我準備台大資管所大概只花了兩個禮拜(2/28考，電腦公會春酒弄到2/26)，第一個禮拜分析考古題；第二個禮拜看書背筆記。由於筆者是98高考第8名(已經練成九陽神功，練其他武功只要幾個時辰)，所以主要分享準備兩次考試的心態，基礎的建立與一些速成的撇步。基本上，我覺得考「資管所」是很幸運的，因為它不像機械所要做20年的考古題，資管所只要做5年！

筆試戰略
由於台大不考統計，計概又與其他學校大相逕庭，所以如果你真心準備台大資管，雖然有415個人報名，前30進口試，但是你真正的對手絕對不到100人，也就是只要搶進30%就有希望！我的分析是這樣的：研究所考試以應屆生為主，應屆同學通常為了怕沒研究所念，考5-6間是很正常的事，但因為台大的考科不太一樣，若專心準備台大，可以比其他考生省掉許多時間。所以真正的對手只有三種：一是台大學生(因為考試跟學校教的有關，而且也比較有可能鎖定台大，大約佔20-30人)，二是中央中山生(也只要怕鎖定台大的，大約佔40-50人)，三是殘念研究生(這種人通常只鎖定台大，而且實力非同小可，只是不會全力準備，數量也有限，應該不到20人)，三者相加不到100人。所以重點在：鎖定台大！

MIS準備方向
MIS要考好，必須要搭配考古題才能知道老師會出什麼招。基本上我會建議先細看一遍林東清老師的《資訊管理》，看完後就立刻拿考古題來做(記住，只要作五年)，做的時候一定會有挫折，會發現有一半的題目都無從下手，不過不用擔心，這時候就是拿起Laudon的MIS的時候(Laudon比較不需要細看，我們可以用邊看邊找答案的心態來看)！準備MIS當看完林東清後，可以早上做考古題，下午看Laudon，然後你就會發現，你找到了另外30-40%的答案，而且MIS得更多思考構面也被建立。在做完一輪考古題後，建議同時把Laudon看完。至於要鎖定台大，建議再借謝清加老師的書，雖然有點舊(又超厚)，但很多論調是很深入的，可以在有時間餘力時拿起來翻翻，對申論的深度會很有幫助。

接著第二輪就是再次審視做過的考題，把常常出現的考點整理成自己的筆記，參考上述兩本書找到答案，例如台大愛考的：IS的成敗原因，就可以從林東清老師的書找到以下答題關鍵：

• 成敗要素(略織專整)：策略契合、組織抗拒、導入專案、IS整合
• 內外控制要素：IS技術、環境(廠商&政經)等

所以我針對台大的題目，整理了30個「必會」的重點(這就是我所謂的「必會心態」：我們不知道會考什麼，但我們知道考過什麼，只要考過的再出來，就一定要拿到滿分，絕對可以電死一大堆人，沒考過的也可以由既有的必會提拼湊答案，通常可以拿到50%以上的分數！)，接著考前把必會重點背到滾瓜爛熟即可。像上述的「IS成敗原因」可以套用到99年第二題(大約cover 40%)、98年一題(cover 80%)與第三題(cover 40%)、97第三題(cover 90%)、96第三題(cover 20%)、95第三題(cover 60%)、94第一題(cover 40%)…這樣加起來都超過100分了，當然要必會啦！只是還是要提醒讀者，考試的時候不是列出上述兩點就能拿高分，必須要依照讀書累積的內力，把答案逼出來。舉例來說，剛剛說的「策略契合」要繼續寫出：IS必須符合組織的策略目標，才能發揮效益…而策略目標常由高階主管所制訂，所以IS必須受到高階主管支持blah~~~

對於個案分析題(雖然這次沒考，以下分析我當時擬的戰略)，我們可以用Laudon每一章開始的方法來看，也就是說把問題分成：企業挑戰、管理、組織、技術、IS、解決方案一一擊破！例如98年第四題，哈勒斯賭場，要是我來答第一小提，我就會先畫出Laudon的關係圖(就是章首那張花花綠綠有箭頭的圖)，接著再從管理、組織與技術一一描述，每個描述大約5行(因為這題有15分，抱持1分1行1分鐘的原則)，用這樣分析，我想寫完之後都會讚嘆自己為什麼分析得這麼有邏輯XD

