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量測儀器操作
能準確操作各種測量設備，確保數據的精確與可靠，是提升產品品質與生產效率的關鍵。此技能不僅要求熟悉儀器的使用方法，還需掌握校正、維護與故障排除，避免測量誤差影響決策。具備此能力的人才，能有效協助品質管理、研發及生產流程，提升企業競爭力。
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甲級儀表電子技術士
民國七十二年為配合工業電子精密化分工再予修正時，將工業電子職類分為數位電子、儀表電子、與電力電子等三組。為配合本行業技術之發展，並達到專業技術（從業）人員技術之提升，因此於八十一年再予修正。
本職類技能檢定規範修正係以工業電子技術（從業）人員養成訓練課程規範與設備規範及各級學校電子相關類科課程標準為依據，擇其重點修正本技能檢定規定之工作項目、技能種類、技能標準與相關知識。
甲級工作範圍：儀表電子裝置之組裝、測試、檢修、改善及撰寫報告。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
甲級工業儀器技術士
工業儀器之技能檢定規範分甲、乙、丙三級：
(一)明訂分級的工作範圍：
1.丙級──儀器工程按圖施工及儀器基本操作，為儀控技工級。
2.乙級──儀器工程檢查及儀器維修，為儀控技術員級。
3.甲級──儀器工程設計，改善及管理，為儀控工程師級。
(二)顯示分級應具知能內涵之劃分：
1.丙級──70％儀器工程安裝及操作、實作。30％儀器工程相關知識。
2.乙級──50％儀器工程檢查及維修、實作。50％儀器工程相關知識。
3.甲級──30％儀器工程設計、改善、實作。70％儀器工程相關知識。
甲級工業儀器技術士工作範圍：具備工業儀器控制行業之專業與相關知識、職業道德、敬業精神、工作態度，能依既定條件實施儀控工程之設計，改善及管理。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
乙級測量儀器修護技術士
乙級測量儀器修護技術士工作範圍：從事各類一般測量作業儀器之保養維護、拆裝檢修、校驗調整工作。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
丙級工業儀器技術士
工業儀器之技能檢定規範分甲、乙、丙三級：
(一)明訂分級的工作範圍：
1.丙級──儀器工程按圖施工及儀器基本操作，為儀控技工級。
2.乙級──儀器工程檢查及儀器維修，為儀控技術員級。
3.甲級──儀器工程設計，改善及管理，為儀控工程師級。
(二)顯示分級應具知能內涵之劃分：
1.丙級──70％儀器工程安裝及操作、實作。30％儀器工程相關知識。
2.乙級──50％儀器工程檢查及維修、實作。50％儀器工程相關知識。
3.甲級──30％儀器工程設計、改善、實作。70％儀器工程相關知識。
(三)丙級工業儀器工作範圍：
一、具備工業儀器行業之基本知識、職業道德、敬業精神、工作態度及安全習慣。
二、能依照儀器工程圖完成安裝外，並應具有工業儀器基本操作之能力。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
乙級工業儀器技術士
工業儀器之技能檢定規範分甲、乙、丙三級：
(一)明訂分級的工作範圍：
1.丙級──儀器工程按圖施工及儀器基本操作，為儀控技工級。
2.乙級──儀器工程檢查及儀器維修，為儀控技術員級。
3.甲級──儀器工程設計，改善及管理，為儀控工程師級。
(二)顯示分級應具知能內涵之劃分：
1.丙級──70％儀器工程安裝及操作、實作。30％儀器工程相關知識。
2.乙級──50％儀器工程檢查及維修、實作。50％儀器工程相關知識。
3.甲級──30％儀器工程設計、改善、實作。70％儀器工程相關知識。
乙級工業儀器技術士工作範圍：
一、具備工業儀器控制行業之相關知識、職業道德、工作態度及安全習慣。
二、能依照工業儀器工程及相關說明完成儀控工程檢查、校正、維護及使用。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
PC硬體裝修檢測認證
PC硬體裝修檢測認證: 確保技術人員具備PC硬體裝修及維修技能，包括組裝、診斷和維護電腦硬體設備。
此認證驗證個人在組裝、測試和排除PC硬件組件方面的專業知識。可能包括硬件兼容性知識、組裝技術、診斷工具以及故障排除方法。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
精選貼文，掌握第一手知識
量天測地、解構力學——深入成大南工土木科，從材料試驗到現代營建實務的養成記
土木工程往往不像建築設計那樣容易受到矚目，但每一棟建築、每一座橋梁的安全與品質，背後都少不了土木工程專業的支撐。國立成功大學附屬臺南工業高級中等學校土木科便以「專業、實作、創新」為核心，透過扎實的理論課程、多元實作訓練與工程現場接軌，培養兼具工程知識與實務能力的人才。 土木科教師方偉烈表示，建築與土木外界看來似乎差異不大，但兩者的定位並不相同，「建築比較著重空間設計與規劃，而土木更關注工程技術與結構安全」。建築師負責完成整體建築設計，土木工程專業人員則負責讓設計安全落實、順利施工，兩者始終是相輔相成、不可或缺的重要夥伴。
從基礎到專業，逐步建立工程能力
土木科的課程依照學生不同階段循序漸進安排。高一以基礎能力培養為主，除了國英數等一般科目外，專業科目則會修習如土木建築工程與技術概論、構造與施工法，搭配測量實習、製圖實習，建立學生的基礎專業。
到了高二課程逐漸加深加廣，逐步深入專業核心，學生將修習工程力學、營建技術實習、電腦輔助製圖實習、工程測量實習、地形測量實習、材料與試驗等課程。此階段學生將投入許多時間在實習課程中，先學習基礎理論，再透過大量的做中學，在理論與操作中深化自身專業。以材料與試驗課程為例，學生會接觸粒料分析、混凝土拌合、混凝土養護、混凝土抗壓等內容，實際了解建築材料背後的工程原理。同時，學生也會實際進行砌磚、木工、鋼筋施工、模型製作及室內配線等內容，並有機會親自操作，透過大量實作累積工程現場所需的經驗與判斷力。
