我的奮鬥

我的奮鬥
民國61年
希特勒 Adolf Hitler

- 大理論家，就是大領袖，是少有的。煽動家，大都具備著大領袖的才具。自然，這種才具，不是純用科學方法去研究問題的人所樂聞的。煽動家，雖然不過是一個狡黠的政客；可是他既能將某種觀念傳播給民眾，可見他必定是一位心理學家。如果叫他來做領袖，必定較不通人情的理論家為優。所以講到領袖的才能，就是指能夠鼓動群眾的才能而言。理想家和領導群眾的能力，是截然的兩件是。假使一個人一身而能具備理論家、組織家和領袖的本領，這是真的了不得的偉大人物。

輕鬆搞懂數字爆的料：不需統計背景，也能練就數據解讀力

輕鬆搞懂數字爆的料
Thomas H. DAVENPORT
2015/03/26

第1章 人人必備分析力                        　
- 量化分析:三階段與六步驟：
建構問題-1.確認問題 2.檢視既有發現
解答問題-3.建立模型(選擇變項) 4.蒐集資料 5.分析資料
溝通與行動-6.說明結果與採取行動
- 量化分析的故事至少有六種類型：
跡證鑑識型,原來如此型,瘋狂科學家型,問卷調查型,預測型,講古型

第2章 建構問題                                　
第3章 解答問題                                　
- 各類分析的主要軟體供應商：
報表軟體-
BOARD International
IBM Cognos
Information Buliders WebFOCUS
Microsoft Excel/SQL server/SharePoint
MicroStrategy
Panorama
SAP Business Object

互動式視覺化分析-
QlikTech QlikView
Tableau
TIBCO Spotfire

量化模式或統計模型建構-
IBM SPSS
R (開放原始碼套裝軟體)
SAS　

- 重要統計觀念和技巧：
變異數分析 (ANOVA,analysis of variance)
因果關係 (causality)
集群分析 (clustering or cluster analysis)
相關分析 (correlation)
依變項 (dependent variable)
因素分析 (factor analysis)
卡方檢定 (chi square test)或適合度檢定(goodness-of-fit)
假設檢定 (hypothesis testing)
自變項 (independent variable)
p值 (p-value)
迴歸分析 (regression)
R平方 (R-squared)
顯著水準 (significance level)
t檢定 (t-test)
型一錯誤或α錯誤

第4章 溝通與行動                            　
- 視覺化分析技術與目的與種類
看見資料點(data point)之間的關係-
散佈圖(Scatterplot),矩陣圖(Matrix plot),熱圖(Heat map),網路圖(Network diagram)

比較單一變項的一組次數和數值-
條狀圖(Bar chart),直方圖(Histogram),泡泡圖(Bubble chart)

顯示某變項與另一變項(一般來說是時間)之間的起落關係-
折線圖(Line graph),堆疊圖(Stack graph)

看見整體的個別部分並它們之間的關係-
圓餅圖(Pie chart),樹狀圖(Tree map)

按地理分佈來理解資料-
分析文本數-
標籤雲(Tag cloud),詞組網(Phrase net)

第5章 量化分析與創意                        　
- 量化分析與創意

第6章 鍛練數字分析腦
-建議書籍：
Stephen K. Campbell統計思維之不足與謬誤(Flaws and Fallacies in Statistical Thinking)
Philip Good,James Hardin如何避免統計常見錯誤
(Common Errors in Statistics and How to Avoid Them)
Nassim Nicholas隨機騙局(Fooled by Randomness)
Richard Isaac樂在機率(The Pleasure of Probability)
Leonard Mlodinow醉漢走路(The Drunkard's Walk:How Randomness Rules Our Lifrs)
Edward Tuffe                        　
基礎統計學
研究方法
Heinz Kohler商務與經濟統計學(Statistics for Business and Economics)

- 量化分析的好問題
有任何資料支持你這項假設嗎？
你能告訴我分析的資料來源嗎？
你確定樣本資料能代表母體嗎？
資料分佈背後的假設是什麼？
哪些特定情況會導致你的假設和模式失效？
你能否告訴我，為什麼你要用這方式來分析？
為了讓資料吻合模式，你在資料上做了什麼轉換？
你是否想過採用其他分析方法？若有，為什麼排除了那些方法？
你認為自變項導致依變項改變的可能性有多高？是否可用更多分析確認證因果關係？

第7章 與量化分析師共事                        　
- 電影利益風暴(Margin Call)
- Liam Fahey策略與領導(Strategy and Leadership)

