。
讓104測評中心成為選才用才的智囊
人才不是用看的就能了解，也不是靠面談就能摸清。若你希望：
增加選才準確度，避免誤判與流失
協助主管理解團隊，提升帶人效率
建立符合企業文化與需求的性格選才標準
歡迎與【104測評中心】聯繫，從性格洞察出發，打造高效協作的團隊生態。讓我們一起讓「人」與「位置」的配對，不再靠運氣，而是靠科學。
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