圖：學生參訪鋼筋加工廠了解實際製程
高三時課程則以專題帶領學生整合三年所學，學生透過組隊合作完成專題作品，專題主題以興趣為導向，鼓勵學生發揮專業視角，利用創意解決實際問題。有學生設計改善生活問題的木工作品，也有人規劃建築模型，從選址、結構到功能規劃，都必須活用過去累積的知識完成完整專題，不局限於土木內容，反而讓學生更能發揮創意和觀察力。此外，成大南工土木科更致力於課程的創新，透過加入無人機測繪等內容，讓學生接觸數位測量技術，讓學生在已有的知識基礎上，持續拓展在工程應用的新視野。
理論與實作並重，真正理解工程的本質
許多學生入學前往往認為土木科就是不斷動手施工，但真正進入課程後，學生才發現實作背後需要扎實的理論支撐。
方老師表示，材料試驗就是最好的例子，學生必須先理解材料性質、混凝土比例及相關理論，再進入實驗室完成實驗，驗證結果是否符合工程標準。土木科並非只有操作技能，更需要具備數理分析與工程判斷能力。這樣的學習歷程，也讓不少學生重新認識土木工程。
圖：學生合作組裝工程結構模型
土木科二年級林同學分享，原本以為土木科就是每天在戶外施工、砌磚，實際就讀後才發現，還必須學習材料、測量、力學等專業理論。「它（土木科）不是只有曬太陽做工程，也要學很多理論架構。」另一位二年級郭同學也有相同感受。他原本認為土木科以實作為主，真正接觸課程後才發現有比想像中更多的理論知識。
成大南工扎實深厚的課程設計，帶領學生在每一項工程操作之前，先建立完整的知識基礎，才能在實作中更深刻理解背後的原理，也讓學生在實際操作中更深入理解工程原理 。
大量實作、接觸現場，從實務中累積出專業即戰力
除了課堂上的操作，土木科也積極透過競賽與專題，引導學生將知識真正應用於實際問題。
例如，學生曾組隊參加正修科技大學木橋載重競賽，從木材裁切、打磨到橋梁組裝，歷經兩個月反覆製作與調整，最終獲得外觀特別獎。土木科二年級王同學表示，雖然橋梁承載能力仍有進步空間，但看到團隊一步步完成作品，仍讓他感到十分有成就感。
圖：學生參加橋樑載重競賽展示成果
方老師也指出，土木科最大的特色，就是讓學生「做中學」。學生不只是完成作品，而是在反覆操作、修正與驗證中，逐漸培養工程判斷能力，學生也會在不同年級，分別考取測量丙級、建築製圖應用-電腦繪圖項丙級、工程測量乙級等三張證照，累積未來升學或就業的競爭力。若直接投入職場，畢業學生將具備基本施工與監造能力；若選擇升學，也能良好銜接土木工程、營建工程等相關科系。
除了校內課程，土木科每學期也安排企業參訪，帶領學生走進建設公司、工程顧問公司、鋼筋工廠及材料檢驗中心，了解不同工程環節的實際運作。部分學生更有機會參與寒暑假的校外實習，親身進入工地現場，提前體驗工程工作的內容。透過一次次與業界接觸，學生不只是認識未來職涯，更能理解課堂所學如何真正應用於工程實務。
專業、實作、創新，培養面向未來的工程人才
談到土木科最重要的特色，受訪教師以「專業、實作、創新」三個關鍵字作為總結。「專業」代表扎實的工程知識；「實作」代表大量操作與現場經驗；而「創新」則是持續導入無人機測繪等新技術，讓學生能與時俱進，接軌產業發展。
圖：學生學習操作無人機設備
方老師也觀察到，許多學生在三年的學習中，最大的改變並不是學會多少技術，而是逐漸不害怕動手，也願意主動尋找解決問題的方法。從學生觀點來看，王同學認為，只要喜歡動手做、願意學習，就能在土木科找到自己的舞台；郭同學則認為，具備邏輯思考能力、願意面對挑戰的學生，都很適合投入這個領域。
從基礎理論、工程實作到創新技術，成大南工土木科不只是教學生如何完成一項工程，更希望培養學生面對問題時的工程思維，讓每一位學生都能在未來的升學與職涯道路上，穩穩築起屬於自己的專業基礎。
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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）
[joblist_plugin title='推薦【數據／資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3']
【數據／資料工程師】職場常見證照整理：
序號證照證照介紹發照單位1DP-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...＜詳情＞Microsoft2Google專業資料工程師認證專業資料工程師透過收集、轉換和發布資料來實現以資料所驅動的決策。資料工程師應該能夠設計、建置、操作...＜詳情＞Google3SSE 大數據國際認證隨著有關大數據的程式語言、運算平台、基礎理論，以及虛擬化、容器化的技術成熟...＜詳情＞Silicon Stone Education4AWS認證的數據庫-專業級認證報考資格：1.接觸資料庫技術至少 5 年、2.實際使用 AWS 至少 2 年...＜詳情＞Amazon Web Services5台灣風險數據分析師除了相關法遵外，應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業...＜詳情＞社團法人台灣風險管理協會更多數據相關證照＜前往＞
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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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HR這樣做數據分析報告，老闆才想聽！
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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APP開發的產品經理(PM)要懂得核心術語2：質量保證、用戶體驗、性能優化與部署運維
在APP開發中，除了理解開發方法論和技術架構，產品經理還需熟悉質量保證、用戶體驗設計、性能優化以及部署與運維相關的術語。以下將詳細介紹這些關鍵術語。
