9/30/2016

企業巫醫 - 實習生的三贏




巫醫通常會告訴病人事情的「權衡」:是想要錢還是健康?是想要貢獻祭品還是得罪惡靈?當需要獲得健康,當然就要犧牲其他東西。

許多事情的確是如此...總不能要馬兒跑,又要馬兒不吃草。

不過,對於需要創造性思維的現代企業,權衡在於真正的目標,和創意的達成方式。把馬車換成內燃機驅動的汽車,就是革命性的方式讓移動的東西大幅加速而且不用吃草。

企業實習生也是如此。

高明的策略,就可以達到三贏。普通的策略,就會犧牲某些地方。愚蠢的策略就是三輸。

以資訊科技產業來說,三贏的情況是:


對企業組織來說:有低成本的方式,獲得高潛力的「人力」。讓工讀生能先處理簡單,可學習,重複,但是可改進的工作,使團隊成員專注在複雜的開發活動上(註1)。藉此了解這些工讀生未來的潛力,同時也能透過有效分工,提升績效和產出。還能順便展現企業的社會責任決心。甚至,透過實習生循環來訓練組織內部未來的領導人才。

對社會來說:降低新鮮人「嘗試錯誤」的成本,增加投入的生產力。

對新鮮人來說:提早知道自己的興趣和能力。在還沒踏入職場之前,至少對工作有所體認,瞭解軟體工作真實的一面。無論未來是不是要從事同一行業,踏實並且正確的工作經驗,都能引導未來的發展。

普通的情況是:


對企業組織來說:在暑假期間,統一由HR辦理招募活動,發配到各個部門,和夏令營一樣在兩個月期間和團隊一起合作,可能有產出也可能沒有。

對社會來說:讓大學生研究生在暑假能有除了閒晃打電動之外的選擇。

對新鮮人來說:可能像參加夏令營一樣,但只要有認知,還是能學到很多。


有三輸的情況嗎?


會有三輸的狀況,通常是乩童式策略規劃,和不正確的預期:

乩童式策略就像是有件困難的事情,是在我們的智慧能力尚且不能了解,所以我們就去問乩童,而乩童也不懂,但是他可以「起乩」,透過起乩,從其他地方得到智慧,來回答問題。在各個部落的巫醫也都有類似「起乩」的行為。即便只是實習生策略也會有淪落到乩童式規劃的可能。而這樣的策略結果等於是靠運氣,運氣好的時候甚且可會收到好的效果,但不可能永遠都是好運氣。

對企業組織來說:只是因為「聽」企業巫醫起乩之後,覺得弄幾個工讀生來好像很不錯。因此,就隨便找幾個進來。但由於沒有組織,沒有計劃,就只能做沒有意義的工作。更有可能還會故意製造的沒有意義的工作給工讀生。參考這裡

對社會來說:浪費了人力

對新鮮人來說:對企業造成不必要的負面印象。也沒有真正學習到工作的意涵。



如何達到實習生的三贏策略



達到三贏的方式,當然是以事實為基礎,避免乩童式目的,達到漸進式目標。

以資訊科技,或者,軟體開發相關企業來說,掌握以下事實,就容易達到三贏。

(1) 培訓是必要的:

的確有很多自動自發學習,又很聰明的學生。但是稍稍有計劃的訓練,可以大幅降低走錯路的時間。而培訓不只是「教」而已,找一些主題讓實習生自行學習也可以。

(2) 長期:

對資訊科技相關的工讀生來說,

A: 一個禮拜來兩天,連續6個月。

B: 全天候,但只有2個月。

這兩個方案看起來實際工作時間似乎一樣,但是,最後能達到的學習效果和產出,永遠是A比較好。因為,資訊科技並非勞力型的工作,而是思考智慧型的工作。當實習工讀生對技術產生興趣時,自然而然會再額外的時間,補足在技術和知識上的不足。而且,考慮到前期的培訓時間,超過6個月以上的實習才能可能達到三贏。

(3) 務實:

讓工讀生參與真正任務,但由基本開始。讓實習生去撰寫核心模組,是本末倒置的行為(註 2)。但只讓工讀生去打掃辦公室也沒太大意義 - 除非這是一間專業清潔公司。以軟體開發而言。以下幾件事情都是比較適合的切入點。

A: 簡單的執行測試計劃(test case):是最容易入手,並且也比較能直接產出貢獻的事情。

B: 驗證文件:例如將api文件中的範例依照手冊執行看看會不會有意外,也是產出貢獻的一種。

C: 專案助理,協助收集進度,現況,簡單統計目前在版本控制系統(例如git/cvs/p4)裡的程式碼增減狀況...。這些看似助理類型的工作,可以讓工讀生對軟體專案的進展有很完整的概觀。

(4) 實習生的週期循環:

工讀生從開始招募,訓練,到離開,最好是6-18月之間。必須要簡單完成的循環規劃。實際的例子如:

A:  招募大三四研一二的資工資管資科相關學生。
B:  為期最短6的月 每週來兩天 時薪固定為XXX元。
C:  到期根據實際表現可能會續約一次。大部分會續約。
D:  座位和電腦設定已經事先準備好 (已經有check-list)。
E:  主要先進行測試相關工作,但偶爾做點瑣事(例如訂下午茶)。
F:  每年的都是由某資深工程師負責,今年負責人為某甲。
G: 合約到期離開的check-list。




(5)利用實習生培育未來的領導人才:

成熟的企業組織通常趨於緩慢成長。也就是說,除非有人離開,不然從升遷為基層主管的機會將會越來越少。然而,在團隊培育領導人才,卻是必然進行。讓有潛力的團隊成員,負責整個工讀生的循環週期。藉此,歷練作為領導主管會經歷的所有關於「人」的大小事情。畢竟,並非所有技術專精的人都適合當領導者,而透過執行實習生的策略,不只培育了實習生,也可以培育團隊的未來領導人才。即便最後發現某些技術專精的人不適合作為領導者,風險也比較低,畢竟他僅只負責工讀生,不是突然之間負責領導整個開發團隊。

很多時候,即便實習生不能達到原本規劃的要求,光是能夠陪為組織內部未來的領導人才就已經十分划算!






註1:「簡單,可學習,重複,但是可改進的工作」和之後提到的「無意義的工作」截然不同。以軟體開發中的測試工作而言,雖然某些情況需要大量人力測試,但是,更多狀況是當工讀生了解測試的意涵之後,大多數都能改進測試的方式,在某種程度達到自動化測試。而「做出」自動化測試程式,對工讀生來說就變成可學習到很多的工作。

註2:但也不能排除剛好招攬到一個天才中的天才的可能性。因此如果真有這樣能力的人,應該直接讓他轉成正職。




9/25/2016

企業巫醫 - 時間乃最終之敵人? (下)


上篇:企業巫醫 - 時間乃最終之敵人? (上) 

那結論呢?


就人類來說,時間是中性的。它不是朋友,也不是敵人。它不是惡靈,也非天使。

在有限的職業生涯,如果你找得到自己的方法駕馭它,那非常恭喜!這可是上天給予的重大天賦之一。

如果始終在瞎忙中度過,或許試著混合數種前面的巫醫建議方式,可能會有些幫助。

但有幾個重點...


