[Career]製程整合工程師

─ ─何謂製程工程師與製程整合工程師

簡稱PIE(Process Integration Engineer)

‧製程工程師：負責整個產品製作流程中的某一小區塊製程，但專精次區問題與製程原理。

‧製程整合工程師：負責產出產品功能之正常，做各區域整合的工作。

    

一般整合部門有三小部門--製程整合、良率提升、檢驗測試

─  製程整合

由研發那給的東西，實際pilot run(為的是要做 DVT (Design Verification Test))，結果若不好仄修正， 通常會和研發、 FAE、客戶、產品工程師、Project manager，其他整合人討論。

─良率提升

對各製程做Highlight ，減少生產線上不良。

─檢驗測試

對線上生產的產品或新產品，反正就是全包檢驗，看製程上跑出來和實際檢驗上差多少，再修正到合理範圍內，重覆性動作高反展性也就較低。

─ ─主要工作

設計指導及協調生產程序，決定製造及裝配方法、工具設計，估計生產能量、生產時間及人力需求，以達到最佳的製造方式，並提高產品安全水準，處理異常產品並預防其再發，以維護產品的品質水準，並訂定安全規則，檢測及預防工業意外的發生。

1111人力銀行─生產技術／製程工程師  

http://knowledge.1111.com.tw/view.aspx?sNo=505

http://knowledge.1111.com.tw/view.aspx?sNo=17878

介紹PIE(製程整合工程師)

http://www.wretch.cc/blog/Lasery/812591

e-job 全國就業e網

http://www.ejob.gov.tw/news/cover.aspx?tbNwsCde=NWS20070622SSU928299&tbNwsTyp=671

[Statistical]Data mining 資料採礦

--何謂“資料採礦”
 (摘自維基)

‧數據挖掘一般是指從大量的資料中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關聯性(屬於Association rule learning)的信息的過程。
‧資料挖掘通常與電腦科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
‧數據挖掘的方法：
  監督式學習、非監督式學習、 關聯性的分析 (Affinity Grouping)與購物籃分析(Market Basket Analysis)、聚類(Clustering)與描述(Description)。

‧監督式學習包括：分類(Classification)、估計(Estimation)、預測(Prediction)。

--概略介紹相關名詞
無國界理財、經營管理、股票、基金、期貨Investment論壇
‧Data Mining (資料採礦，應用演算法分析，發掘含藏在資料裡的趨勢訊息)
‧Data Warehouse (資料倉儲) 
‧Web Mining (網頁採礦)
‧KDD，Knowledge Discovery in Database (發掘資料庫知識)
‧Algorithm (演算法)
‧Decision tree (決策樹)
‧PMML(Predictive Model Markup Language) (預測模型標記語)
‧DMX，Data Mining Extensions (資料採礦延伸模組) 
‧Time Series Analysis (時間序列分析)
‧Machine Learning (機器學習)




--常用的資料採礦方法

本文介紹較常見的四種分類方法：

‧羅吉斯迴歸(Logist Regression)

‧分類與迴歸樹(Classification and Regression Tree/CART)

‧類神經網路(Neural Network)

‧支持向量機(Support Vector Machine/SVM)

--資料採礦與機器學習網路探索起點
美國人工智慧協會的資料採礦與機器學習主題



--網站文章介紹
1.雲端運算的運用-資料採礦和商業智慧
                (摘自作者：謝邦昌　輔仁大學商學研究所)
‧雲端運算是基於虛擬化技術快速部署資源和獲得服務

‧特點：
按需求提供資源、按使用量付費、成本低、通用性高、擴充性佳、使用方便、服務配置速度快等。

‧原理：
資料採礦和商業智慧的相似，都是由資料提供資訊、產生知識，再由知識累積智慧，而雲端運算可以使這個過程在網際網路上進行。

也就是說，雲端運算可以提供基於「軟體即服務」的知識與智慧分析的服務。


‧應用：雲端運算在資料採礦和商業智慧上的應用非常廣泛
如構建知識脈絡、繪製知識地圖、追蹤事件、推薦知識社群等。


‧雲端演算法應用於其他領域：除資料採礦和商業智慧之外
如微軟與中國電信在整合雲端運算和電腦、電視、手機等的合作專案，主要是讓消費者與企業用戶體驗到任何時間、任何地點、使用任何連網的用戶終端設備，就可快速取得所需資訊與服務，享受便利的數位生活。

2.資料採礦(Data Mining)-燙傷住院病人資料庫可能的研究方向

    (摘自 國泰綜合醫院整形外科　台北醫學大學醫學資訊研究所 / 劉致和)

資料來源

‧http://aaai.org/AITopics/MachineLearning
‧http://tw.myblog.yahoo.com/jw!xyyfOWSWERmGuFLafTTof5ZRdw--/articlemid=3113
‧http://nccur.lib.nccu.edu.tw/bitstream/140.119/33896/6/35401406.pdf
‧http://web1.nsc.gov.tw/ct.aspx?xItem=13239&ctNode=40&mp=1
‧http://tw.myblog.yahoo.com/a1072360671/articlemid=832&prev=833&next=831&l=f&fid=42 
‧http://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%B3%87%E6%96%99%E6%8E%A1%E7%A4%A6