【質量保證與測試】
10. 單元測試（Unit Testing）
單元測試是對軟件中的最小可測試單元（如函數或方法）進行測試，確保其功能正確。通過自動化單元測試，開發者可以及早發現並修復代碼中的錯誤，提高代碼質量和穩定性。
11. 回歸測試（Regression Testing）
回歸測試是在軟件修改後進行的測試，目的是確保新變更未引入新的錯誤。這通常包括重複執行之前的測試用例，驗證系統在更新後依然保持預期的功能和性能。
12. 持續集成（CI, Continuous Integration）
持續集成是一種開發實踐，開發者頻繁地將代碼集成到主分支，並自動進行測試。這有助於及早發現和解決集成問題，縮短開發周期，提高產品質量。
【用戶體驗與界面設計】
13. Wireframe（線框圖）
線框圖是一種展示應用程序界面布局和結構的簡單草圖，通常不涉及具體設計細節。它用於早期階段的設計討論，幫助團隊確定功能和佈局的基本框架。
14. 原型（Prototype）
原型是一個更具交互性的模型，模擬最終產品的功能和用戶流程。通過原型，產品經理和設計師可以更直觀地展示產品概念，並收集用戶反饋以進行改進。
15. UI/UX（用戶界面/用戶體驗）
- UI（用戶界面）：指界面的視覺設計，包括顏色、字體、圖標等元素，目的是創造美觀且易用的界面。
- UX（用戶體驗）：關注用戶在使用產品時的整體體驗，包括易用性、滿意度和互動流程。良好的UX設計能提升用戶滿意度和產品黏性。
【性能與優化】
16. 性能指標（KPIs, Key Performance Indicators）
性能指標是用於衡量應用性能和成功的關鍵指標，如響應時間、資源使用率、錯誤率等。通過監控這些指標，產品經理可以了解應用的運行情況並進行優化。
17. 延遲（Latency）
延遲是指數據從源頭到達目的地所需的時間，直接影響應用的響應速度。低延遲能提升用戶體驗，特別是在即時應用和高頻交互場景中尤為重要。
18. 負載均衡（Load Balancing）
負載均衡是將工作負載分配到多個計算資源（如伺服器）上的技術，以提高應用的可用性和性能。通過合理的負載均衡策略，可以防止單點故障並確保系統在高流量時依然穩定運行。
【部署與運維】
19. CI/CD（持續集成/持續部署）
持續集成（CI）指開發者頻繁集成代碼並自動進行測試，而持續部署（CD）則是自動將通過測試的代碼部署到生產環境。CI/CD流水線能夠加快發布週期，提高部署的可靠性和一致性。
20. 容器化（Containerization）
容器化是使用容器技術（如Docker）來封裝應用及其依賴，實現一致的運行環境。容器化使得應用在不同環境下的部署更加簡單和可靠，並促進微服務架構的實現。
21. 雲服務（Cloud Services）
雲服務提供計算資源、存儲和其他服務的遠程服務，如AWS、Azure、Google Cloud等。利用雲服務，產品經理可以快速擴展應用的基礎設施，降低運營成本，並提高系統的靈活性和可擴展性。
【其他關鍵術語】
22. 需求文檔（Requirements Document）
需求文檔詳細描述產品功能和特性，是開發過程中的重要參考資料。它包括用戶需求、功能需求、非功能需求等，為開發團隊提供明確的指導和目標。
23. 用例（Use Case）
用例描述用戶如何與系統互動以達成特定目標的情境。通過用例分析，產品經理可以更好地理解用戶需求，設計符合用戶期望的功能和流程。
24. 回饋迴路（Feedback Loop）
回饋迴路是指收集用戶反饋並將其應用到產品改進中的過程。有效的回饋迴路能夠幫助產品不斷優化，提升用戶滿意度和市場競爭力。
通過深入理解這些術語，產品經理能夠更全面地掌握APP開發的各個環節，從質量保證到用戶體驗，再到性能優化和部署運維，從而更好地推動產品的成功。
拿出數據報告，老闆還是不買單？專家：讓數字有「說服力」需2大元素
雖然提交了精準的數據報告來說服老闆，但最終老闆仍選擇保留態度，這樣的報告究竟缺少了什麼呢？作者指出，要讓數字真正具有說服力，必須同時具備兩個要素：「邏輯」和「合理」，本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》，傳授增加說服力的數字溝通法！
文／盧泫兌
這個月我們又達成銷售目標了！次長，按照這個成長趨勢，用不了多久，全韓國國民都會成為我們新產品的用戶了吧！你是不是想得太樂觀了？從數據來看，目前累計銷售量已經突破2,000萬件，每月平均銷量達200萬件，這樣推算的話，1年3個月後，應該就能達到這個數字了吧？雖然按這個算法是沒錯，但最近銷售成長率已經開始趨緩了。要達到5,200萬，也就是和韓國總人口數相等的銷量，還很難說。而且考慮到未來可能會有更換需求，要讓全韓國國民都使用我們的產品，應該沒那麼容易吧？
在職場上，要說服他人接受自己的觀點往往是件不易的事。這是因為在涉及利害關係時，每個人的想法、觀點和價值取向都可能不同。因此，我們需要運用數字來整理和說明複雜的情況。然而，只靠數字並不能解決所有問題。
以A麵包店為例，該店擁有2台烤箱，每台烤箱每小時能烤5個麵包。在正常情況下，烤箱每天運行10小時，能製作並銷售100個麵包。某天，原本穩定的訂單量突然增加到500個，老闆只能通知顧客麵包已經提早賣完。但這種情況並未結束，第二天、第三天的訂單量仍維持在500個左右。
起初以為這只是暫時現象，但一個月後發現，雖然訂單量有些許波動，平均仍穩定在500個左右。為了應對這樣的成長需求，店長決定說服老闆增購烤箱。那麼，應該增購幾台烤箱才合適呢？店長熟練運用數字，整理出以下分析並向老闆匯報，為決策提供依據。
烤箱增購提案●隨著訂單增加，生產量也會增加1. 每台烤箱生產量：50個（每小時生產量運作時間=5個x10小時）2. 麵包生產量現況：100個（每台烤箱生產量機器2台）3. 麵包需求量現況：500個4. 需要增加的生產量：400個請酌參前述內容後，增購烤箱。
如果要額外製作400個麵包，需要增購8台烤箱。從計算的角度來看，這個結論是正確的，因為每台烤箱每天可以製作50個麵包。然而，老闆依然猶豫不決，遲遲無法做決策。