1. 考慮事實


企業組織為求營利的天賦,自然趨向去做幾乎任何可能產生商品競爭力的方式。以時間為衡量標準,恐怕是在天然資源和資本取得已經趨近最佳化的情況下,最合理的方式。

如果你覺得在企業組織工作時,自已的時間被無聊的瑣事白白浪費,氣的想要出來創業....那麼,你一定要先考慮是大部分的人,是自己無法控制時間,而非被別人浪費。這種情況下出來創業,會讓你本來每天花8小時幫某公司做事,變成每天花16小時,幫自己的公司做事。

時間既然是中性,增加效率當然是可行。加速?聽起來跟前述的巫醫有什麼不同(註4)?

重點在於:無論是個人還是組織。找到真正的目的,比產出效率重要。

而真正的目的在於考慮真正的事實。企業巫醫有許多手段和方式,都可以協助你找到「真正的事實」。

以個人生涯規劃而言,最終,這個事實也有你自己才能夠斷定。

然而,以在企業組織內部工作,真正的事實,或者是真正的目的,必須要來自「團隊目標」和「組織目標」。



2. 兵貴神速 v.s. 後發先至


重點在於:長期累積比短暫績效重要。

當企業組織可以在某個產品推出時領先,當然要持續領先推出其他產品,或者領先產品的其他服務。在這世界上有太多的先行者,無法保持領先而被後來者居上。兵法也有云:「後人發,先人至,此知迂直之計者也」,後發先至,其實是兵貴神速的對應。


個人工作上也是如此。快速完成的工作,如果不能累積優勢,就浪費了速度。以軟體工作而言,快速完成功能固然重要,但是功能上的完整以及品質,卻是快速的「基礎」。因而,採用敏捷開發的任何方法論,都不能以快速作為藉口,直接放棄功能上完整或者品質。

後發先至的基礎其實也在於「快速」。但是,個人快速的反應,其實是長久實力的累積。例如,對營運Linux平台十分熟悉,有很多年踏實經驗的工程師,自然在對應新的Linux雲端營運(例如AWS,Azure的Linux虛擬機)就比較容易適應。而過去僅在windows平台上有營運經驗的IT人員,如果整個系統要搬移到Linux為基礎的平台上,就算他可以很「快速」完成一部分,也不見得做的完整或者達到好的品質。


3. 時間乃最終之敵人 ...除非...


時間從很多角度來說確實是最終的敵人。它雖然是中性,但是它永遠都會流失。它的離開是必然而且無情。無論這禮拜天你做了什麼,禮拜天一定會過去。

因此,現實的說,時間乃最終之敵人...除非......讓它變成「敵人的敵人」。

以近年來的新興網路企業而言:

無論有沒有特別認知,事實上都試圖以「時間」來建立其他對手的進入障礙。若非以極高的成本獲得市場佔有率,讓其他競爭對手花更多時間才能開發產品,就是以需要時間累積的功能作為競爭主軸。

以個人的生涯規劃而言:

剛踏入社會的新鮮人,勢必缺乏實務經驗,無論是在爭取好的工作機會,或者是已經在企業裡面爭取好的表現,都不能是以「經驗值」來作為依靠。

以經驗值產出「工作表現」,大部分情況下新鮮人是無法和老鳥相提並論。但是相對於工作N年的老鳥比較起來,在「時間」上新鮮人擁有更多彈性。所謂時間,切記並非加班時間,而是「第一次就做對事情」的時間,透過學習和利用比較新的知識範疇,新鮮人可以比較快跳過錯誤的嘗試,在某些未來有發展潛力的範圍,有更驚人的表現。這時候,時間就會是朋友而非敵人。

相對的,已經工作了7年以上的老鳥。如果老是只能靠吹噓過去已經結束的專案經歷,無法產出對應的經驗值,那麼這七年時間就變成是最大的敵人。只是看到最新的技術,就隨意一頭栽進去學習,則時間就會是資深工程師的敵人,因為通常資深工程師的彈性時間實際上比較少。

資深工程師,在工作上必須要找到能夠善用這七年的成功或失敗經驗的地方,並試圖累積更多。即便是想要打掉重練,也應該透過經驗的累積,重練的更快,更好,甚至自動化。找到可以累積的地方,這時候,時間就是朋友而非敵人。

以作為組織內部的部門主管,專案團隊領導者更是如此:

當領導者使用以下手段時,是把時間當做敵人,(然而,要打敗時間實在太難)

* 加班
* 在軟體專案延遲時利用人月計算方式增加人力
* 以未來的產能估計時間,而非以過去的事時估計
* 以各種理由拖延專案,包含把責任推到別的團隊身上
* 專案過程並未檢視真實進度
* 假裝使用agile敏捷開發,實際上還是waterfall
* 不正視事實
* ....(還有很多)...

那麼不採用以上手段還有什麼可以做的呢?當然很多!如果你是領導者,但是想不出來其他方式,那麼你可能不適合擔任困難任務的領導者,因為「時間」永遠是你的敵人,而幾乎沒有人可以打敗時間。




註1:CP值,或者性價比,請參考這裡

註2:這句話很多人都講過,包含郭台銘和柯文哲。不過,這個名言最早應該媒體大亨:梅鐸所說。另外,這句話在2002年也是某本書的名字。

註3:將時間視為第四個空間維度來描述,請參考狹義相對論

註4:增加工作效率?聽起來和前述的巫醫有什麼不同?就想要達到的效果來說,有良心的巫醫和一般的醫生並沒有不同。最大的不同在於方法是不是合理,經過有效驗證,而且可以在未來檢討改善。


企業巫醫 - 時間乃最終之敵人? (上)



在每年不可計數的企業管理勵志書籍中,有越來越多把「時間」視為判斷事務的重要標準。想當然,個人「時間管理」變成一種必要的技能。然而,更近一步是在越短的時間,達到越驚人的效果,從早期的「24小時學會某東西」系列,到「7分鐘運動燃脂72小時」,都是試圖在短的時間內達到CP(註1)值最好的結果。


時間似乎是最終的敵人?


也許,在某些時候,「搶先一步」是競爭的最佳方式。不是大的打敗小的,而是快的打敗慢的(註2):就變成企業主事者認定的最好成功方式。畢竟,如果可以用很少的投資(小),只要用比較少的時間(快),好像就可以打敗大但是慢的競爭對手?聽起來永遠不吃虧阿!再者,兵法有云:故兵聞拙速,未賭巧之久也。似乎,只要速度夠快,總比慢來的好?