下班後賺更多

下班後賺更多：記帳、存錢、再投資，富朋友的「破窮理財法」提早20年退休不是夢！
2014/01/04

- 決定各帳戶的存錢比例
投資理財帳戶10%,自我成長帳戶10%,盡情享樂帳戶10%,長期計劃帳戶20%,生活必需帳戶50%

-存錢效率= 真正存下的錢/月可支配金額
-自動化現金流分配系統

-訂做個人專屬的現金分配地圖

-經過好公司選股策略的篩選後，接著就要決定股票的價值以及進場買股的時機
挖掘好公司價值公式1  平均殖利率估價法
-好公司價值=年平均現金股利/預期報酬率
挖掘好公司價值公式2  預期ROE估價法
-好公司價值=ROE*每股淨利/預期報酬率
-建立個人股票投資SOP
1.尋找心中的好公司
2.觀察好公司的ROE變化
3.運用好公司價值公司，計算價值基準
4.等待股市利空消息

追求卓越：探索成功企業的特質

追求卓越：探索成功企業的特質

第一部 保留的遺跡
- McKINSEY 7-s組織架構：結構Structure、制度Systems、作風Style、人員Staff、
技巧Skills、策略Strategy、共有價值觀Shared Values。
- 傑出公司在基本方面都極為出色，「工具」沒有取代「思考」；「智能」沒有凌駕「智慧」；「分析」沒有阻礙「行動」。
- 傑出的公司都顯示出以下八種特質：1.行動傾向(A bias for action)-Do it,fix it,try it. 2.接近顧客
(Close to the customer) 3.自治和企業家精神(Autonomy and entrepreneurship) 4.靠人提高生產力(Productivity through people) 5.親身視察，價值觀驅動(hand-on,value driven) 6.緊守本分(stick to the knitting) 7.形式簡單，幕僚精簡(simple form,lean staff) 8.寬嚴並濟的特質(simultaneous loose-tight properties)

第二部 邁向新理論
- 歸入決策制定類的職業，包括系統分析師、工程師、企管碩士和專業管理人員-無法合作的夥伴，但都是傾向於理性方式。
執行類的職業本質上是跟別人打交道的人-心理治療師、推銷員、教師、社會工作者和大多數日本管理人員。
最後，在路線尋找類有詩人、藝術家、企業家和將其標誌印在某些企業上的領導人。
- 人們很喜歡自己的小孩，但是一般都不會對別人的小孩發生那麼大的興趣。作為管理顧問，不斷發現用「分析方式」證明甲方案最好，但客戶卻沒興趣。在這種諮商過程中，甲方案變成我們的嬰孩，而不是他們的嬰孩。
- 管理者偏向與別人一起工；領導者則激發情緒。

第三部 回歸基本
- 利潤就跟健康一樣，你需要它，越多越好，但是你絕對不是為此而活的。
- (蜜蜂與蒼蠅的故事)如果你在瓶子內放入六隻蜜蜂和六隻蒼蠅，然後把瓶底朝有亮光的窗戶平擺著，你會發現蜜蜂會一直努力在瓶內尋找出口，直到累死或餓死為止；而蒼蠅則不到兩分鐘時間就會從另一邊的出口飛出...
- 手段受拘於目的；行動由意圖來控制；解決方法由仿效他人來指引；回饋控制著研究；先前的行為決定後來的行為；過去的經驗拘限目前的活動；以及邏輯掌握探究的程度，這些都是有區別的，而智慧和智力影響到因應行為的程度，也是有區別的。
- 處理成本(transaction costs)：當員工人數成等差級數增加時，則員工為了完成工作而相互之間發生的互動關係，會成幾何級數增加。當需要協調的因素到達某種程度時，則協調成本會蓋過採用技術方式所求得的經濟規模。

第一次投資就上手

第一次投資就上手
2004/05/23

- 財富累積四要素：資本、報酬率、複利、時間
- 投資風險的種類：市場風險、信用風險、流動性風險、利率風險、信用擴張風險
- 投資工具(報酬率由高至地)：房地產、期貨、跟會、股票、共同基金、黃金、債券、外幣存款、銀行存款
- 資產配置：1/3現金、1/3房地產、1/3股票；20%短期、30%中期、50%長期
- 做投資時，一般建議保留15%現金