如果訂單量減少了怎麼辦？
延長現有烤箱的運作時間，會不會更有效率呢？
延長運作時間的話，可能還需要增聘人力……
採購費用該怎麼辦？
如果是貸款，還得考慮利息問題，就算貸款，一次增購8台烤箱真的合適嗎？
即使烤箱增購到位，其他原料的供應就能完全跟得上嗎？
店長雖然提交了精準的數據報告來說服老闆，但最終老闆仍選擇保留態度。那麼，店長的報告究竟缺少了什麼呢？
要讓數字真正具有說服力，必須同時具備兩個要素：「邏輯」和「合理」，數字背後的依據是否合乎邏輯，以及檢視這些數字在現實中是否具有可行性。店長的提案雖然具備邏輯，但缺乏合理性，這正是無法說服老闆的關鍵。
即便在報告中已經善用數字來表達，卻仍無法說服對方時，就需要檢視這些數字是否缺乏邏輯或合理。接下來，我們深入探討這兩個要素的具體含義。
增加說服力的數字溝通法
邏輯烤箱一天運作10小時可以生產50個麵包，但若要增加400個麵包產量，就需要增購8台烤箱。合理就現實狀況而言，增購8台烤箱真的是最佳方案嗎？
邏輯：數字運算的依據
邏輯的核心在於「數字產出的基礎」。例如，為了製作額外的400個麵包，需要增購8台烤箱。如果主張需要9台或10台烤箱，那麼這樣的計算顯然就不符合邏輯。
邏輯建立在以下3個要素之上：
依據：如每台烤箱每小時可生產50個麵包。
推論：設備需求=需求量 ÷ 單台設備生產量。
正確的運算：計算過程無誤。
只要上述任何一項出現問題，數字就會缺乏邏輯，因此需要仔細檢查。
合理：是否符合現實
即使數字的邏輯無懈可擊，若不合理，仍然難以說服他人。合理指的是「數字是否適合用於現實情境，並具有可行性」。A麵包店的店長之所以無法說服老闆，正是因為他無法解答「增購8台烤箱是否是最現實可行的解決方案」這個疑問。
有邏輯，但不合理
B分店認為，因為今年人手不足，導致銷售表現不佳，最終未能達成目標。假設每名員工的年均銷售貢獻為5,000萬韓元，理論上只要新增10名員工，營業額便能增加5億韓元；新增20名員工，營業額則可增加10億韓元。然而，實際情況並非如此，因為產出的結果不會隨著新增的無限增加而無限提升。
人們常誤以為，邏輯正確的計算結果必然可信，進而認為這些數字能有效說服他人。然而，邏輯正確並不意味著數字就合理。如果數字不合理，往往會引來各種質疑；若無法妥善回答，還可能被認為準備不足，甚至導致負面評價。
檢查數字是否合理的最佳方法是，向自己不斷提問，先說服自己。在實際使用這些數字之前，應確認數字的計算依據，並評估其是否能在現實中實現。即便是推測數字，也應從最壞情境出發，檢視其是否華而不實，或是否可能帶來損失。這樣一來，當主管針對數字提出質疑時，就能自信從容地應對。
建議在使用數字之前，參考下表進行自我檢查。
數字自我審查表
Q1怎麼算出這個數字的？Q2這個數字是最佳解答嗎？Q3這個數字是現實中可以達成的數字嗎？Q4這個數字會不會太過浮誇呢？Q5這個數字比預期還小，這樣真的夠嗎？Q6這個數字與之前討論過的有何差別呢？
在使用數字之前，找到同時符合邏輯且合理的數字，對於說服他人至關重要。接下來，回到前文的案例，假如我是A麵包店的店長，我可能會這樣撰寫提案：
老闆，目前增加的麵包需求量只要增購8台烤箱就可以應付，但這個方案還是有幾點需要討論。首先，安裝烤箱的空間不足，即便進行空間拓展，最多也只能容納5台烤箱。此外，以現有的人力，是否能承擔增產的麵包數量也是一個問題，因此可能需要增聘人員。既然每日麵包訂單已穩定達到500個，是否可以考慮先增購3台烤箱，以5台烤箱的規模嘗試每日生產250個麵包？如果能穩定生產250個，希望您也能同步考慮是否進一步擴展製作空間，或者在附近開設分店等追加增產方案。
如果你是老闆，會因為我的建議而決定添購烤箱嗎？請試著站在店長的立場，運用邏輯與合理性，想像自己該如何說服老闆。透過這樣的練習，相信在下一次報告時，會看到更進步的自己。
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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行為改變技術的評估與效果測量 行為改變技術 大葉大學國企系
行為改變技術的評估與效果測量 行為改變技術 大葉大學國企系
一、章節導言
行為改變技術的設計與實施完成後，評估與測量效果是確保策略有效性、可持續性與改進的重要環節。本章將介紹行為改變效果的評估方法、指標設計、數據收集技術，以及結果分析與報告撰寫，幫助學生掌握行為改變專案的完整循環。
二、行為改變評估的重要性
1. 檢驗策略有效性
o 了解行為干預是否達到預期目標。
o 判斷技術或工具的適用性與可行性。
2. 改善與調整策略
o 根據數據分析結果，調整技術組合或實施流程。
o 避免資源浪費，提高干預效率。
3. 確保可持續性
o 評估行為維持狀況，確保改變不僅短期有效。
4. 提供研究與政策依據
o 為教育、健康、環境等領域提供科學依據。
三、評估指標設計
（一）行為量化指標
• 次數與頻率：每週運動次數、每日蔬果攝取量。
• 持續性：行為維持天數、連續達標週數。
• 遵循率：達到指定目標的比例。
（二）心理與認知指標
• 態度變化：對行為的態度評估問卷（Likert 量表）。
• 自我效能感：行為自信心、能力感提升。
• 動機指標：內在與外在動機改變。
（三）環境與社會互動指標
• 社會支持量：小組互動次數、社群回應率。
• 環境使用率：設備使用次數、工具或 App 活動數據。
四、數據收集方法
1. 自我報告工具
o 行為日誌、問卷、調查表
o 優點：簡單、成本低
o 缺點：可能有記憶偏差或社會期望效應
2. 觀察與紀錄
o 現場觀察、攝影紀錄、行為監測
o 優點：客觀
o 缺點：需人工或技術成本較高
3. 數位追蹤工具
o App 記錄、穿戴裝置（步數、心率）、線上學習平台數據
o 優點：持續追蹤、精準
o 缺點：需技術支持、隱私保護問題
4. 混合方法
o 結合自我報告、觀察與數位追蹤，提高資料可靠性
五、效果測量與分析方法
（一）前後測比較
• 定義：在行為干預前後測量指標變化。
• 應用：分析干預效果大小、顯著性。
（二）對照組設計
• 定義：設置未接受干預的對照組，與實驗組比較。
