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2024年5月17日 · 你只要根據主題下指令，判讀AI彙整出的資料，就能輕鬆完成產出。 指定主題請Claude做摘要，數萬字檔案也秒看完 Claude相較於其他類似的生成式AI工具，最大的優點是可以處理大量文字，做出精準摘要，甚至可以上傳英文檔案，做出中文摘要。
2019年6月11日 · 1. 決策效率低落： 過往，郭台銘可以憑藉個人智慧與經驗，在面對市場變化時，迅速做出決策，提早做出防範措施。 如今，9 人小組來自各領域的專家，看事情的角度不盡相同，為找到讓所有人都滿意的解決方案，勢必需要較長的討論時間，可能會錯過決策最佳時機，降低應變的彈性。 2. 個人或群體獨大： 一般來說，集體領導的成員應處於相等的地位，每個人都有充分的機會與時間發表想法。 然而，在實際的決策中通常很難達到平衡，有可能陷入某個較重要的個人或部門獨自決策。 3. 著重個人目標： 小組成員的專業不同，對問題的定義也不同，按常理，人會對與自身相關的議題特別敏感，就可能發生決策目標偏離組織目標、轉向個人目標的情況。 鴻海接下來的經營規畫，正式脫離郭台銘一人決策模式，邁向多人共治的時代。
2021年12月29日 · 看專業經理人制，振鋒前總經理、現任義成工廠總經理姜智睿說，傳產改革最難的是，第一是家族信任，第二是人才，而振鋒與眾不同之處，就在於家族信任，願意落實專業經理人制度。
- 大數法則（Law of Large Numbers）
- 平均數（Average）
- 中位數（Median）
- 眾數（Mode）
- 機率（Probability）
- 期望值（Expected value）
- 常態分布（Normal Distribution）
- 標準差（Standard Deviation）
- 次數分配表（Frequency Table）和直方圖（Histogram）
- 相關關係（Correlation）
樣本數愈大，樣本的算術平均值就會愈接近母群體的真實數值。 《聰明思考》把它引申用在生活中，意即人們對某件事的觀察，可以當作是從母群體中抽樣，例如今天A餐廳真難吃、某候選人的面試表現佳，要了解這些評估是否正確，必須要有夠多的樣本，也就是更多的資料輔助判斷。 以聘雇人才來看，面試只能呈現候選人的片段資訊（部分樣本），未必能得到對方完整的圖像，建議搭配筆試、書面資料做綜合判斷。值得注意的是，樣本數愈大也不一定愈接近真實，要留意「抽樣偏誤」問題，也就是樣本要能夠真實反映母體。如果調查工廠中偏好彈性工時的員工，只調查業務部門的員工，就有「抽樣偏誤」狀況，要對調查結果的可性度存疑。
客單價就是消費產業最重視的平均值之一，以「銷售總額÷來客數」。客單價的重要性在於，提高客單價就能在來客數（分母）相同的情況下，拉高營業額（分子）和利潤。百貨公司的周年慶滿千送百、便利商店推出的集點活動，都是為了拉高客單價所進行的促銷活動。
中位數的優點是可以去除極端值的影響。舉例來說，百貨公司新引進了一個超高檔品牌，拉高了整層樓的平均營收，看起來好像整層樓的業績成長，但是如果將各專櫃的營收由小而大排列，從中位數就可知道，大部分品牌的營收其實沒有成長。
平均數、中位數和眾數都是用來描述數據的方法，眾數也不受極端值的影響，最適合用來表達具有「集中」趨勢的數據。比方說，製鞋廠從客戶的銷售資料中發現，銷量最高的鞋子尺碼是 23.5 號（眾數為 23.5，此時計算鞋碼的平均數和中位數都沒有意義），因此鞋廠應該集中資源生產 23.5 號的鞋。
機率是用 0～1 來表示事件的可能發生的程度：0 代表不會發生，全部的可能性加起來為1。 以棒球為例，打者的打擊率為三成，表示他有三成機會打出安打，七成機會沒打出安打，而安打加沒有安打的機率應該等於 1。擲一次骰子，可能出現 1 到 6 點，出現任一點的機會為 1/6，全部的可能性加起來等於 1。機率適合用來規畫工作進程、預測業務進度，避免做出過於樂觀的判斷。 假定廣告公司內部提案的通過率為七成，通過的案子馬上被客戶接受的機率是五成，這表示每一個提案要獲得公司內部與客戶認可的機率是 0.7x0.5＝0.35。用機率的方式思考，由於提案成功率只有三成五，所以提案時應該要多準備幾個備案；而提 3 件案子只通過 1 件，也都屬於正常情況，用不著氣餒。
期望值是機率的應用，將「事件的機率」×「可能得到的報酬」，求得做這件事的期望價值。 假設你擲出骰子幾點就可以得到幾元，那麼擲一次骰子的期望值，就是將所有可能性的期望值算出來相加，也就是 1 點 1 元（1/6x1=1/6）加上 2 點 2 元(1/6x2=2/6)加 3 點 3 元（1/6x3=3/6）加 4 點 4 元（1/6x4=4/6）加 5 點 5 元（1/6x5=5/6）加 6 點 6 元（1/6x6=6/6）的總和 3.5 元，這表示你擲一次骰子的期望值就是 3.5 元。 期望值可用來衡量決策，如果某件事的期望值低於做這件事的成本，就沒有做的價值。再以廣告提案為例，假定最終通過客戶審核可賺得 100 萬元的話，我們可算出提案成功的期望值就是 100 萬 x0.5=50 萬，提案在...
