一個本來工作效率很高 或很投入的同事,突然有一天你發現他對工作不再積極了。以往交代給他的任務總是使命必達,現在只給出最低限度的承諾或是只肯做表面的工作,甚至,他連準時上班都有問題。

勞逸不均是職場常態,其實它算不上什麼大問題。它背後真的問題是在於要如何處理,無論對主管或部屬來說都是這樣。

持續保持在高張力的運作狀態往往是機台跳電的主要原因之一,處理機器的問題我們只要減少負荷、檢修機台,就可以降風險降到最低。但處理人的問題確不是這麼單純,減少負荷可能造成反效果。

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離職面談 這個程序一直讓我很好奇它的作用在哪裡。

VP 的助理約離職面談時,我的回答是這樣的:副總來這裡兩年多,他跟我沒什麼交集,不曉得我在幹什麼、有什麼專業,要談什麼?

如果一個上司平時有在關心他的部屬,了解部屬工作的狀況、一起規劃發展 (是一起哦,不是自己說了算),那部屬走不走其實彼此之間了然於心。反之,如果平時根本就不在乎部屬的付出,等人家提離職時再來面談,又能談出什麼結果。

當離職面談根本就不在流程中時,我們到底花這個時間做什麼?

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2016 年 11 月,我決定要離開仁寶電腦,於是開始這段求職的歷程。說長不長,但前前後後也花了快 9 個月。

上次花較長時間找工作是 2010年 的事了。我決定結束經營了一年但傷害自己健康的業務,回到職場工作,花了 3 個多月的時間,前後投了大約一百封履歷。曾經一度害怕自己是否再也無法回到職場,那種不安的心情現在還歷歷在目。

這次求職的背景不同於當時,整個心情和思考方式完全不同,但是花這麼長的時間找工作也曾經一度萌生出對自己能力的懷疑。於是趁著剛結束這段求職歷程,記憶還很清楚的時候,趕快把這段時間以來的心情和思路記錄下來,也給別人在未來做轉職選擇時參考。
 

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Soaker 是 Nerf 的水槍系列。其實它的設計一般活塞汲水式的水槍沒有太大區別,不過 Nerf 硬是將設計做一些變化,再加上一些花樣和外觀包裝,玩起來感覺就是爽很多。相對 Soaker 價格也翻好幾倍,一般活塞汲水式的水槍一支頂多 60 塊,但 Soaker 大概都 300 起跳。

天氣還沒變熱前我就買好了 Tornado strike 和 Zombie 系列的 Splatterblast 準備天氣變熱就拿出來亮相。

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需求及供給 出現時,品質就展現在客戶對供給的滿意度上。客戶滿意度高,就會說對方的供給品質很高;客戶覺得品質很差就表示對方不滿意己方提供的東西。

同樣是被評為品質不良時,產品複雜度、是否有形就大大影響了供應者能否順利且快速改善品質來達到客戶普遍的期望。

一台 Dyson DC74 的吸塵器被客訴品質不良時,可能的原因會有吸力不夠強、有雜音、耗電過快等,這都算是很具體的敍述,供應商也能很快查找出問題點。
但如果客戶不滿意的是「服務品質」,那改善上就比較有難度了。

在業界工作也常遇到被客戶抱怨的情況,尤其是剛合作的新客戶,彼此之間不熟悉,總得磨合磨合。可是如果磨合中不小心出了太大的問題,很可能就沒有下次合作機會。

因此如何及早建立可以儘量貼近客戶期望的工作模式並完成產品,就是十分重要的品質管理工作。

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半科學 是大多數學科學的人對統計的印象。

其實這麼評斷統計學也不能算錯。在學統計的過程中總會發現這門學問怎麼這裡估計一點、那裡近似一下,混合了某些原本相悖的理論、然後又在某些地方將就一下,同時搞出一堆限制。因此,在我們的世代對統計這門學科的評價抱著正反不一的看法。

在台灣幫大數據這個辭彙興起一波浪潮的大概算柯文哲吧!?他在競選的前中後都用過這個辭,在他沒當選前,我想其它黨派的人大約都是把大數據當噱頭辭看待。

然而,去細想我們生活或工作中大多數處理事情的方法,會發現統計學其實是很貼近生活的。

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兩性同工同酬再等170年吧! 這是 Buzz Orange 在 2016 年 11 月 8 日的報導,指出希拉蕊的競選團隊男女薪資差了 USD 81k 。

2015 年 DQ 的一篇報導指出,照目前的發展趨勢,男女薪資平等必須再過 118 年。

看起薪資差異性別化 (gender wage gap) 的問題不但沒有縮小還越來越大,一年比一年慘。

在女權 (或女權自助餐?) 抬頭的近年,這個專題的報導十分豐富,無論國內外皆然。
在媒體治國的台灣,這種話題性十足的報導必定一味跟著最聳動的風向走。

平均而言,同一份工作,男性賺 1 塊錢時,女性只賺 0.77 塊。

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月初東森新聞 的報導寫到「郭台銘要交棒給年輕人,北大碩士正妹現身說法」。這裡先幫森森新聞做個澄清,這位正妹是北京的清華大學,而非北京大學。

郭台銘強調「我的位置屬於年輕人」,不過鴻海的接班人計劃其實運作快 10 個年頭了,當年鴻海開啟接班人計劃時,搞得轟轟烈烈、倍受矚目。這麼多年下來,培養不出一個接班人來,當初的接班人選也都老了,於是又重新再拉新血進來,然後再來個十年。

其實這在台灣大企業裡是老梗,然而,又有多少企業做好接班的心理準備。

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各種類料類別和檢定 中,有一個在一般統計學上比較少用到的方式叫「勝算比」。

勝算比雖然是一種統計手法,但它比較常被用在生物統計學上,尤其是醫學相關。它的結果來自比例的比,就結果直接去解釋沒有意義。就邏輯上勝算比可以當做一個定量或是一個有效的力量。

在類別交叉分析上,通常會利用卡方檢定或費雪精確檢定,而在醫學界則常會計算出所謂的 RR (reletive risk) 和 OR (odds ratio)。

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再談卡方檢定 這個工具在使用上有兩個限制:

1. 卡方檢定中的樣本數不得小於 5 個,或是資料結合後每一格的樣本數不能小於 5。
一般而言,樣本數<5 時必須將樣本合併。或是說格子中的資料不到 5 個時,應該把資料和別格合併。
但事實上,合併資料會使對應的資訊損失。
對於我們從事這種產業的特性來說,很多時候是不可能取得大樣本的資料的。

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