• 應用：消除外部因素干擾，提升結果可信度。
（三）統計分析方法
• 描述性統計：平均數、標準差、百分比
• 推論統計：t 檢定、卡方檢定、ANOVA
• 進階方法：多元迴歸、結構方程模型，用於行為決定因素分析
（四）質性分析
• 訪談、焦點團體、觀察筆記
• 用於理解行為背後原因、障礙與文化影響
六、章末重點整理
1. 評估與測量是行為改變技術成功的關鍵環節。
2. 評估指標包括行為量化、心理認知、環境與社會互動指標。
3. 數據收集方法包括自我報告、觀察、數位追蹤及混合方法。
4. 效果測量可採前後測、對照組設計，並使用統計或質性分析方法。
5. 評估結果可用於策略改進、行為維持及政策或研究支持。
七、討論題
1. 選擇一個行為改變專案，設計三個量化指標與兩個心理認知指標，並說明選擇原因。
2. 討論自我報告工具與數位追蹤工具在行為評估中的優缺點。
3. 如何在亞洲大學生群體中，確保社會文化因素被納入評估設計？
八、案例分析
案例 4-1：大學生運動干預專案效果評估
• 背景：某亞洲大學實施八週運動干預計畫。
• 評估指標：
1. 行為量化：每週運動次數、運動持續時間
2. 心理認知：自我效能感、運動態度問卷
3. 社會互動：小組互動次數、App 打卡頻率
• 數據收集方法：
o 運動日誌、自我報告問卷、運動打卡 App
o 結合前後測與對照組設計
• 分析方法：
o t 檢定比較前後平均運動次數
o 相關分析檢驗自我效能與運動頻率關聯
• 結果：
o 平均運動次數從 1 次/週提升至 3.2 次/週
o 自我效能問卷得分提升 25%
o 社群互動活躍度與運動頻率呈正相關
• 分析重點：
o 整合量化指標與心理指標，可全面評估干預效果
o 對照組設計提升了結果可信度
o 數位工具輔助可持續追蹤與調整策略
從初學到專業——屏東高工土木科，用精準數據與扎實實作打造未來專業人才
人們生活環境中的各項建設，道路、橋梁、建築、水利設施、港灣，甚至花草樹木的園藝造景等，幾乎都屬於土木工程的範疇。對多數人而言，土木工程容易被理解成「蓋房子」或「工地施工」，但真正的土木工程，其實涵蓋範圍相當廣泛，高職階段著重於基礎測量、材料、力學結構、施工到工程管理等完整流程的學習，需要的不只是動手操作，更需要扎實專業的工程知識與解決問題的能力。
屏東高工土木科是校內歷史悠久的科別之一，多年來持續依循產業需求調整課程，透過理論學習、工程實作與測量訓練，逐步培養學生完整的專業能力，為未來升學或投入工程產業奠定基礎。
圖：土木科教學樓
從基礎到精熟循序建立專業基礎
土木工程涵蓋的知識相當廣泛，因此屏東高工土木科的課程安排並非一開始就進入施工實務操作，而是依照學生的學習階段逐步建立能力。
高一時，學生先從測量學、測量實習及土木建築工程與技術概論開始，認識土木工程的基本原理，也透過測量實習學習操作儀器，建立對工程現場最基礎的認識。進入高二後，課程則逐漸加入工程材料、工程力學、工程圖學等專業知識，同時安排鋼筋、模板、鷹架組立及砌磚等施工實作，讓學生將課堂所學與實際工程相互印證。到了高三，學生除了持續深化工程測量技術，也開始接觸無人機測量等新技術，逐步認識現代工程測量的發展趨勢。
圖：學生進行砌磚水平校正
土木科主任林上源表示，測量是土木工程的重要基礎，因此學生從一年級入學便持續接觸相關課程，不只需要學會操作儀器，更希望培養學生精確判讀、分析與解決問題的能力。從測量、材料到施工，看似屬於不同課程，但在工程現場往往是牽一髮而動全身。一項工程開始之前，需要先從基礎開始，完成現況調查、整地、測量放樣…等，施工時則必須了解材料特性與結構原理。因此學校安排課程時，也希望學生將所學知能融會貫通，理解每一個環節之間的關聯性，以期逐步建立完整的工程觀念。
不只是施工，更要理解工程背後的原理
在外界印象中，土木科似乎就是砌磚、綁鋼筋等實作課程，但真正的工程現場，每一項施工都建立在理論基礎之上。
林主任指出，學生除了學習施工技術，也必須理解材料特性、建築構造及工程力學等知識。例如材料試驗課程中，學生需要進行水泥、粒料及混凝土等各項實驗，了解不同材料的性質與應用；施工工廠則讓學生親手完成砌磚、鋼筋、模板及鷹架組立等，體驗一棟建築從結構到施工的完整流程。透過理論與實作交互學習，學生不只是知道「怎麼做」，更理解「為什麼要這樣做」。
這樣的課程安排，也改變了不少學生對土木科的想像。
圖：學生合作進行鋼筋綁紮
土木科三年級蔡同學分享，自己原本以為土木科就是砌磚、鋼筋等施工課程，真正就讀後才發現，除了施工之外，還要學習測量、製圖等不同領域的專業，也因此對測量與製圖逐漸產生興趣。另一位洪同學也表示，原本以為土木科只能接觸模型製作，入學後才發現課程內容比想像中更加多元，而在一步步學習後，也逐漸找到自己的興趣與方向。
在一次次測量與實作中，累積工程現場需要的能力
除了課堂學習，屏東高工也鼓勵學生透過證照與技能競賽持續精進專業能力。
受訪的兩位學生皆為測量選手，長時間的訓練，不只是提升儀器操作能力，也讓他們更了解自己的專長。洪同學表示，自己較擅長儀器操作，因此希望未來朝無人機測量等相關領域發展；蔡同學則認為，參與選手培訓最大的收穫，是有能力協助同學解決問題，將自己累積的經驗分享給班上的同學。
林主任表示，學生在三年期間也會陸續挑戰測量丙級及工程測量乙級等專業證照，讓所學具體展現，也為未來升學及就業累積競爭力。受訪的兩位學生目前也都規劃持續升學，分別報考土木工程及土木與空間資訊相關科系，希望將高中三年累積的專業能力延伸到未來的學習與職涯發展。
圖：學生參與抗震模型競賽
從工程現場到未來職涯，開展多元發展方向
無論是建築工程、公共工程、測量、水土保持、室內裝修，甚至工程管理，都需要土木專業人才。學生畢業後可以選擇升學，進入營建工程、土木工程、水土保持及環境工程等相關科系，也能直接投入工程現場，從監工、測量人員、施工管理等工作開始，逐步累積經驗，朝工程師、工地主任及專業技師等職涯方向發展。談到學生畢業後的發展，林主任直言以目前的產業需求來看，土木專業人才仍有穩定的就業機會，「生活周遭環境，幾乎都與土木工程息息相關，只要願意，絕對可做為一生的志業」
扎實專業，培養能解決問題的工程人才