呈現連續變數性質的工具，像是人類身高、機器每周生產產品的數量，這些資料都有平均值，如果將資料展開，將縱軸視為數據量（機率值）、橫軸顯示數據與平均數之間的離散值（標準差），就可以畫出以平均值為中心的常態分布圖，常態分布會符合「68、95、99.7法則」（參見【圖1】）。 《多模型思維》指出，常態分布能夠判斷資料的分布狀況，推論群體差異的範圍，避免受「極端數據」誤導。《聰明思考》舉例，如果一位籃球員上周的三分球投籃命中率是50%，這周滑落到10%，你會責怪他大幅退步，但對應常態分布圖，才發現他的命中率平均值是13%，其實這周才是他的正常發揮。若將極端狀況視為常態，就容易做錯決策。 另一種判斷失誤是，人們常以為大洪水、恐怖攻擊、金融危機等極端事件會呈現「常態分布」，發生機率趨近於零，不用提前做準備...
標準差則是用來表示大多數的資料距離平均值有多遠。當資料呈現常態分布，那麼距離平均值一個標準差的範圍內，應該聚集了 68% 的資料（如下圖），兩個標準差內聚集了 95% 的資料，三個標準差內包含了 99.7% 的資料。假如你身高 181 公分，台灣男性平均身高為 172 公分，標準差為 4 公分，表示你的身高大於兩個標準差，算非常高。 同理，當你在挑選運送商品的貨運公司時，如果有兩家公司的平均送達天數都是 3 天，但是 A 公司的標準差是 0.5 天，B 公司的標準差是 1.5 天，這就表示：A 公司有 68% 的機會，會在 3±0.5＝2.5～3.5 天內送達商品，B 公司有 68% 的機會，會在 3±1.5＝1.5～4.5 天內送達。要是你想要商品都在 4 天內送達，就應該選 A 公司。
記錄組別和次數的表格，稱為次數分配圖。利用組別和相對次數的數據製作成長條圖，又稱直方圖，長條之間不會有間隔。 將資料分門別類，然後依照類別分組填入次數（頻率），即為次數分配表（圖表1-1）。再以組別為橫軸，相對次數（或次數）為縱軸，即可將次數分配表「視覺化」，畫出的長條圖稱為直方圖（圖表1-2），可以直接看出樣本的分布。 次數分配表和直方圖可用來進行 ABC 分析法，據以研擬商品策略： 1. 將次數分配表依照營業額的高低重新排列商品順序； 2. 求取各類商品占整體營業額的比率； 3. 從營業額最高的商品開始，依序累計各商品的比率（累計比率；圖表1-1最右欄)； 4. 在直方圖（圖表1-2)；上以累積比率為第二縱軸，製作折線圖（圖表1-3)。 根據 ABC 分析法，累積比率在 70% 以下的商...
分析數據通常是為了「調查相關程度」，比方說「廣告費用」與「產品營收」是否相關，如果廣告增加、營收跟著增加，兩者就呈現正相關，反之則為負相關。我們該如何確認相關性呢？ 第一步是收集數據，將每月廣告費用及產品營收資料整理起來。再利用「相關係數」評判兩者的相關程度。《7小時，統計學從天書變故事書》提到，手動估算的算式很複雜，建議應用Excel的「CORREL」函數算出相關係數，也可以畫出「散布圖」來判斷兩者的關係程度（參見【圖3】）。 不過，《多模型思維》指出，並不是每筆資料都會呈現「線性相關」模型（y=mx+b）（參見【圖4】）──也就是斜率固定（m）、第一個變數因第二個變數變化而造成的變化量，與第二個變數的變化量成固定比例。 生活上更常出現的是「非線性相關」模型，一種是曲線上彎的「凸函數」（參...
2017年8月29日 · 「秘書長問大家世大運能怎麼救？我說：『沒救了！』」姜漢威回憶起品牌諮詢小組首次會議，聽完各局處的介紹後，每個人都傻眼了。
2017年11月29日 · shutterstock. 新進員工、資深員工，想要的不一樣！. 企業要留得住人才，先了解三個階段的人力資源策略. 經理人熱門 八分生活熱門. 分享. 收藏. 在人才難尋的時代中，企業最心酸的事莫過於自己好不容易培育出的優秀人才在能發揮最大價值時，離開了企業 ...
2019年9月30日 · 簡單 5 步驟，給你質感範本，免費下載、直接套用. 現在已經比較少需要製作投影片簡報，不過就我過去的經驗來說，我多半會直接使用內建的投影片範本，無論是早期 Office PowerPoint 或後來開始使用 Keynote，內建模板就能提供非常好的質感和效果（畢竟重點還是 ...