更近一步的說,許多人逐漸視時間為最終測量維度。例如Compete Against Time,就將時間視為在商業上,衡量事務的最重要方式(註3)。甚至有人認為應該是唯一的度量方式

就經濟學始祖亞當斯密1776年的說法,企業組織價值的來源主要由三種事情組成:資本,土地,勞力。土地:泛指一切自然資源,勞力:泛指人類的智慧和努力。任何商品的價值,都是由這三者的其中一種,兩種,或者三種組合起來。

時間快轉到2016,隨著全球化經濟發展,資本以及自然資源,對於企業的影響已經遠遠不如「勞力」,更確切的說,是人的努力強化資本和自然資源的運用。即便現在存在著比1776工業革命初期更自動化的設備,更能節省人付出肌肉的努力,但面對更趨複雜的環境,人類的「智慧腦力」似乎需要付出的更多,某些人需要付出更多的腦力,讓其他人少動點腦?而最終,變成某些人在相較短的時間,付出較多的腦力,產生較好的結果,可以大幅讓商品的價值領先市場的其他人。


總之,各種訊息「似乎」都顯示,即便時間不是最終的敵人,也是先要處理的「衡量指標」


以廣大勞工而言,衡量生存的指標,就從古時候的「每天能耕多少田」,轉為「每天能在工廠做多久」,而再變成「每天在電腦前面完成多少工作」。只要能在越短的時間完成越高品質的工作,就會越有機會加薪升遷。


然而,事實上只有極端少數的人,能夠妥善駕馭自己的時間,也因此,「時間」變成企業巫醫用來恐嚇部落子民的惡靈之一。


巫醫有三種方式來處理「時間惡靈」

一:加速 - 跑的比它快


各種企業巫醫的,也在強化此信念,教導讀者「加速」用來增加巫醫的崇拜。

例如,最有生產力的一年超強時間術早上三小時完成一天的工作時間整理術... 請隨意搜尋類似標題,一定可以找到超過100種以上的方式,書籍,甚至mobile app。

這些加速的書籍,有些的確是有用的個人經驗,就像南美巫醫累積了數世代的經驗,分辨有效的草藥一樣的有些用途。然而,通常僅能適用於巫醫自己。關於「加速時間」,就像投籃命中率一樣,可以學習,可以練習,但是因為環境的因素,每個人終究有其極限。

事實上,「加速」全然是靠自己的經驗和能力,就像大部分的感冒是靠自己的抵抗力痊癒一樣。採用巫醫的建議手法,確實有幫助,只要自己意識到這樣樣的手法是在幫助自己的經驗與能力即可。過度崇拜「方式與手法」,會容易走火入魔。(參考:2013年的9個todo app)。




二:有效利用 - 80/20法則的極端利用


光是加速,能取得的效果總是有限。頂多取得20%-30%的進步就很了不起。唯有改變方式,甚至改變目的,才有可能取得3倍或者10倍的改變。

從「加速」改為「有效利用」,就成為在2008金融危機之後的顯學。

例如:為什麼菁英都是清單控Scrum一半的時間做兩倍的事少但是更好其實工作不必這麼累 ... 一樣有成千上百的書都屬於此累。

這類型的「找重要的事情做就好」的書,其實真只有這個重點,那就是掌握80/20法則,先做重要的事情,你的職業生涯就是彩色的。

但是,企業巫醫沒辦法告訴你,在你身上哪個20%是最重要要做的事情。誠實的巫醫永遠只能說「施主,這要問你自己阿」。而拐彎抹角的巫醫會用「斷捨離」,「時間矩陣四象限」,「人生優先清單」等等技術性的手法,告訴你,你還是得自己找到那重要的20%。


三:心靈層面 - 永遠都有的一招


幾乎所有的企業巫醫都會的一招:將所有的事情,推移給心靈與精神層面。

例如:心靈慢活療癒慢活從容的力量慢一點成功又何妨被討厭的勇氣...

就心靈層面觀點而言,這些巫醫也許可以帶來平靜,而平靜讓人的思慮或許可以更周延,並降低更多的壓力。但是,這些巫醫雖然好意的想要讓世界變得更美好,但是絕大部分的人類是社會性動物,試圖全然擺脫外在的影響,等於是要人類放棄天性。當企業組織內變得越來越快速,光是一個人在裡面「慢活」是難上加難。




那結論呢?


請參考下篇:企業巫醫 - 時間乃最終之敵人? (下) 。




註1:CP值,或者性價比,請參考這裡

註2:這句話很多人都講過,包含郭台銘和柯文哲。不過,這個名言最早應該媒體大亨:梅鐸所說。另外,這句話在2002年也是某本書的名字。

註3:將時間視為第四個空間維度來描述,請參考狹義相對論

註4:增加工作效率?聽起來和前述的巫醫有什麼不同?就想要達到的效果來說,有良心的巫醫和一般的醫生並沒有不同。最大的不同在於方法是不是合理,經過有效驗證,而且可以在未來檢討改善。



9/18/2016

數據分析從零開始 - (3)外部取得資料

...續<上篇>...

外部取得資料

最常見的就屬於在網站上資料取得。最近由於透明化政府政策越受到重視,可供老百姓取得的資料就越多,當然可供作為資料分析的運用就多得不得了。


直接取得可程式化資料


資料本來就提供給外部取得用以計算,例如:政府開放資料。資料好不好用,是另外一回事,但起碼大部分的情況下,這類型的資料只要能下載就足夠應用。

有些資料可以api的方式取得,通常需要申請權限,典型的像是facebook graphic api,musicbrainz api,wiki api等等。

假設需要的資料都可直接程式化取得,那真要感謝上帝。資料數據分析就少了一大堆痛苦的事情要處理。

有個重要的技巧:利用Shell以及試算表對資料做基本驗證。這和前篇雷同。不過在此以試算表為例。

外部資料取得如果已經是整理過的,必然可以用很簡單的方式驗證。即便你沒有Excel,也可以先利用google的googledrive產生樞紐分析表。

作法很簡單。以前陣子最有名的資料:不動產時價登錄為例,

(1) 首先,到內政部網站下載公開資料

http://plvr.land.moi.gov.tw/DownloadOpenData。
它提供了很多資料格式,不過請下載csv格式。

內政部雖然是一番好意,提供各種格式資料。但坦白說,只csv格式是真正正確容易處理。其他格式根本是多餘而且難以直接利用,它的xml並沒有定義namespace,會讓需要合併處理xml時,要重新定義所有的node。

(2) 選擇其中一個csv上傳到googledrive,上傳之後是預覽狀況,請參見下圖:



(3) 按下右上角的:使用『google試算表』開啟

這時候會把csv格式自動轉換成google試算表內部格式。請注意這個格式,並非excel。

(4) 在試算表上選擇「資料」,並選取出現的「資料透視表」。要注意的是,這裡雖然是資料透視表,但是其實下一個畫面名稱就變成樞紐分析表了。





(5) 樞紐分析表出現後,是空的。在右邊選擇想要的欄列。之後就可以自動展示簡單分析的結果。

下圖的例子是以桃園的區作為列,建物型態作為欄。並且在「值」的位選擇平方公尺的單價的平均值(Average)。這個基本的分析可以很快的看出來資料的特性。舉例來說,在這段期間,屬於廠辦的交易就只有龍潭區。






間接取得資料


許多有用的資料,都要自己寫程式來取得。特別是,這類型的資料雖然公開,但不期望也不希望被程式大量取得,例如統一編號查詢。這種資料通常會用captcha來阻擋,不過現在破解captcha的工具和機率越來越高,現在比較重要的網站都改成以「請點選以下哪幾張照片裡面有老虎」這種方式處理


在1996年之前,間接取得資料的通訊協定有很多種。但是,現在http幾乎已經統一可公開間接程式化取得「資料」的所有方式。而也因此,所有間接的,可程式化的取得資料大概都只需要專注在http。