開放資料大商機

開放資料大商機：當大數據全部免費！創新、創業、投資、行銷關鍵新趨勢
2015/04/20

第1部︱開放資料的力量
- 開放資料與大數據非常不同，但兩者有所重疊。開放資料是有使命的資料，其目的是提供開放、免費、透明的資料，運用這些資料可以改變企業經營、政府運作、管理種種交易的方式。
- 大數據的資料來源大致上是被動的，且通常是不公開地保存。大數據通常來自被動產生資料的源頭，這些資料的產生沒有目的，沒有方向，甚至不知道正在產生資料。
- 開放資料是公開且有目的的，這是刻意釋出的資料，任何人皆可取得、分析、並以他所想要的方式使用。
2 熱門創業——用政府資料賺錢
3 消費者網站——智能信息披露選擇引擎
4 管理資料洪水的新創公司
- 聚焦於遵從法規業務的公司：WebFilings,RR Donnelley
再發行資料的公司：Govini,Spikes Cavell
從事資料分析工作的公司：Informatica,環境系統研究公司(Esri),EMC,IBM,Oracle
提供基礎設備的公司：Socrata
-SAP,SAS,Esri,IBM,Palantir Technologies,Socrata,CRAN

跟TED學表達，讓世界記住你

跟TED學表達，讓世界記住你：用更有說服力的方式行銷你和你的構想
2014/05/29
- 如果你的構想不能激勵別人，不管你的構想有多棒都沒有用。構想提出後的溝通傳達，和構想本身一樣重要。

第一部　表達情感
第一章　釋放內在大師
- 啟發他人的第一步是先啟發自己。要找出自己對什麼最有熱情，最簡單的方式是問自己：
「什麼能讓你感動？」
第二章　掌握說故事的技巧
- 說故事是最極致的說服工具。
- 亞里斯多德是溝通的創始人之一，他認為兼具情感(感性訴求)、人格(信譽)、邏輯(證據和數據)，將能夠說服他人。
- 故事是有靈魂的數據。
- 啟發人心的溝通者和最出色的TED講者說的故事都屬於這三種類型：
第一種是自己的故事，和對話或演講主題直接相關；
第二種是別人的故事，故事中的教訓和聽眾有關；
第三種是和產品或品牌的成敗有關的故事。
- 故事能把抽象的概念具體化，變成感性而難忘的想法。
- 成功需要說服他人支持你的願景、夢想和目標。不管是要激勵公司的經理人、策動股東、塑造媒體、吸引顧客、說服投資人或爭取工作，都必須強力招喚，才能吸引聽者的注意，讓對方和你一樣對目標感動，採取對你有利的行為。不只要觸動對方的理智，也要觸動對方的心，說故事正好有這樣的功效。
- 不一定要推出革命性的產品也能說出動聽的故事。當你去面試時，請分享自己曾成功帶領團隊或執行高難度計畫的故事。當你做商業提案時，請分享產品如何幫助顧客提高銷售量，不受經濟衰退影響的故事。當你發表品時，請說個和產品最初構想有關的故事。你可能會意外發現，原來有那麼多人記得你說過的故事。
第三章　展開對話
- 不只要假裝到你成功，而是要假裝到你成真。

第二部　有新鮮感
第四章　提供新知
- 打造卓越企業需要的是人才和熱情，而不只是資本。
- 你必須提供大腦一些它從未處過的資訊，好迫使它脫離預期看法。
- 每個知識領域都有值得一談的見解，我們應該從每天埋首挖掘的工作推中走出來，
打開視野，看清我們各自挖出的渠道如何彼此相連，這樣做可以帶來莫大的啟發。
- 主管和專家常陷入枝微末節，無法從初學者與聽眾的角度來思考。
第五章　設計令人瞠目結舌的橋段
- 創造「天啊」時刻的五種方式：1.道具和展示 2.出乎意料的震撼數據 3.圖片、影像、影片
4.難忘的標題 5.個人故事
第六章　放輕鬆

第三部　令人印象深刻
第七章　嚴守十八分鐘準則
第八章　運用多重感官體驗
- 人們會忘了你說過的話，人們會忘了你做過的事，但他們絕對不會忘記你曾帶給他們的感受。
第九章　走自己的路

- 倘若你和芸芸眾生沒什麼不同，那麼你這輩子能做的事，將遠遠超乎你的想像。
你有能力感動別人，鼓勵他們，為頹喪的人帶來希望，為迷思的人指引方向。
你能夠教育、激勵、傳授知識、啟發他人，但前提是，你必須相信自己有這樣的能力。