[Career]統計製程控制工程師SPC

SPC（Statistical Process Control，統計過程式控制或統計製程控制）

‧什麼是統計製程管制(SPC)
主要是指應用統計分析技術對生產過程進行實時監控，科學的區分出生產過程中產品質量的隨機波動與異常波動，從而對生產過程的異常趨勢提出預警，以便生產管理人員及時採取措施，消除異常，恢復過程的穩定，從而達到提高和控制質量的目的。
 SPC(Statistical Process Control)是施行在Process(製程)上的控制而非在Product (產品)上，是一種實驗分析，須根據所要研究製程的特性個別規劃出適當的統計方法，不能死套公式。SPC只是品管人員必須具備的技術(技能)之一
‧SPC技術原理
        統計製程管制，是生產過程中控制穩定產出的主要工具之一，可以協助企業即時發現過程中的問題，在可能的重大品質變異出現之前，就採取必要的措施，在發生問題之前，消除問題或降低問題帶來的損失，使製程能力穩定在期望的水準。

‧SPC產品功能
計量值管制圖：
　　Xbar-R(平均-全距)、Xbar-S(平均-標準差)、X-MR(個別值-移動全距)等管制圖。
計數值管制圖：
　　不良率p、不良數np、良率1-p、缺點數c、單位缺點數u、dpmo等管制圖。
常用分析工具：
　　直方圖、柏拉圖、散佈圖、推移圖..等。

‧相關資訊補充
工作狂人：「製程工程師」與「產品工程師」在公司角色
大陸百度-SPC是什麼
 eJob全國就業e網-半導體製程工程師
‧舉例比較相關行職業
以半導體業而論,一般分黃光,蝕刻,擴散,薄膜四區
各區都有設備及製程工程師
設備工程師：負責當區機台的維修保養,機台能正常運作是其最大目標
製程工程師：負責當區產品的品質良率,確保產品經過當站都能符合管制標準
廠務工程師：不分以上四區,一般分水(管路),電,氣,化學四個單位
生產晶圓以製作PIZZA 打比方
設備工程師：確保烤箱等製造中會用到的機器能正常運作
製程工程師：負責配方加什麼料,烤的熟度,以及要負責好不好吃的風險
廠務工程師：負責開店要架設的水,電,排風等,要讓它正常運作

資料主要來源
http://wiki.mbalib.com/zh-tw/SPC
http://findliving.blogspot.com/2009/05/process-engineer-product-engineer.html
http://zhidao.baidu.com/question/73294003.html?si=8&wtp=wk
http://www.ejob.gov.tw/news/cover.aspx?tbNwsCde=NWS20070622SSU928299&tbNwsTyp=671

[分享]網站介紹

網址名稱：研究生2.0
網址簡介：
記錄研究生需要具備的知識與工具，並介紹研究相關的觀念與軟體，裡
面有一些迴歸分析、多變量分析會碰到的內容。

網址名稱：解讀統計與研究
網址簡介：
主軸在於讀懂、判斷，和書寫有關統計資料的研究報告。

網址名稱：UCLA Academaic Technology Services
網址簡介：
主要是運用SAS、Stata 、SPSS解釋當不同的變數(類別/次序/區間資料)
如何選擇統計分析的指標。此處不只侷限於統計方面，也包含國外的科
技資訊。

網址名稱：Obesity in America
網址簡介：
美國公共衛生機構和組織，提供各層機肥胖趨勢對社會經濟之影響數據
和一些BMI的資料庫研究報告，並有協會提供一些關於健康和肥胖的資
訊。

網址名稱：UNCTAD Statistics

網址簡介：

網址名稱：Statistics Conferences Worldwide
網址簡介：
這裡有世界各國的統計會議，對於當年統計會議一目了然。

網址名稱：馬來西亞(政府)統計
網址簡介：

http://www.statistics.gov.my/portal/index.php

網址名稱：New Zealand紐西蘭(政府)統計
網址簡介：

http://www.stats.govt.nz/

‧資料來源

http://newgenerationresearcher.blogspot.com/2010/10/blog-post_30.html

http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/whatstat/default.htm

http://mypaper.pchome.com.tw/readingstatistic/category/3

http://www.statistics.gov.my/portal/index.php

http://www.stats.govt.nz/

http://unctad.org/fr/pages/Statistics.aspx

http://www.conferencealerts.com/statistics.htm

http://www.obesityinamerica.org/statistics/index.cfm

[Theme]魔球 Moneyball

今天要跟大家介紹一部電影《魔球 (Moneyball)》，此電影是根據《魔球-逆境中致勝的智慧》改編而成，對於一位棒球迷來說不僅要看電影，此書更是值得收藏。

為何要大力推薦魔球呢?  對於想要了解MLB(美國職棒大聯盟)的歷史與運作，絕對有幫助；對於一位企業家更是不容錯過，此書提出的觀點是值得各行各業的人學習的。

奧克蘭運動家隊，一年的薪水是紐約洋基隊的1/4倍，顯現出它是一支非常窮的球隊，在這樣的背景條件下，勢必球隊經營者必須要找出自己獨特的經營方式，否則很難和財大氣粗的球隊對抗，而Billy Beane  正是一位看出實際問題的球隊經理。