簡單的說,只要 

(a)熟知http crawler (爬蟲)技巧 

(b)程式化處理html 或其他格式文字

就大概可以解決75%以上的問題。

建議的步驟為:

步驟一:找到正確而適當的目標。


不是所有外部資料都是好資料。倘若你想要蒐集在台灣關於醫療方面的問答資訊。或許你會先透過google隨意查詢一下,接下來,你可能會看到 verywed.com 有很多有趣的訊息和網友經驗。如果你就真的覺得上面的資料有用,那麼你等同是蒐集了眾多無法證實的資訊,造成資料嚴重的可信度問題。

雖然google也並未對所有資料的可信度加以查證,但它的演算法可以利用交互連結,以巨大的資料排比最可能的結果,而巨量資料在很多時候,可以彌補質的問題。

個人的爬蟲和資料蒐集,當然不可能做的和google一樣。至少從零開始的時候是不可能。因此,有意義,可信的資料來源變得很重要。

以前述的醫療資訊而言,台灣衛服部的台灣e院網站所提供的問答資料更具可信度。因為,回答問題必然是「具名」的醫生,當然其專業和可信度比「不具名的網友」高很多。

台灣e院看似複雜,但簡單來說所有的Q&A檔案歷史,都可以由一個ShowDetail.php加上簡單的參數以GET方法取得細節。每個網站的作法都不一樣,仔細觀察每個查詢按鈕,加上一些經驗與知識,絕大部分的網站都可以找到某種規則。比較複雜的網站,請善用瀏覽器的「開發人員工具」。

步驟二:以curl或其他工具,先行測試


在mac或linux上都有的curl指令,是在撰寫爬蟲程式之前,最方便先測試的小工具。

在很多時候,甚至可以利用curl配合wget,可以連程式都不用寫就抓取一整個靜態網站的資料。

例如,以下指令可以取得q_no=111521的網頁資料。(參見下圖)


#curl http://sp1.hso.mohw.gov.tw/doctor/All/ShowDetail.php?q_no=111521 -o onepage.html






步驟三:以script撰寫能處理與轉換儲存資料的程式


以台灣e院為例,要取得所有Q&A的歷史檔,只要知道「大概」最後的q_no編號,再寫個簡單的python程式即可。

要特別處理的地方只有:

(a) 不存在的編號:每個網站處理不存在的resource方式各有不同,以台灣醫院為例,仍然會在http reponse中回應200,但是內容改變

(b) 編碼:這個網站使用big5,但為了未來處理方便,最好先轉換成UTF-8。範例中使用requests取得網頁之後,理解編碼並且轉碼。注意!大部分的big5會被誤以為是ISO-8859-1因此要先強行指定為big5之後再轉換

(c) 轉換格式:當然不會想要整個網頁存檔,只想要問答內容。範例中使用lxml的xpath的方式直接取得所需要的element內容。


程式碼參考如下:
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import requests
import time
import sys
from io import StringIO
from lxml import etree
from datetime import datetime

for i in range(34500,34520):
        time.sleep(3)
        print('working on'+str(i))
        url='http://sp1.hso.mohw.gov.tw/doctor/All/ShowDetail.php?q_no='
        r = requests.get(url+str(i))
        r.encoding = 'big5'
        htmlstr = r.text
        if htmlstr.count(u'不存在</h1>') > 0:
            print('ignore '+str(i))
            continue

        parser = etree.HTMLParser()
        sio = StringIO(htmlstr)
        tree = etree.parse(StringIO(htmlstr), parser)
        question = tree.find(".//li[@class='ask']")
        allq =""
        for t in question.itertext():
            allq = allq + t
        dr = tree.find(".//li[@class='doctor']").text
        ans = tree.find(".//li[@class='ans']")
        alla = ""
        for t in ans.itertext():
            t.replace("\n","")
            alla = alla+t

        oneResult = {'a':alla,'q':allq,'dr':dr}
        print(oneResult)



步驟四:考慮儲存地點



網頁可以儲存為靜態檔案,也可以分析欄位後,儲存在傳統資料庫,但近年來更流行存在nosql中。

可選用的nosql非常多,mongodb, AWS的dynamodb, elasticsearch, couchbase...都可以。

前述的範例,倒數第二行:

oneResult = {'a':alla,'q':allq,'dr':dr}

其目的就是在於轉換為python dict之後,很容易處理為json或者直接利用各nosql的sdk,存入到儲存地點。


步驟五:慢速進行


大部分的網站其資料當然是公開讓廣大網友使用。然而,程式化使用,例如利用爬蟲大量下載,通常是網站管理員不會特別注意到,然而爬蟲程式的確有可能讓網站變慢。

作為一個自治網路世界的好公民,首先應該先了解該網站是否有robots.txt,也就是定義爬蟲程式的規範。如果有,那就應當遵循。如果沒有,應該要在爬蟲程式中,適度的停一段時間。

例如,以前述範例來說,在for迴圈中使用time.sleep(3),讓每一個http request都等3秒鐘之後才進行。這樣雖然有可能讓爬蟲程式本來需要1小時就完成,變成足足3小時以上,但可以確保該網站不會受到你的爬蟲程式太多影響。








9/14/2016

企業巫醫 - 人才管理...人才根本無法被管理


任何能在企業講幾個小時的顧問,都一定會說「在組織中,人的問題最重要」

雖然這句話說的似乎很有道理,但是等同於廢話。這和「颱風明天會來,所以會刮風下雨」一樣,人盡皆知,說了等於沒說。

但是只要是軟性的課程,例如:成功主管的教練技巧之類。都會開宗明義的,告訴虛心向學的主管們,「人的問題很重要」,並且在接下來的8小時,展示一些似乎有用,但很難執行;或者幾乎沒用,但容易執行的技巧,來讓經理們主管們理解:「人的問題很重要 - 但是也實在太難  - 請自己好好體會,好好努力吧」。比較好的顧問,會拿自己豐富的失敗經驗(註1),用作為警惕 - 這樣還算有價值。但只靠講話的顧問,就只能如同電視名嘴一樣,以幽默的方式打發大家的時間。

既然知道困難,也應該認知困難的地方,透過承認困難,踏實的因應困難,才能在人才培育與經營上找到對組織有用的創造性作法。

對於眾多企業巫醫來說,讓事情變得越複雜,越困難,越不能解決,自然就容易強化巫醫的效果,並且萬一巫醫的作法不靈驗的時候,也容易找到推卸的方式。畢竟,是惡靈不願意配合你的祈求,不是巫醫的錯。

如果你恰巧是資訊科技的主管:無論是軟體開發團隊經理,或者資訊部門主管,只要你負責「管理」團隊,則團隊的人才經營策略,應該會是你最先要考慮的。

無論組織有多大,無論你的職位有多小,無論人資部門的策略是什麼,無論工作壓力有多大,無論專案團隊所使用技術多神奇......無論任何理由,團隊的人才經營策略,應該是團隊主管首要考量的事情!