計概準備方向
台大的計概就是Discovering Computer+資料結構吧！Discover Computer是台大計概的上課用書，還蠻賊的！而且中文版2008只有前面八章，但整本書有16章，而且考題有往後面幾章出的趨勢(相信我，我為了分析這個花了我兩天)。網路上有投影片可以下載，但考題都很細(不在投影片裡)。為了經濟起見，我準備的方法到書店去抄考古題的答案→借中文版看前8章→背名詞解釋→去台大圖書館看原文書後面幾章，花費大概只有油錢！

現在你不用去書店抄了，我直接把答案附在這：

• 98年：CDCDE BBADA DECBD BCDAE CDADE EEEBB BCEAD EEDCB DAEEC DDADE
• 97年：BCED(C/D) BAACB EEDBC ABEAB DEDBC ECEBE ADCCB CACEA DEBDD EACCC
• 96年：哭哭~我搞丟了(找到再補上)

名詞解釋怎麼背呢？我先去註冊Discovering Computer的網站(IE only?)，進去之後點選章節編號，就可以在右側找到Key Terms(點選名詞後，他會很貼心的用英文念出來，順便可以練練英文聽力XD)，如下圖：

至於資料結構的部分，我只能說要靠平日多做題目累積實力，因為資料結構重點不外乎是樹、圖型、雜湊…大概會這三個就可以拿一半以上的分數，真的就是多算累積實力。如果每天算4小時，大約2個月就已經爐火純青了！

英文準備方向
基本上我覺的就是多背單字！個人還蠻推薦朱才金老師的《研究所英文分類字彙》，他裡面用字首字根來理解，對單字的記憶很有功效！另外，如果想速成的話，我們要知道，單字有無限個，但文法卻是有限的：五大句型、三大子句、連接詞、關係代名詞…大概就那些東西，我覺得台大今年文法考得特別多，至於會不會是趨勢就不得而知了。另外，做閱讀測驗的時候可以先大概看過題目，再看文章；如果題目問得很細(例如幾月幾日)，在看題目時就可以先到文章找答案。閱讀測驗很好心的題目會按照文章先後順序出，所以當找到答案後，在文章中答案位置標上題號，可以縮小下一題找答案的範圍，我覺得也是一個好方法。

另外，由於我目前在菁英補英文，老師分享的一個做題技巧也可以在這裡分享給讀者：看選項猜答案。例如四個選項如果有兩個形容詞、一個動詞、一個名詞，那這題從兩個形容詞中猜對的機率比較高；如果四個選項都看不懂，就隨便猜一個不要浪費時間，因為這種題目看30秒與想10分鐘所選的答案基本上不會差太多。

以下附上台大英文B卷的答案，這也是我從書店抄的，希望讓讀者省點油錢，節能減碳愛護地球：

• 98年：BDDDA BCAAA DBCBB CCDAB BBAAC BBDBB BDBBC DDDAC CBCDA CBAAC
• 97年：CBBDC ACBDD AACDD BADBC CDACB BCBAA DBBCD ACBCB ACABD AADCC
• 96年：BABDB BDADD ACBBA CDBAD ACBDA CBDAC BBDAC CBACB DCDAB ABDDC

本篇結語
最後用一句話來對準備考試總結：努力與方法同等重要！通常老師的責任是告訴我們好方法，而考上的另一半因素是自己的努力(修行在個人)。但如果自己準備，花一半時間找方法，一半時間努力，用CP值最高的方法讀書，是考上的關鍵哦！小弟在此獻醜了，歡迎各界大大批評指正，本篇心得也歡迎分享轉貼，但請註明來源網址，謝謝。覺得有幫助就推一下吧:)

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奈里坎尼說：「就坐在這兒，可以與紐約、倫敦、舊金山、波士頓同時開會，全都是現場即時。如果結果是交新加坡的廠商執行，新加坡也可以加入現場談，這就是全球化。」