土木工程從來不只是施工，更是一門結合理論、技術與判斷的專業。屏東高工土木科透過測量、材料、施工及工程實作等完整課程，帶領學生一步步建立工程思維，也在不斷操作、驗證與修正的過程中，培養面對工程現場所需的專業能力。
從道路、橋梁到校園建築，土木工程一直默默支撐著人們的日常生活。屏東高工土木科希望培養的，不只是能完成一項工程的人，更是能理解工程如何影響生活、並運用專業解決問題的人才。當學生一步步累積測量、施工與工程判斷能力，也正在為未來投入更大的工程現場做好準備。
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如何提高工作效率？4關鍵因素解析：一心二用對生產力有負面效果
如何在有限的時間內完成更多高價值的任務？專家強調，關鍵在於處理對的事情、時間箱效益最大化、以一心專用取代一心二用、從看似無止境的任務獲取價值，生產力將能大幅提高。本文為《箱型時間：高速時代的15分鐘深度專注力》書摘精選，以實證數據揭示提高效率的秘訣。
文／馬克‧曹–桑德斯
本文目錄（點擊可快速前往）
想完成更多任務，要先做對的選擇什麼是「帕金森定律」？懂運用就能多產出「箱型時間」幫你判斷能否在時限內完成「一心二用」對生產力有負面效果有意識地使用你的「零碎時間」接受「無底洞」知識工作沒有明確的盡頭
現在不流行講生產力了。近來，這個概念已被染上負面色彩，令人聯想到過度干涉的管理方式、沒完沒了的工作、對工作生活平衡和心理健康的忽視。但我仍然能夠很有把握地提出，「提高績效」依舊是重要、值得推崇的工作和生活態度，而箱型時間幫助我們辦到這點。
想完成更多任務，要先做對的選擇
如杜拉克（Drucker）所說，想要完成更多的事情，最重要的是把注意力放在對的事情上。想要把注意力放在對的事情上，就要取捨和培養這麼做的心態，不覺得疲憊、不分心，也不覺得那是苦差事。這樣一來，我們將更專注在想要和需要完成的事。如果缺乏計畫，漫不經心地過日子，我們的注意力就會被很多不重要的事給分散。
箱型時間能幫助我們完成大多數的任務，我們可以利用時間箱輕鬆辨識出哪些是需要優先處理的緊急任務。至於非緊急任務，例如學習，也可以利用時間箱指定適合的時段，這樣才不會一延再延。我們也比較有可能在尚有精力處理的時候，正面迎戰經常被有意無意避開的困難任務。至於那些看起來小到不必規劃的單一任務，則可以集合起來，等待一個時間一起處理。最後，那些沒有用處、適得其反的任務，由於不會出現在行事曆上，我們看不到，自然沒有理由去做。
我們試著來量化那些好處。若一個任務的價值可以分成1到10分；假設，當你只是見招拆招，任務平均價值為6分；再假設，當你事先訂出該做的事，任務平均價值為8分，那樣價值就提高了33%。要是我們假設80/20法則適用於知識工作，那麼提升的幅度更大。少數關鍵任務就能貢獻大部分的生產力。
什麼是「帕金森定律」？懂運用就能多產出
有句老話只要顛倒過來，就能提高生產力。雖然很多人愛拿帕金森定律開玩笑，但這條廣受認可的定律告訴我們「工作會不斷膨脹，直到填滿可用的完工時間」。如果你有30分鐘可以整理房間，你就會花30分鐘整理房間；但是如果你有60分鐘，你就會花60分鐘。帕金森定律所說的時間損失，其實和拖延有極大的關係。而箱型時間就是把握這句話的相反面：把工作壓縮到符合排定的完工時間，用比較小的時間箱，來完成相同的工作，聽起來是否很划算。
這個概念有科學研究的支持。在一項研究中，參加實驗的大學生被要求判讀4組照片。其中一隊大學生在實驗開始前被告知第4組照片取消了，但是他們使用的時間，與維持看4組照片的其他隊沒兩樣。判讀3組照片的學生依舊用完可用的時間：「只要預期下一項任務被取消或臨時多出時間，可以在手邊工作東摸摸、西摸摸，會使人大幅降低效率，付出高昂的代價。」許多研究都觀察到相同的結果。
在另外一項實驗中，受試者隨機分配到5或15分鐘，用來完成一模一樣的任務。分配到15分鐘的人，依舊以長出許多的時間完成任務。第3項研究指出，影響期末考分數的因素，有超過1/3歸咎於拖延。
「帕金森定律」運用起來當然也有限度，你是可以規定自己要在1小時內，從零開始寫出1萬字的報告，但不可能辦到。箱型時間沒那麼神奇，前面所提的研究大多是說，你可以節省1/4到一半時間。但也有研究指出，時間減少導致品質下降。2014年，有一項比較近期的研究證實了這點：「有時間壓力的學生，比沒有時間壓力的學生，平均分數低了3分。」
不管是把截止時間定遠一點以減少壓力，還是只要做到一定程度就好，聽起來都很有道理。如果單是懂得運用帕金森定律，就能多擠出1/3的產出，何樂而不為？
「箱型時間」幫你判斷能否在時限內完成
箱型時間可以把大型任務拆成方便估算和管理的小型任務，也就是說這套方法能夠幫助你看清楚龐大計畫裡的各種要素。這類大計畫包括：搬家、推出新產品、籌辦生日派對等。
它可幫助你判斷能否在可用時間內完成，還是你需要另做安排。它也幫助你確認，在時間充裕的情形下，被拆解的小任務是否都能在時限內完成。
「一心二用」對生產力有負面效果
我們在第4章提過一心二用會引起某些負面情緒，然而一心二用也對生產力造成負面效果。
其實，不太會有人真的一面寫報告、一面聊天、一面查閱消費支出、一面簡報，現代人的一心二用，多半發生在分心回應訊息通知，有了通訊軟體（如微軟Teams、Slack、電子郵件）和硬體設備（如筆電、平板電腦、智慧型手機、智慧型手錶），每天都有數不清的通知，導致我們老想查看誰傳來什麼訊息，影響到工作。
一心專用通常能幫我們完成更多事，一心二用或情境切換則會使效率降低：有一份2001年的論文指出，一心二用和情境切換會耗損40%的商業生產時間。一心二用在某些情境非常危險，像是一面開車一面傳簡訊。在美國，每年有超過3千件死亡車禍，原因就是開車不專心。而且有一些認知負荷很高（例如教孩子代數或審閱法律文件）和恢復速度遲緩的事，特別不能被干擾或是一心二用。確實有極少數的任務可以同時進行，後續會在第18章討論。但是就絕大多數的情況而言，箱型時間完全排除一心二用的可能，完整呈現一次做一件事的強大力量。
有意識地使用你的「零碎時間」
我們每天都有許多的零碎時間，像是等候公車、通勤時間、在咖啡廳等人以及會議提早結束或被取消時。大部分的人會把這些時間拿來直接滑手機，是的，看手機已是現代人最直覺化的行為，每天會花超過兩小時的時間，在手機上瀏覽社群媒體。