每個困難,作為負責管理人才的主管,都應該試圖做出合邏輯的,可執行,有創造力的解決方式:

困難一:區別人力與人才


人才之所以難管理,是因為「人才」根本無法被管理。「人力」才能被有效管理。

所有大型組織,很難真實區分人力跟人才。即便是做機械性動作的生產線員工,在效率和品質上仍然有極大的差別。從早期豐田Toyoto的全面品質管理(TQM)開始,到1999年許多人的智慧統整出精實製造(Lean Manufacturing):揭示了一件明顯的事實:

「實際做事情的人,才是真正知道怎麼做的人」

但是,這個事實卻也隱含著另一件事情:

「在實際做事情的人之中,有些人才,才是真正知道怎麼做才好的人」


但人力跟人才很難區分。以資訊科技為例,任何可衡量的指標,都只能短暫有限的區分人力和人才的差別:無論是寫程式的速度品質,完成任務的完整度時間,程式維護的難易度,對新技術學習的速度等等。這些可衡量的指標,可以很快挑出老鼠屎,可以有效的找到連人力都不算的冗員,但卻很難在短時間裡認出千里馬。

把所有可找到的指標,綜合起來,確實比較可以找到潛在性的人才。但是所花的時間成本太高,而且利用指標的做法,很可能會無意間讓組織朝向「指標」前進,而非「目的」前進。

例如,以軟體專案為例,如果指標是「完成code行數」,配合「每千行code發現的bug比率」,則有可能會產生一個大而無用的系統,程式碼很長,而且根本不會被用 - 當然也不會有bug。

任何在人才策略上,所使用參考的指標,最好都是「隱性」指標,而且必須是簡單有用,常常可以反覆檢驗。例如,這個員工,過去12個月,曾經「主動」提出並且「實作」過哪些軟體專案重要的模組。或者,這個員工,在過去12個月,曾經「主動」做過哪些和軟體品質相關的事情。


此外,以過去的貢獻和產出為區分的標準:這在軟體產品開發上是一個稍微可行的做法。但是,所謂的過去貢獻,不應該是過去35年的貢獻和產出,頂多是過去3年的貢獻和產出。而也必須要確保,這些產出,能有效被歸屬。

舉例來說,一個軟體團隊有10個工程師,共同完成一個很了不起的產品,然而因為市場的關係,產品銷售不好,最後也停止銷售。這10個工程師,仍然擁有產出的貢獻歸屬。但是!這個軟體專案的專案經理,就應該承擔產品錯誤的責任歸屬。然而,由於大部分的產品經理都能言善道,因此,最常看到的是產品經理拿著過去失敗的經驗,拿來宣稱他「從錯誤中學習」,「得到寶貴的開發經驗」,更糟的是宣稱「產品的方向沒問題是公司策略改變」。

從錯誤中學習當然是寶貴的經驗,但是「必須真有學到,然後在爾後,因這些錯誤經驗而成功」。單只有「失敗的經驗」對未來毫無意義。請參考飛鼠裝跳傘(註2)。


在科技軟體產業,最踏實地的區分出人才的方式是:

(1) 面試時以情境實例面試法,了解他過去「做過的事情」,而不是未來「想要怎麼做事」

(2) 衡量工作情況是以「做出來的結果」,而不是以「講出來的結果」,當然也不是以待在公司時間長短,請假的多寡,發表的意見等等...

(3) 盡量試圖找出人才,而不是找天才。換言之,每個人都有某些能力和特性是組織所需要的,只要這個人可以把能力和特性「貢獻並且產生」出來,那麼他就是人才。反過來說,如果他會10種程式語言,還專精6種作業系統,並且還可以解決NP compete問題的難度。但是,卻因某些因素,沒辦法貢獻他的能力到組織或專案中,那麼他依然「不是人才」



困難二:培育或取得人才


資訊科技產業大部分都會宣稱自己很願意培養人才。少數倒是很誠實地說,他們想要直接用挖角取得人才 - 特別是最近幾年的中資企業。

由於培育人才表面上會遇到「培育後被人挖角」的風險。並且,取得人才,表面上通常能在比較短的時間,開始貢獻到企業。因此,許多在成本上沒有限制太多的企業,對於中階人才使用直接取得,也就是挖角,的機會越來越大。

這兩者都有很大的困難,但就資訊科技的角度而言,無論打算培育,或者直接到人才市場找到最適當的人,都不可能避免要「人才培育」。

資訊科技人才無法由人力資源部門統籌培育,必須要由技術性的部門執行,但是技術性的部門卻不見得有空,也不見得會知道重要性。

因此,常見情況是:「我們是on job training,有問題盡量問」。

代表事實就是:「我們不會,也沒有時間訓練你,將工作交給你之後,你就要自己想辦法學習,並且搞定它,當然有問題資深的人如果有空就會回答你。過一段時間你能生存下來就是好員工」

這表示,這個組織對人才培育的策略是......沒有策略,完全看個人造化和運氣。當然,最後的組織在人才運用的結果也是看造化和運氣。

對於規模夠大的組織,其實是可以用所謂沒有策略的方式,因為人數夠多的情況下,某些人才常常能夠單靠自己的能力,脫穎而出。但是在這種情況下脫穎而出的人才,很容易就會被其他組織「取得」。

雖然人才培育很困難,但是比較腳踏實地的做法是:

(1) 對剛加入的人,無論資深還是資遣,根據組織的現況,給予1-3個月的足夠學習期間,訂立學習計畫,在還沒有正式給予任務之前,有對整個團隊,先有全盤性的了解。

(2) 對於已經在組織很久的人,盡可能就現有的專案,進行延伸學習,這個延伸學習不見得是要去上課,可以提供他們「考證照」的經費,讓他們透過「考證照」來主動學習。請謹記:考證照不見得要考很貴的,因為重點不是在於證照本身,而是在於學習。


困難三:薪資獎勵


對於白領技術人才而言,薪資獎勵難以取得真正效果。

首先,傳統的增強理論,對人才:完全沒用!完全沒用!完全沒用!

但是對人力或冗員倒是有些效果。但企業組織為了表面上的公平,通常會試圖制定一體適用的政策,因此,大部分的傳統企業,或多或少都會運用蘿蔔跟棍子。

薪資獎勵,無論有多驚人,都屬於保健因素。換言之,如果不滿意,就很難留住人才,但如果滿意了,也只是「錢有到位」如此而已,一旦不能滿足激勵因素,換言之就是「心委屈了」,仍然無法用薪資獎勵來留住人才。

但反過來說,用夢想,希望,成就,甚至改變人類的命運等等「自我實現」的理念來作為取代薪資獎勵,恐怕也絕對行不通,因為激勵因素和保健因素,兩者無法互相取代。參考:雙因子理論

大型組織中的某部門,或者某團隊負責人,通常也無法對薪資有大幅改變的權力,頂多是在年度考核的時候,決定某個人加薪的多寡,或者紅利的多寡。薪資獎勵,對有足夠規模的公司而言,整體結構早就是固定的,第一線主管僅有調整的空間。因此即便可以透過薪資獎勵來激勵員工,也不可能巨幅調整。即便可以巨幅調整,也不可能長期滿足。

因此,資訊科技根本不可能用薪資獎勵的方式激勵人才,留下人才,讓人才持續對組織貢獻。

既然不可能,就要換別的方式:



不大幅使用薪資,也能激勵好人才的方式:


(1) 選擇


提供選擇,或者讓團隊了解選擇。

早在2008年,Zappos就已經設立了離職獎金。讓想要離開的員工,更容易選擇離開。因為,一個勉強留下工作的人才,肯定不會認真付出,他就會成一個人力,更慘的是會變成冗員。而組織要花更多的時間成本。

在台灣作為第一線主管,大概很難說服人力資源部門執行這麼激進的作法。但是,在職權範圍之內,可以清楚的告訴成員,離開組織是一個選擇,當然很歡迎你做出「貢獻」組織的選擇。大部分的人才,在被鼓勵自由選擇的情況下,一旦做出留下的選擇,其貢獻一定會是「人才」的貢獻。

這也不是什麼新鮮事。

從1945-1962年間,不斷重複進行蠟燭實驗。到最近一本很紅的書:如何讓馬飛起來,之中提到的Amabile所做的獎勵 vs 選擇研究。都不斷指出,有創造性的工作,在事先已經知道有獎勵的情況下,其實績效比較差。

以下摘錄自「如何讓馬飛起來」一書:


60名大學生,他們將參加一項人格測驗才能拿到學分,測驗過程中,研究人員假裝錄影機壞了,無法繼續進行。然後她告訴其中一組,稱為「無選擇─無獎賞」組,他們必須完成拼貼畫來代替測驗。另一組「無選擇─有獎賞」,必須完成拼貼畫,但是可以得到2美元。詢問第三組「有選擇─無獎賞」,是否可以做一幅拼貼畫,但沒有任何獎金。再問第四組「有選擇─有獎賞」,是否願意做一幅拼貼畫,拿2美元獎金。為了加強獎金效果,她在獎賞組創作時,把兩張紙鈔放在他們面前。最後全部的作品由一組專家進行評審。這次實驗裡,獎賞果真激發出最有創意的作品──來自「有選擇─有獎賞」組;但最沒有創意的作品,也與獎賞有關──來自「無選擇─有獎賞」組。沒有獎賞的兩組,得分在兩者之間。就創作而言,選擇改變了獎賞所扮演的角色。創意表現最差的那一組,問題顯而易見:他們感受到的壓力最多。
「無選擇─有獎賞」,正是大部分上班族工作時的實際處境


但是,如果這個獎勵,是事先有選擇性的,也就是可以選擇,那麼績效會更好。文中所提到上班族工作的情況是,無選擇-有獎賞。

其實第一線主管,是有機會加以改變:只要坦然的羅列選擇,不斷的提醒團隊成員:「這是個全然自由的世界」,「你可以去你想要去的任何地方」,「我絕對不會阻止任何人離職,甚至會幫忙寫推薦信」,當然也要提醒:「我不想要任何人離開,在這個團隊我們會讓每個人有機會成長為人才」,「雖然我不能保證薪水,但我能保證你必有成長」


(2) 人才合作 vs 人力合作 


團隊如何合作,是主管最能影響團隊的事情之一。簡單的說,資訊科技團隊必須要能先考慮彼此優勢,透過發揮彼此長才合作;而不是考慮彼此的劣勢,透過避免發生問題的方式合作。

只要參考經濟學上的比較利益法則,找到團隊成員彼此間比較利益的優劣,就有機會讓大部分的人「變成」人才。

但如果在工作分派是以「剛好誰有空」這種區分方式,就會讓大部分的人變成「人力」。


(3) 成長優先 vs 產出優先

人才的成長培育優先,或者產出也就是績效優先?乍看之下是二選一的問題,其實是必須要獲得雙贏的問題。


作為第一線主管,必須要透過培訓以及帶領的方式,有效讓人才成長,透過人才成長,讓產出更有效率。

如果面臨二選一的情況,在短時間當然選最適合的。但是中期長的規劃,必須一定要能滿足兩者。






註1: 通常不太會有成功經驗的分享,因為在人才管理有真正成功經驗的人,很難有機會變成企管顧問。

註2: Franz Reichelt, 飛鼠裝的先驅,然而他過去的飛鼠裝實驗都沒成功過,就嘗試從艾菲爾鐵塔跳下,結果當然是...




9/13/2016

數據分析從零開始 - (2)資料取得和前處理




既然要分析資料數據,自然要有資料數據才能分析。資料取得是必要的事情。

資料來源有很多種,取得並且事後處理的難易度各有不同。

但可以確定的是基本情況是:

1. 資料的時間,會遠超過自己的想像

2. 在開始進行分析之前,資料整理的所花的時間精力,也會遠超過自己的想像

3. 資料整理,幾乎不可避免

4. 資料整理,沒有捷徑也沒有神奇的密技,只能靠不懈怠的努力耐心以及經驗

5. 實際上有創意,有價值的數據分析,都不能免除資料取得和整理。 



第一手資料:


在「嚴格的一手資料」定義下,做資料分析的人真的拿到一手資料的機會極端的少。不過如果你是購物網站的大老闆,則購物網站上產生的營運資料,web server的log等等,對你而言就是第一手資料。

實務上最常看到的第一手資料,應該就是網頁存取日誌(web log)。在2016年網頁伺服器市場上,apache加上nginx仍然佔了半數以上,其他的網頁伺服器種類雖然也不罕見,但網頁的log格式反倒似乎都很統一,因此,以網頁存取來說,資料取得跟分析都已經存在既有的工具。剩下就看規模和個人技巧。

其他類型第一手資料就包山包海,以業務來說,發票檔案(invioce)當然是貨真價值的第一手資料。以軟體開發來說,git上所有的commit log也是第一手資料。

以現在軟硬體的成本之低,第一手資料原則上都可以盡量保持「原來的樣子」,頂多保存的時候壓縮而已,不太需要進行破壞性過濾處理。

要點一:使用shell 做基本的確認以及雜訊處理。


mac或linux可以用的基本文字處理的技術太多。伺服器的log最基本的處理方式,應該先用shell快速瞭解一下現況。

舉例來說:

以下指令可以把access.log中的第11欄,http response code列出來,並且簡單統計一下各return code的次數。


#cat access.log | awk '{print $11}' | sort | uniq -c
以上圖來說,結果就是有3個http return 400,有134個return 200,沒有任何500的回傳值。至於什麼是http return code,請參考w3規範

要點二:用excel做最基本統計檢視


過去許多excel版本都有筆數的限制(最多六萬五千多筆),2013之後就放寬很多(大約一百萬筆),請參考官方網站

即便有數量的上限,也非常值得資料中,先擷取樣本來試著分析。使用樞紐分析表,可以很快看到資料欄位彼此可能的關係,在未來進行分析時候是很有用的參考。

如果到現在你還不知道什麼是pivot-table(樞紐分析表),那表示你根本不懂excel。  怎麼使用樞紐分析,請參考官方網站的說明。下一篇,我們會用政府公開資料簡單做個樞紐分析表。


要點三:以自動化的方式產生濃縮的摘要(二手資料)


只要能取得第一手資料,盡量使用自動化方式,自動產生有意義的濃縮摘要,這個摘要就算是二手資料。

當然,這要配合要點一的shell文字處理,例如以下指令:


#cat access.log | grep "GET /login" | awk '{print $6}' | cut -d ":" -f 1 | sort | uniq -c

這可以產生簡要報告,說明登入(login)頁面每天有多少人次來使用,執行結果如下圖:

這圖上的執行結果顯示,9/12有15個人次,而9/13有2個人次。


現存二手資料的資料


所謂二手資料當然就是不是直接產生資料的來源的資料。資料分析採用二手資料的機會非常高。

所有組織外部取得的資料,絕大部分都算是二手資料。因此在下一節中會特別說明外部資料的取得處理。

要點一:取得過程的紀錄,以及基本分析


無論資料是自己拿或者這別人給,都需要紀錄取得的過程。

舉例來說,如果IT「自動」會給你一份,wifi的使用者登入時間,以及最後封包產生時間,你就需要有方式「自動」記錄這個過程。

如果是外部網站,也應該要記錄當時取得的方式,假設是curl取得,則用了哪些參數,執行多少時間等等。

基本分析則和前一節相同,先用shell和excel對資料有基本理解。

要點二:正確性判斷


二手資料很可能不正確,或者,對資料的解釋不正確,會大幅影響資料的使用方式。

資料解釋不正確:舉例來說,只要有用過就知道,政府公開資料很多都宣稱編碼是utf-8,但實際根本就是Big5(例如 房地產實價登陸)。

資料不正確:二手資料取得的資料本身判斷正不正確很困難,特別是在大規模的資料收集下,很難簡單判斷正確與否。而且有些資料的正確性,可能連第一手資料來源都不能保證(例如天氣觀測)

但是可以透過「多面向」的方式來探究單一資料的正確性。簡單的說就是多找幾種資料來交叉比對。舉例來說,如果你的天氣資料來自不同的網站,如下兩個圖:



雖然這兩個圖在同一個時間點的氣溫還是差了兩度,不過起碼是一個合理的範圍,因此大致還能知道資料是合理。

要點三:自動化進行轉換格式以及二次儲存


二手資料無論是什麼格式,幾乎都會被轉移格式,或者合併,或者改換儲存媒介。例如csv檔案,常常就被改為json格式並且存進nosql中。

但重點是要「自動化」進行。雖然格式轉換或者改變儲存的形式,幾乎都有現成的工具可供匯入匯出,但是只要太多「人為手動操作」,都會讓資料處理越來越花時間,越來越難保證整個流程的品質。


外部取得資料



9/05/2016

人工智慧的淺顯應用 - 製作Facebook或Line聊天機器人

自2022年有chatgpt之後,原本的fb聊天機器人已經停止使用。新的聊天機器人使用chatgpt, 想要試用的,可以email聯絡:consultant.3rd@gmail.com



聊天機器人(chatbot)並不是什麼新鮮事,早在1950年間圖靈(註一)在提出關於人工智慧判別方式時,就提到利用文字訊息 - 因要把人和機器分開 - 來和兩個對象聊天,其中一個對象是人,另一個對象是電腦,如果一個正常人在聊天的過程無法區分這兩者誰是電腦,誰是人,則可判別這電腦程式,是真正擁有智慧。

要達到這個目的難上加難,在wiki上可以看到目前僅有在2014年一個名為Eugene Goostman的聊天程式通過這個測試。

目前可取得的人工智慧演算法或相關技術都沒有太驚人的發展。然而,由於網路上的資料取得越來越容易,電腦執行速度越來越快,以致於不需要有驚人的技術能力,也不需要有對人工智慧會不會變成奴役人類的電影劇情的深思,就可以開發出有意義的應用。


Facebook聊天機器人也是其中之一。

商家,企業,甚至某些個人都擁有FB page (粉絲頁 專頁),而從2015年開始,facebook開始出現具有固定反應或者訊息回應的聊天程式。不過台灣似乎比較少見非特定用途的聊天機器人,因此我們就做了一個在粉絲頁上。參考下圖:


https://www.facebook.com/sandy4ai/ 具有人工智慧聊天的粉絲頁

這個聊天機器人會回應你的訊息,根據她內建的知識庫和基本的語意分析,會回應你訊息。當然,她也會慢慢學習對話,這個聊天程式並不會需要額外的facebook權限,因此她沒有太多額外的功能。下圖是聊天實況範例:



和具有人工智慧聊天的粉絲頁聊天


Line在今年(2016)也開放bot api,作法和Facebook幾乎很雷同。不過雖然都是webhook,他們的api實際傳遞內容當然完全不一樣。

Facebook/Line 聊天機器人的可能應用:


1. 基本客戶問題:

企業組織在網路上最常「被」查。查詢營業時間,查詢電話,查詢服務項目等等。在台灣,這幾年用facebook來做生意來越頻繁,而聊天機器可以提供24x7的基本回答問題服務。

2. 促銷活動:

聊天機器人在某些權限下,可以主動傳遞訊息,或者貼文給facebook使用者。這和一般廣告貼文有些許不同,因為貼文之後,使用者可以持續和貼文者 - 也就是聊天機器人互動。

3. 例行客戶服務:

預約預定,提醒預約,服務調查,生日賀卡貼文等等。




如何製作Facebook臉書聊天機器人:



1.摘要步驟

  (1) 到AWS開設帳號。 開發過程會用到Lambda, API Gateway, elasticsearch, s3 cloudwatch 等服務。

  (2) 到facebook建立facebook app。(簡稱 fb app)

  (3) 新增並撰寫基本的Lambda 以回應 之後fb app webhook時的GET驗證。

  (4) 新增撰寫基本的Lambda 以用在 接下fb app message hook回應

  (5) 新增 API Gateway 的GET/POST,對應到Lambda

  (6) 設定fb app 的webhook 對應到API Gateway的URL
  
  (7) 讓fb app的設定頁verify(基本上就是http  GET) API  Gateway

  (8) 讓fb app設定頁訂閱message 並記得在lambda程式回覆訊息時使用page token

  (9) 此時可以進行知識庫的連結,在AWS建立elasticsearch並且匯入經過程式處理的資料,這裡我們以台灣e院資料為範例。

   (10) 修改lambda程式,讓使用者的訊息,在elasticsearch查訊相關訊息,並且回復給原送訊息者

   (11) 至此完成,其結果大致如下圖:



2. 詳細步驟:

    ....<待續>...


如何製作Line聊天機器人:


1.摘要步驟

  (1) 到AWS開設帳號。 開發過程會用到Lambda, API Gateway, elasticsearch, s3 cloudwatch 等服務。

  (2) 到line developer建立帳號以及channel。

  (3) 新增並撰寫基本的Lambda 和 api gateway 用以回應之後在line的channel上link時的驗證。Line的api基本上只用到POST

  (4) 將自己的line帳號 加入剛剛自己增加的channel。就是設好友的意思,這樣才能測試

  (5) 將line channel所需要的api key, secret以及token設定在lambda 要傳回給line bot api的地方。

  (6) 此時可以進行知識庫的連結,在AWS建立elasticsearch並且匯入經過程式處理的資料,這裡我們以台灣e院資料為範例。

   (7) 修改lambda程式,讓使用者的訊息,在elasticsearch查訊相關訊息,並且回復給原送訊息者

   (8) 至此完成,其結果大致如下圖:


2. 詳細步驟:


    ....<待續>...



