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30歲前的努力,決定你在社會上的成敗:別人不會告訴你的41個職場生存祕訣

為了解決露營層架ptt的問題,作者吉田隆嘉 這樣論述:

  ★一針見血點出你我都曾遇過的職場問題與煩惱  ★作者分享親身使用過的有效方法供讀者實際解決問題  ★職場前輩式的叮嚀口吻,強力推薦給職場人士,尤其是社會新鮮人的你   三十歲前的努力,決定三十歲後在社會上的成敗   究竟是什麼決定一個人在社會上的成敗?  答案是一個人在剛出社會的二、三十歲那些時光,花了多少功夫學習。   20代社會新鮮人最大的煩惱,莫過於處理職場人際關係與心理上的調適。  與其自己狠狠跌過才有心得,不如參考別人的成功技巧,  這樣不必付出慘痛代價的寶貴經驗談,還不快來偷取!   擁有NHK播報員、自民黨黨員秘書、心理醫師等精采經歷的作者  從使職場生活更順利及如何在職

場上獲得認同的方法,  到提升自我形象、自我學習與掌握未來的方法,  不藏私地分享自身經歷,助你在工作職場上也能站穩一席之地。   本書作者以過來人的親身經驗,  貼心叮嚀二十代剛出社會的你:   Q「主管做事風格與我不合,這樣我很難成長耶!」  沒關係,只要另外找到公司裡值得尊敬的家長與兄長,  學習他們的工作技巧、生涯規劃。   Q「今天睡過頭了,乾脆請病假在家休息好了。」  不要以為可以蒙混過關,其實主管都知道你在說謊,  因為他們自己在你這年紀時也撒過同樣的謊。   Q「該怎麼做才能提升自我的競爭力?」  找一位可敬的對手,工作是依各種能力結合所決定,  每個層面都有值得競爭的對象。

  Q「該怎麼表現才能在職場上脫穎而出?」  1.提升你的提問能力:先問大方向問題,再針對細節提問,最後對個別事項進行討論。  2. 提升正確記憶力:在職場上,你的發言資訊越具體,價值就越高。   Q「好不容易輪到我發言的機會,一定要講仔細一點讓大家知道我的努力!」  如果報告內容的價值不比現場所有人的時薪高,  對於公司就是損失。   Q「難得有機會跟主管一起出去開會,我一定要表現得活潑主動一點!」  真誠的招呼會在別人心目中留下好的印象,但也要先搞清楚自己的角色,  千萬別搶了上頭的風采。   ★推薦給★  在職場中不知道該如何處理上司、同事關係的你  遇到工作挫折徬徨無助時,難以調適心理

的你  不曉得該如何突破自我,提升競爭力的你 作者簡介 吉田隆嘉   1964年出生,畢業於東京大學。就讀東京大學研究所期間,連續兩年通過高難的國家公務員I種(高等職位)經濟組考試。   其後擔任齊聚菁英的日本NHK電視台播報員,數年後轉換跑道再度進入東京大學醫學博士班就讀,並取得醫師執照。曾擔任眾議院議員加藤紘一的秘書。現為日本首創的考生醫療中心「本鄉赤門前診所」院長、「學習與腦科學研究所」所長,以及「學習諮詢協會」理事長,長期致力於活用腦科學提高工作學習成效的研究。   著作包括《活用腦!必勝的時間攻略法》(2011年,商周出版)、《99%的人還沒學會的工作腦活用法》(2009年,大是文化

)、《史上超強學習法》(2007年,商周出版)等。 譯者簡介 程健蓉   日本法政大學文學部畢業,目前旅居日本。

應用大數據文字探勘法解析社群媒體之研究-臉書車泊社群個案分析

為了解決露營層架ptt的問題,作者邱秉緒 這樣論述:

「車泊」是國內目前新興的一股遊憩浪潮,本研究應用大數據文字探勘法,藉由車泊成員於臉書社群媒體中撒下的「數位麵包屑」(digital bread crumbs),以社群談論文本內容為材料,探索自2015年至2019年車泊社群整體互動情形,通過非結構化的文字,深入發掘出文字中所隱含之意義,並採取多元文字探勘技術與分析工具,適時詮釋出文本脈絡與車泊遊憩全面概況,使資料所富含的意義方得浮現。而本文使用LDA主題分析、詞語共現網絡分析、情緒分析、目的地意象分析及議題框架等方法,足夠為本研究提供不同洞見,並可歸納出一社會現象之面貌。經本研究梳理車泊社群喧嘩文本之結果發現,其社群成員主要關心的面向分別為「

遊憩體驗之分享」、「車泊地點資訊」、「車輛遊憩專門化之改裝」及「使用車泊場域之權益主張」等議題,而本研究更進一步結合社群聲量、情感分析及文字探勘技術等綜合應用,歸納出車泊成員頻繁的遊憩場域、喜好的泊點屬性與地方的關係。並以研究者自身所關心的層面,設定「環境態度與不當行爲」之議題框架,從宏觀層面進入微觀視角深入探討,發掘出車泊遊憩目前存在之問題,即是管理機關無法理解車泊行為,雖車泊社群不斷主張遊憩權益,但僅止於社群內部而以,雙方尚無法產生共識。故就車泊遊憩管理之方向,建議主管單位能夠從實務面切入,接收民間之意見回饋並制訂規範,預防遊憩衝突(recreation conflict)現象發生,綜整本

研究之成果,則可提供政府部門作為規劃遊憩政策及管理方案時之重要參據。最後建議社會科學領域之未來研究取向,可透過混合取徑之方法,以大數據「關聯」之鑰匙,打開小數據「因果」之門,將二者優勢結合,齊頭並進、相互補充,俾能深入社會科學研究,進而發掘與實證,開啟出嶄新的研究視野。