全球的競賽場正在被剷平─類似印度的國家已經可以競逐全世界的知識工作，這是美國前所未見的挑戰。這是人類文明的另一個里程碑。

從講求國力到跨國公司為全球市場競爭，進而在十輛推土機的力量下，剷平了世界，使個人力量大增，這是佛里曼所說的「全球化3.0時代」，是一個平坦的世界。


平坦世界的起因
1989年柏林圍牆倒下、1995年網景瀏覽器上市，加上工作流程軟體、Web Service 技術出現，創造了平坦世界競技場的平台。加上開放原始碼、委外、岸外生產、供應鏈技術、內包、搜尋引擎等形成的新合作形式，都使世界變得更為平坦。此外，儲存媒體、檔案共享、一機多用、網路電話、無線科技等催化劑，造成競技平台的發酵，作者稱之為「類固醇」

平坦世界的症狀
現在看似近在咫尺的服務，可能早已外包到世界各地。從電話客服到個人助理、公司報稅工作、醫院電腦斷層解讀，都有可能是由遠在地球彼端的印度青年男女負責。客服員是在美國低下的職業，在印度卻為高薪行業。美國公司試圖抹平印度的口音，好在抹平的世界中競爭，但這是印度往上爬付出的代價。

個人助理幫你閱讀資料、製作簡報；報稅業務透過特殊設計的程式保密傳到印度由印度商學院畢業的學生處理。在美國的半夜，被稱作「夜鶯」的印度醫師利用時差的特性，加上專業的訓練，解讀美國醫院的斷層掃描，好讓美國醫生一大早信行會報。所有想的到的，想不到的流程，都已非常快的速度在世界各地串連。

在平坦世界中力求競爭力
當今最大的衝突夾在消費者與工作者間，企業被夾在其中。自由市場所帶來的衝擊不只影響美國，更影響了中國、印度，在從中國、印度影響回美國。在這樣變遷快速的社會中，「創新」才是維持競爭力的方法。

在美國人眼裡，試圖把自己變成碰不得的人(untouchable)，是工作不被外包出去的維生之道，只有特殊或專業才可以一直不被取代。而世界上每個角落的人，也都在努力提升知識，競爭只會越演越烈。

延伸思考
這本書讓我想到一則很久以前的故事：

創世記第11章1-9節記載，人類當時有共同語言，並且一起居住在與幼發拉底河相距不遠的示拿之地。人們利用河谷的資源，在那裏建築城和塔，以聚集全體的人類及展示力量。上帝降臨視察，認為人類過於自信和團結，一旦完成計劃將能為所欲為，便決定變亂人們的口音和語言，並使他們分散各地。高塔於是停工，而該塔則被稱為巴別。

如今，我們透過了網路平台，不知道建立了多少座巴別塔。人們在網路上分工，使用XML、Web Service等共同的語言，用TCP/IP讓世界各地的人面對面談話，全世界的組織變為一體。企業透過SCM與其他組織同步，保持快速反應，人們自由而團結，可以為所欲為。

在沒有國界的網路環境、全球教育水準的提升，地理障礙已被打破。任何人、組織都可以自由競爭(或自由和作)，的確該思考國家在其中扮演的角色，我覺得這是非常複雜的問題。

既然網路已經無國界了、思想已經無國界了，那國界的意義何在？

為了保護人民財產？提供人民福利？還是...？在書中國加具有教育、保護智慧財產權的用途，但實際上，為什麼教育、保護智慧財產權不能由全球性企業來做。如果台灣人跟配偶以外的人在國外發生關係，就不能被通姦罪制裁，這樣合理嗎？我問

有好多的問題仍然想不清，即使技術已經很容易達成全球化，但有太多的權力鬥爭需要思考。中華民國，根據 國父 孫中山所說，人民把部分的權力交給政府，推選代表為民服務，讓政府保護人民。但這樣思想是不是仍過於封閉，因為人民所接觸的對象不只本國人民...

我以為世界各國合而為一是必然的，看完這本書更讓我有這樣的感觸。不合而為一，有太多問題無法解決。「科學上已經只有一個世界了，這樣的國際分工再合理不過」。如同歐盟，世界應會有更積極的整合。在科技的促動下，這樣的風潮已經不可避免，那些為維持自己利益的當權者遲早會被邊緣化...