參考: https://www.facebook.com/sandy4ai/ 

 註一:Turing 就是電影模仿遊戲的主角
 註二:詳細步驟還沒有時間寫...反正不見得有人需要:)

9/02/2016

數據分析從零開始 - (1)事前準備



當你打算從零開始,變成一個有足夠能力的資料工程師,一開始會需要準備基本工具。而隨著時間過去,自然而然你會瞭解並且學習到更多工具。

在此提供簡單的確認清單(Check List),讓在打算開始學習並應用數據分析時的準備參考。

1. 電腦


既然是資料分析,電腦自然是必備工具。

最推薦的是Mac的notebook,如果沒有太大的經濟壓力,最好買記憶體越大的越好。13吋MacBookPro,RAM 16G價格大概四萬八。其他可以考慮dell的linux desktop


選用Mac或者OS為Linux的電腦有許多原因,內建的終端機(terminal)可在bash等環境快速執行各類型資料處理的前期工作。現在windows也有powershell,並且至今技術工程師在對比unix/linux的shell時,常常會有各種爭論。

不過,就打算從零開始的數據工程師,別想太多,就選unix/linux吧!

2. 作業系統


無論你的電腦是桌上型還是筆記型,無論他原本是什麼作業系統。你都需要一個Linux作業系統。在MacOS上可以安裝VirutalBox或者VMware來執行Linux虛擬機器(VM)

3. 基本知識技能與其標準


雖然說是基本,但真要搞定以下知識與技能需要很長的一段時間,就從零開始的情況而言,「盡你所能」的了解以及練習是不二法門。


(1) Linux基本操作:在終端機(或者Shell)中,完全了解以下幾圖中的指令的意義:
(圖一)


   (圖二)

   (圖三)

(2) 網路工具自我學習與操作:能有耐心的看完這篇AWS CLI,並且能用AWS CLI上傳檔案到S3。在整個過程,僅使用官方文件,不在google上搜尋非官方說法。

AWS有提供許多免費工具,用在資料分析上非常適合。但是如果你有PB等級的資料,在AWS上做大數據分析是非常花錢的。

(3) 程式設計基本能力:利用python或任何程式語言,將台北市的住宅竊盜公開資料處理分析加總之後,列出各區的竊盜案件次數表。這裡要注意編碼(encoding)的問題。
如下圖:

(4) 英文閱讀能力:

其實英文閱讀能力對數據分析,甚至其他技術學習是非常重要的基礎。如果不習慣閱讀英文,而老是只查中文網頁,那麼就等於少了60%的網路知識存取。

如果對自己的英文閱讀能力有疑慮,可以先試著不查字典看完這本書:How To Read A Book,這本書用詞遣字相當簡單,而書的本身就是「增加閱讀能力」的方式。因為是本很老的書,應該很便宜,或許早已經沒有版權?

9/01/2016

企業巫醫 - MBA無用矣



企業巫醫The Witch Doctors(中譯本為商周出版)是一本距今十一年的老書,但書中對於盛行於商業界的企業管理顧問的見解卻始終精闢。這本書的標題雖然聳動,但內容卻是不只是流於隨想批判,而是踏實的先提出數據,做橫跨時間與空間的研究,最後提出見解。破解在招搖撞騙的「大師」形象。

作者對「大師」的批評相當有建設性,幾乎在1990~2000年間的企管大師,都被他非常精闢而有建設性的評語跟分析過他們所提出的方法論:彼得杜拉克,麥可波特,愛德華戴明等等。而史蒂芬柯维,吉姆柯林斯則是被他列在不入流的範圍。


組織與企業經營的是合併藝術與專業的範圍,在因果模型中屬於複雜的範圍(參考這裡)。換言之,企業的大大小小的決策,與是否能達到效果,很難在事前看出,只能事後瞭解其因果關係。而有趣的,具有戲劇性的論點,逐漸就取代了嚴謹的研究。這讓迷惑於複雜邏輯的人,有了某種追尋的方向,從這個角度來看,「真正」的企管大師也知道這種現象,但他們一方面提出淺顯易懂的見解,另一方面也持續進行研究,這也讓大師的研究結果可供大家參考與學習。

「企業巫醫」則利用根本沒有人可能了解其因果關係,讓自己以有趣的方式解釋因果關係,從而謀利 - 開設顧問公司,提供考取證照方式,提供分析報告,寫書,演講等等。




萬一,自己解釋的因果關係沒發生,當然會拿另一套關係來彌補。就像在原始叢林部落裡的醫生一樣,當有疾病-例如嚴重流感時,會先說明和惡靈的關係,接下來可能拿某些植物的葉片猛力槌打你,打的你又痛又麻的時候叫你回家躺幾天。如果好了,證實的確是惡靈的問題,如果因此病情加重,併發肺炎,表示這樣的懲罰惡靈仍然不滿意,則會換一套方式,直到你痊癒或者死亡 - 當然死亡就表示惡靈趕不走(此段說明彷自企業巫醫一書)

在企管書籍,個人認為最最最有名的巫醫例子應當屬於「從A到A+」。用google搜尋「從A到A+」可以找到非常多人閱讀記錄,甚且有精闢的閱讀心得。該本書所說「嚴謹的長期觀察和研究取得」,分析好公司和「卓越」公司的差別,並且這些從數百家篩選出來的好公司中再篩選的卓越公司,肯定可以「永續經營」?

但是實際上根本不然。

2005年的研究就顯示A+公司,在1996-2005年間,就已經不太算是A+。不到幾年後:11家卓越公司倒了2家,9家之中僅有1家沒受到太大的金融海嘯影響。其中8家在2008危機期間甚至績效平均比其他SP500的公司還差

從結果來看,從A到A+的理論根本沒用,但是,如同企業巫醫,作者後來竟然還寫了一本「為何A+巨人會倒下」用以自圓其說。非常典型的巫醫行為。

相對於企業巫醫,MBA的價值是否真正有用也很難說。某些研究都顯示,擁有MBA學位的CEO和沒有MBA的CEO在公司經營的成效上,沒有差異(參見這裡)。

然而,某調查顯示,擁有MBA學歷似乎對薪資有幫助(參見這裡),就這個角度來看,擁有MBA似乎還是有用的。但如果仔細看過這類調查,很明顯排除了MBA低薪,以及MBA本身的成本。

反倒已經有百年歷史的最最著名MBA產地的期刊 - 哈佛管理評論的一篇高學歷管理者的迷思誠懇的點出問題:管理學位取得者,在學習過程中沒有學到真正學到務實的作法,而只是為了取得學位。開始工作之後,如果又沒透過工作經驗,學到新的技能,當然就沒用。

如果沒能對複雜的問題,保持清澄的理智,分析可能的問題,簡化並反覆查證因果關係,踏實的從不同的角度看問題,MBA的學歷可能會創造出一個一個的企業小巫醫,在組織裡三不五時的拿一些最新的企管叢書,當做驅趕惡靈的樹枝,到處鞭打真正在做事情的人。


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