我們不停滑著手機，很多時候甚至未從中感受到快樂，那不是娛樂，而是上癮。零碎時間被吃掉，享受好處的不是我們，而是大型科技公司。我們失去的每一分鐘，累積成一個又一個小時，甚至更多時間。試想，假如我們能運用零碎時間去做更有價值的事，該有多好。採用箱型時間，並且有意識地使用這些零碎時間，你的一天也許能多一小時有生產力的活動時間。
接受「無底洞」知識工作沒有明確的盡頭
知識工作沒有明確的盡頭。有生產力專家建議，針對這個狀況，最好的做法是接受它和不要在意它。最常見的例子就是電子郵件：當你收到很多電子郵件，一一回覆後，就會收到更多的回信……永無止境。
這麼說並不完全正確。雖然，真的不會有最後一封電子郵件（從這角度看真的沒有止境），但是電子郵件的確替我們傳遞許多有用的資訊。雖然寄出郵件之後，收件匣的信件會變多，但是在那一陣子的電子郵件往來，到了某個時間，你的計劃終將完成，也許是生意談好了，也許是團隊成員比之前更有參與感。你當然需要管理自己的收件匣，不能讓它影響你的情緒或妨礙其他該完成的事，後續將在第11章說明如何防範。
如果能夠考量到所有相關聯的因素，包括處理對的事情、時間箱效益最大化、以一心專用取代一心二用、從看似無止境的任務獲取價值，生產力將能大幅提高。有個有趣現象，就是一個正在節食，懂得計算和控制熱量攝取的人，會比沒有在計算的人多減掉一倍的體重。用數字估算效益或許過於單純，但是如我在2018年發表的文章所說，箱型時間若運用得當，至少能提高一倍的生產力。
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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提升工作效率5大步驟！學會高效管理時間，先找到「行動力開關」
工作永遠做不完，沒時間做重要的事？想突破需要有意識的4個認知
連鎖門市檢查表系統-檢查表不是監督工具，而是讓標準真正被執行的系統
連鎖門市檢查表系統-檢查表不是監督工具，而是讓標準真正被執行的系統
門市檢查表系統（Checklist System）
把抽象的管理變成每天可執行、可追蹤、可改善的數據系統
檢查表不是監督工具，而是讓標準真正被執行的系統。
《門市檢查表系統》
Store Checklist Management System
服務心 × SOP執行 × 現場稽核 × 品質管理
一、系統目的
本系統用於：
• 確保SOP「有沒有被做」
• 讓管理從「感覺」變「數據」
• 找出門市問題的「早期訊號」
• 建立標準化稽核機制
從科學實驗操作到產業應用——新竹高工化工科的專業養成現場
讀化工科，是每天待在實驗室做實驗嗎？需要很會化學，才能讀化工科嗎？高中三年裡，學生究竟會學到哪些專業能力？未來又有哪些升學與職涯方向？這一次，我們走進新竹高工化工科，透過戴曉玫老師與高三學生的分享，看見化工科從基礎化學、實驗操作到產業應用的學習歷程，也重新認識技職教育裡那些關於細心、耐心與精準的訓練。
化工科和想像中的不一樣：學生進入後才發現的事
「我原本以為進來之後，會一直做化學實驗，但後來發現不是只有化學。」高三的彭同學談起三年前填志願時的想像，語氣裡帶著一點笑意。真正開始上課後，他才發現，化工科除了實驗，還需要面對大量計算、物理概念與反覆驗證的實作訓練。
「後來發現物理跟計算其實更多。」高三的蔡同學則提到，因為家人建議，加上國中時自然科成績不錯，他選擇進入新竹高工化工科。但真正開始上課後，他才慢慢理解，化工其實不是單純「做實驗」，而是一門需要細心、邏輯與耐心的專業。這樣的學習跟想像的落差，或許是許多剛進入化工科的學生們都會遇到的情況。
新竹高工創校於民國三十三年，化工科是校內歷史最悠久的科別之一。多年來始終維持每年級單班制，也延續著重視扎實訓練的教學傳統。從高一開始，學生便要同時面對專業理論與實作課程。
圖：新竹高工化工館實拍
從高一到高三：化工科的課程與實作日常
高一時，學生會學習普通化學、有機化學與普通化學實習；到了高二，則進一步接觸分析化學、基礎化工與化工裝置等專業科目，同時搭配分析化學實習與有機化學實習。高三則進入儀器分析、工業分析等更貼近產業現場的內容。
任教多年的戴曉玫老師表示，化工科和一般高中最大的不同，在於學生很早就需要進入實驗室操作。「我們的實習課三年都有，高二之後的實作會更多。」在戴曉玫老師眼中，化工科最重要的能力，並不只是考試成績，而是學生能否建立「精準」與「細心」的習慣。
圖：學生於實驗課進行實作
「因為化工實驗裡，一個小地方錯了，最後結果就可能完全不一樣。」彭同學與蔡同學都提到，印象最深刻的實驗是『維他命C檢定』。這項實驗需要反覆滴定、觀察顏色變化，並精準控制藥劑比例。
「最難的是顏色判斷。」蔡同學說。有時候只差一點點，整份結果就會失敗。
而彭同學則認為，真正困難的，是失敗之後如何重新找出原因。「我會先冷靜下來，再重新回想每一個步驟，思考到底是哪裡出了問題。」一次次反覆操作、檢查的過程，也慢慢成為化工科學生的日常。
戴老師觀察，現在許多學生習慣快速接收資訊，但化工科其實很需要長時間思考與閱讀理解能力。「現在很多題目，不是背公式就好，而是要看得懂題目，再去分析問題。」因此，除了數理能力外，耐心與穩定度，往往才是學生能否適應化工科的重要關鍵。
技職教育裡的重要能力：細心、耐心與安全意識
在所有能力之中，「安全意識」是老師最重視的一件事。從學生第一次進入實習工廠開始，老師便會反覆進行安全教育，包括工作服規範、藥品操作、器材使用與廢液處理等。
圖：新竹高工化工科教室環境照
「很多事情平常沒發生時，會覺得沒什麼，但真的出事就來不及了。」戴老師說，她接著提到，曾有學生在實驗後，不小心碰到尚未冷卻的器材而燙傷，也因此更加重視實驗服與長褲等安全規範。
除了課程與實驗，新竹高工化工科每年也會培訓學生參加全國工科技藝競賽。學生從高二開始接受長時間訓練，不只需要反覆練習實驗操作，也必須培養高度專注力與抗壓性。
戴老師觀察，很多學生其實不是不會，而是容易因為急躁而出錯。「化工很需要耐心，你可以大膽嘗試，但一定要細心。」而這樣的訓練，也讓學生慢慢理解，化工學的不只是化學知識，還包括分析問題與修正錯誤的能力。