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也許你不是商學院的學生，或你忘了什麼是CRM，讓我來簡單介紹一下：
客戶關係管理(CRM, Customer Relationship Management)縱觀而論，有三大精隨：

1. 每增加一個新客戶，需要花維護舊客戶的五倍力量
2. 根據80-20 法則，前20%的好客戶，可以帶給企業80% 的利潤
3. 根據80-20-30 法則，除了前20% 的客戶可以帶來80% 的收益外；後30% 的客戶更會帶來企業50% 的損失

80-20 法則是透過統計學分析出來的結果，可以廣泛的應用在許多事物上。例如做報告，如果花2 天可以拿到80 分，要得到100 分可能就需要花10 天...至於80-20-30 法則，是由學者Shereden 提出的，根據多家知名企業的財務盈虧做出來的統計，有興趣請自行蒐尋關鍵字。

現在切入正題，我的FRM(Friend Relationship Management)理論：
如果CRM 是用來呈現企業與客戶之間的關係，因為客戶和企業間的關係都是｢人為｣的，我想推展到｢人際關係｣並不為過，所以FRM 應該有三大精隨：

一、每增加一個新朋友，需要花維護舊朋友的五倍力量
以MSN 來說，如果你新加一個想認識的人，第一次聊天一定會花很多時間，而且會很謹慎的在經營對話。但是對舊朋友，幾乎什麼話都能說，因為你覺得，｢你們夠熟｣。認識新朋友在MSN 所花的時間與體力應該超過與舊朋友對談的5 倍以上。

二、根據80-20 法則，前20%的好朋友，可以帶給自己80% 的快樂
這邊有點｢現實｣了，我是就事論事。很多人朋友雖多，但能｢講心事｣的朋友卻寥寥可數。根據｢六度分隔理論｣，一個人平均有260個朋友(老實講我覺得有點太多啦)，也就是說，真正講過心事的大約只有50個(對我來說也有太多)，至於其他200個朋友，可能並不是很有交集，雖然也會互相關心，但說實在卻｢不是很熟｣。

三、根據80-20-30 法則，除了前20% 的朋友可以帶來80% 的快樂外；後30% 的｢朋友｣更會帶來自己50% 的負面情緒
有些｢朋友｣可能只是在take advantage of you(利用你)，他跟你認識可能是有目的的。這些人呢，你知道他，他知道你。但是平常看到你會裝作沒看到，就像完全不認識一樣。當他需要你幫忙時，會突然變得好像跟你｢很熟｣一樣，老交情!?大言不慚的跟你攀關係，甚至搭你的肩，跟你聊心事，你馬上變成好兄弟(好姐妹)。等他利用完你，看到你又｢不認識｣你了。

在CRM 裡面，用Data Mining(資料採礦：一種在龐大資料中發現潛在資訊的技術，例如分析超市常一起被買的商品，改變商品陳列方式)來分辨誰是前20%的好客戶，但是在FRM 中｢似乎｣沒有相關方法，只能用｢心｣來感覺了。在CRM 中，強調｢差別待遇｣，只要顧好前20% 的顧客就好，其他顧客沒有更好！這和我們認知的｢一視同仁｣有很大的衝突，但是就科學管理角度來說，如此才能獲得更大的利益。

至於FRM 呢，我想意思應該很接近，請讀者自行體會囉。我重申，這只是觀點而已，當然我也沒打算照著做...畢竟人不是企業嘛！


最後...
我們來研究如何用資訊方法發掘前20% 的好友吧，這邊假設你有資訊管理背景，如果一般讀者建議睡前看，這樣你應該不會失眠XD

研究計劃：利用Text Mining 技術對MSN 聯絡人分群之研究

研究設計：
透過斷詞技術，將MSN 對話記錄XML 檔先行斷詞，篩選出關鍵詞做為每一個MSN 帳號的標籤(Tags)，使用分群技術於標籤上，對MSN 聯絡人進行分群，發掘潛在要好關係人。

預期成果：
找出與你的好朋友同樣群集的連絡人，因為他與你好友的對話具有某個程度的類似，他很有可能成為你的好朋友。

鬼扯就到這裡吧...最近研究計劃寫昏頭了。如我真有人要研究這塊盡管拿去，只是記得論文的｢感謝｣要寫我，然後做出來的作品要讓我知道，我也想Text Mining 一下我的對話記錄XD

繼續閱讀全文　[觀點] 從CRM 到FRM(朋友關係管理, Friend Relationship Management)

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