如何觀察問題、提出問題所在，進而去思考如何解決問題，這是每個人都要培養的技能，特別是對企業家還有研究生都需要這方面經驗的累積，Billy Beane 本來是一位有「天賦」的球員，但天賦有時候也會害了人，這就是Beane自己的遭遇，也因為如此他可以具有更專業的眼光來看待問題。

從球員的眼光，或許天賦並不是最重要的，「數據」也可以顯現出球員的特質，但球探們去從來不注重數據，這就是觀點的差異，書中有提到球隊營收=勝場數，而贏球最直接關的就是得分(runs)，得分又與上壘率(on base percentage)有關，畢竟一場球賽只有27個出局數，越多人上壘得分自然就會高也就會贏得勝利，此獨特的觀點讓運動家隊開始簽下上壘率高但薪水卻嚴重被低估的球員，與直接用高薪簽下明星球員的隊伍截然不同。

此論點並不是Beane自己突然想到的，而是經由「數據」和專業學者利用統計來證實這項論點，根據兩位經濟學家Jahn K. Hakes and Raymond D. Sauer在An Economic Evaluation of the Moneyball Hypothesis的研究中發現，利用線性迴歸來檢定，上壘率(on base percentage)比長打率(slugging percentage)對勝場數更有關係，當Ho: On Base= Slugging，根據檢定結果 上壘率的係數比長打率多超過兩倍，也就是我們有很強烈的信心去相信上壘率比長打率更能使比賽獲勝。

當初被這部電影吸引只是單純的想了解棒球，沒想到接觸影片後會讓我對書產生如此大的興趣，起初只是因為支持王建民才開始看MLB，碰巧因為這部電影又可以接觸到棒球的經營，使我更加了解棒球這門學問，而令我驚訝的是棒球竟然可以和經濟與統計連結在一起，在6年前根本料想不到棒球、統計和我會有交集，但現在還蠻慶信自己可以從中獲取一些知識。

在此分享魔球給各位讀者，無論是藉由電影或是書籍，都希望各位讀者在面對人生的各種問題，都可以冷靜地思考問題找到屬於自己的獨特論點，盡可能的去面對解決問題，找到屬於自己的魔球。

圖片引用網址:http://pic.pimg.tw/happix/1323937174-1821069581.jpg

[Career]市場調查員

一、何為市場調查

- Annotation on 《評論》 何謂市場調查？ - Yahoo!奇摩知識+

市調公司賣的就是「讓數字說話」的產品

主要工作為市場做行銷調查與分析

研究步驟最重要部分是研究設計和雙方溝通。

「客戶做這個研究的目的」、「研究對象到底是誰」

對研究工作抱持高度有興趣

市調研究應具備條件：

市調研究員工作流程：

二、簡介  (以下摘錄自 行政院勞工委員會 )
‧蒐集市場資料並予以分析或預測。


‧由市場調查員負責實地蒐集市場上第一手資料，交由分析人員進行資料整合分析：
    資料分析、資料判讀與調查報告撰寫......等。


‧由行政院主計處研擬建立「特聘調查員制度」，由專責之調查員負責基層統計調查：
人員包括省(市)政府主計處及台灣省各縣(市)政府主計室負責執行統計調查之編制內統計人員、約僱人員、鄉鎮(市區)兼辦統計調查員及按件計酬調查員，承辦各種實地調查。


‧政大圖書館內有“市場調查”相關書籍和一些相關連結

‧台灣大陸大不同 

- Web annotation on 篩選市調公司要領

大陸加入世界貿易組織後，市場開放，商機浮現。

欲開拓大陸市場，首先面臨的是如何取得市場資訊。

大陸市調分三類：
1.與政府或國有企業直接或間接關係
-資訊取的占優勢
2.外資公司
-雄厚資金，研究人員多和經驗豐富
-占大陸市場50%比重
3.本土民營公司
-目前發展最快，多為專業人士投資
開設

三、國內目前以上市的市場調查公司 (未一一列出)
 ‧國內市場調查公司


四、 徵才
‧GMI市調公司


‧1111人力銀行-應徵市調人員、分析人員

[分享]網站分享

網址名稱：Khan Academy
網址簡介：
內容是類似網路上課方式呈現，簡短明瞭講解統計、機率、線代、經濟......等許多課程，針對單一定律或性質來介紹。

網址名稱：Excel 財務分析應用教學

網址簡介：

部落客tivo168的無名小站，裡面介紹許多有關經濟方面的觀點與個人見解，搜尋許多的網站連結，不僅學習知識，更能實際動手操作，達到學習目的。這是讓想學更多不同方面知識的人參考。

網站名稱：晨晰統計部落客(統計、問卷與SPSS的討論園地)

網站簡介：

由晨晰顧問有限公司成立的奇摩網站，裡面介紹了許多生活運用的實例，甚至提供個人見解以統計方法來分析當紅時事，初略介紹不同方法運用與比較。