從半導體到食品產業：化工科的未來出路
彭同學表示，自己未來希望朝材料研發或製程優化方向發展；「我比較想往食品方向看看。」蔡同學則對食品相關領域更有興趣。事實上，化工背景的出路相當廣泛。從半導體材料、電子化學、生技醫藥，到食品檢驗、環境工程與材料研發，都與化工專業有關。
不過戴老師也坦言，「如果真的很排斥數學、理化，或不喜歡細心操作，會讀得比較辛苦。」但她也認為，正因為化工科的訓練過程扎實，學生在三年裡學到的，不只是課本上的知識。
「他們其實是在學習怎麼解決問題、怎麼面對失敗，還有怎麼對自己的操作負責。」或許，這也是技職教育迷人的地方，它讓孩子在一次次實作與修正中，慢慢找到自己的方向，也理解什麼叫做真正的專業。
或許對許多人來說，化工不是第一時間會想到的科系，但走進新竹高工化工科後會發現，它其實與生活及產業息息相關。從半導體、材料、生技到食品與環境工程，只要與化學應用有關的領域，都能看見化工人才的身影。化工科的升學方向也相當多元，包含化學工程、應用化學、食品科學與環境工程等相關科系，而這三年的專業訓練，也成為學生未來銜接升學、產業與職涯的重要基礎。
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維護勞工健康並監測，勞動部修正「勞工作業環境監測實施辦法」
為引導雇主確實掌握勞工作業場所的有害暴露風險，落實保護勞工健康，勞動部修正發布《勞工作業環境監測實施辦法》，除擴增監測項目、強化監測規劃與執行品質外，亦導入企業自主管理審核機制，讓監測制度更能落實把關，作為預防職業病及改善工作環境的重要依據。
文／《104職場力》
勞動部發布新聞稿說明：為了更能反映勞工作業的真實暴露情況，提升整體作業環境監測的有效性與品質，於民國115年6月12日修正發布《勞工作業環境監測實施辦法》，除擴增監測項目、強化監測規劃與執行品質外，亦導入企業自主管理審核機制，讓監測制度更能落實把關，作為預防職業病及改善工作環境的重要依據。
本次修正共有5大重點：
擴大專業參與
落實暴露評估
鼓勵自主管理
擴大監測項目及管理
加強監測機構管理
▲ 圖片來源：勞動部
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根據勞動部新聞稿，本次修正共有五大重點：
一、擴增監測項目並強化監測管理
新增1-溴丙烷、甲醛、環氧乙烷等13項有害化學物質納入定期監測；另將指定鑄造及人造石等高風險行業，增列結晶型游離二氧化矽濃度監測，以預防矽肺症等職業病發生。此外，監測結果如達容許暴露標準以上者，監測頻率將由每6個月縮短為每3個月，以督促事業單位儘速改善作業環境。
二、落實暴露評估成效
除勞動部將明確公告應監測的對象、採樣數量及頻率等事項，使樣本數具代表性外，並要求雇主透過適當的採樣策略及統計分析方法，以掌握勞工實際暴露情形。
三、擴大專業人員參與
將應組成監測評估小組研訂監測計畫的事業單位規模，由勞工人數500人以上降低門檻為300人，擴大納入職業衛生技師等專業人員參與，協助事業單位提升監測規劃與暴露評估品質。
四、鼓勵企業落實自主管理
對於作業環境監測制度完善、管理成效良好且長期暴露風險低的事業單位，經中央主管機關審查通過後，得合理調整監測頻率，以鼓勵企業持續投入資源強化自主監測管理。
五、強化監測機構管理
明定監測機構如刻意規避正常作業或高暴露作業場所辦理監測，將依法處罰；同時擴大查核量能，授權勞動檢查機構得委託專業團體辦理查核，以提升監測品質及公信力。」
勞工作業環境監測實施辦法修正條文對照表
勞動部表示，本次修法將使監測結果更能反映勞工實際暴露情形，協助事業單位採取有效改善措施。考量新增監測項目及暴露評估制度、監測管理成效審查等相關配套措施之建置，需提供雇主、監測機構及相關專業人員充分準備時間，本次修正的部分規定自116年1月1日起施行。
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Q：這次修正有哪些重點？A：1. 擴增調整監測項目及實施作法。2. 導入暴露評估制度。3. 加強專業技師參與。4. 鼓勵企業強化監測自主管理。5. 強化監測機構管理。
Q：為使雇主及監測機構實施的作業環境監測，能真實反映勞工暴露風險，勞動部修正了什麼？A：1. 明定雇主應依中央主管機關公告的實施方式辦理。2. 未來會公告明確應監測的對象、採樣數量及頻率等事項，使樣本數具代表性，並透過統計分析的暴露評估方法，以掌握勞工暴露狀況。3. 凡監測結果達容許暴露標準以上者，監測週期由每6個月縮短至每3個月1次，以督促雇主採取有效控制措施，並於改善後重新評估。4. 修法前要求500人以上事業單位，監測計畫應由執業職業衛生技師參與研訂，勞工人數將下修至300人，讓專業人員參與。5. 為擴大稽查量能，授權勞動檢查機構得委託專業團體辦理查核。6. 明確規定當監測機構刻意規避正常作業或高暴露場所實施監測，可罰6-30萬，情節重大得撤銷或廢止監測機構認可。
Q：這次修正擴增調整監測項目，有哪些主要變動？A：本次蒐集職業流行病學的研究與實際案例，增加13種應實施監測的有害物質（如甲醛、環氧乙烷等）。吸入結晶型游離二氧化矽會導致肺部纖維化，進而演變為矽肺症、肺癌，未來將指定業別（如：陶瓷、玻璃、人造石材製造加工及鑄造業等），應定期監測結晶型游離二氧化矽濃度。
Q：如何強化監測自主管理？A：因部分製程場所的作業環境監測結果常呈現未檢出（ND值）或極低濃度，這次修法新增事業單位監測自主管理審查機制。對於具完善作業環境監測制度及管理成效良好者，其經中央主管機關審查通過，得於一定期間合理放寬對低風險場所定期實施監測頻率規定，引導事業單位落實監測制度有效性。
Q：這次修法什麼時候上路實施？A：這次修正新增作業環境監測項目、暴露評估報告撰寫及作業環境監測管理成效審查制度等。為了提供適當的緩衝時間，讓雇主、監測機構、執業職業衛生技師及主管機關等各方，能有充裕的時間完善相關配套措施，相關制度至2027年1月1日施行。
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