如何避免眼高手低?(转载)----希望初入职场的朋友共勉吧!

本文通过三个案例分享了职场新人如何快速融入并取得成就的方法。关键在于积极主动地学习、带着问题去听去看、勇于尝试并不断总结。此外,文章还强调了了解行业特性、公司流程及职责的重要性。

          场新人如何避免眼高手低?

源自: 博思人才网

    无论你在学校多么叱咤风云,无论你有多么丰富的实习经历,当正式进入一家单位,就如同你第一天走进学校一样,你也只是愣头愣脑的“新丁”。不过,有一点不同,职场学习可没有课程表,也没有班主任和任课老师,但你要学的东西,却更加复杂。

    案例1带着问题去听去看

    小强应用化学本科专业毕业后,被一家农药企业录用,安排在专利申请部门工作。对于专利,小强完全是个门外汉。从进专利部的第一天,小强就设置了几个问题 ――“什么叫专利?”、“专利是怎么做的?”、“我们单位有哪些专利?”、“这些专利是怎么来的?”、“目前中国专利的情况如何?”平时工作中,他就围绕 这些问题多听多看,很快就对专利市场有所了解。一年后,他已经是国内专利部的部长助理。

   点评:多听多看是职场新人 学习的一个重要途径。最好是带着问题去听去看,这样会更有收获。不管我们进入什么行业,都要快速了解行业的情况和特性,并且热爱这个行业,不要总抱着“这不是我喜欢的行业,我不会长久做下去”的心态。

   案例2“没做过”也能做好

   大学毕业的小A和小B同时成为一家人力资源企业的试用员工。公司要策划一个推广活动,经理将策划思路各发了一份给他们,要求第二天下班前交出方案。第二 天,小A的方案不仅包括活动的策划流程和内容,还列出了一些其他类似推广活动中的亮点,也写出了自己在做这个策划案中的几点困惑。小B也按时交了作业,可 是既没有策划方案的形式,更谈不上内容――只是在三点策划思路下各写了一段话。两个月试用期满后,小A升为正式员工,而且颇受大家喜欢,小B则被“请走” 了。

   点评:作为职场新人,小A和小B都没写过策划方案。姑且不论小A的策划案内容如何,单从形式上看,已经是能博得领导的好感――用了心思,花了功夫。最好的 是,他自己先去想办法做,再提出了自己的问题,这样的职场新人,谁都乐意教。而小B就是另一个典型――不会又不学不问,这并不需要别人教,而是完全没有动 脑筋。这样的新人,如果不及时调整,很难在职场生存下去。

   案例3 先做小事再做大事

   四年前,小东是一名计算机专业的专科生,从大连附近的农村到上海闯天下。他进了一家公司的网络部。小东工作很能吃苦,把技术总监看成老师,可是技术总监是 一个挺有个性的人,不太看得上技术不好的小东。小东也不气馁,每天早早来上班,下班后和同事一起加班,总是抢着去叫外卖、跑腿,渐渐得到了同事的认可。后 来,他写出了一个类似支付宝的支付系统,让技术总监对他刮目相看。现在,他已经是公司旗下几个门户网站的技术总监。

   点评:学校不好没关系,技术不行也没关系,关键是肯学肯干。最好是先做出来,然后请老同事提意见,这样同事们才会认可你,也才愿意教你。另外,多做一些看上去和本职工作关系不大的小事,也会有意想不到的好效果哦。

   行业特性、公司流程、职责

   “首先是你的态度。作为职场新人,你对工作是不熟悉的,但你不能指望别人主动来教你,而是要尽快地主动学习,要有谦虚的态度。”人力资源专家说,“然后, 你要了解公司的流程,每个公司都有自己的流程,这和公司的文化、制度密切相关,包括如何发邮件、是否要抄送、汇报材料用PPT还是word等等;其次,要 尽快了解自己的工作职能,包括工作职责、渠道、工具、联系人等等。”

   除了这些细节,职场新人也不应忽视宏观上的学习。上海博爱集团人力资源总监杜秀波表示,各个行业都有各自的特性和行业惯性,新人应该快速了解所处行业的特性,近几年行业发展的趋势,及时了解行业发展的动态。

   杜秀波还强调说,校园和职场是完全不同的环境,刚入职场的大学生新人,也需要对社会现状有所认识,这包括有意识地在人际关系、公共关系、团队协作等各方面锻炼自己。

   观察细节、向前辈学、写作业

   蔡艳丽说:“职场新人刚进公司,就要像林 黛玉初进贾府一样,注意观察。你可以不说话,不参与,但要注意观察细节,看看别人是怎么做的;其次,要自学。比如,完成一天工作后,发现自己的EXCEL 表格用得不熟练,下班回家就要找资料学习一下,多练习几次,尽快熟练起来;再次,向同事请教。但不要一有小问题就不分时间和场合地问同事,先自己找找答 案,实在解决不了的,再找同事不太忙的时候去请教;结交朋友圈子,特别是同行业的朋友,和他们交流,向他们学习。”

   “最主要的学习途径,是在实际工作中,向周围的同事和前辈学习。”前程无忧人力资源总监冯丽娟强调说,“工作如何安排,如何跟别人沟通,工作程序是怎样 的……这些事情都需要你在日常的工作中去学。要注意的是,当你做得不太妥当的时候,只要不严重,一般是没人会指出来的,但这会对你的工作造成负面评价或影 响。所以,新人在平常工作中,处处留心就能学习到很多有用的东西。”

   杜秀波特别提醒职场新人,应学会总结,“可以按天、按周、按月总结,把总结当作一种习惯,多问自己‘为什么’,去寻找答案。”他建议说,“有一种很笨的方 法――每天写作业。我从酒店管理专业毕业后,去香港、新加坡的酒店工作,他们要求员工每天都要写作业,现在这成了我的习惯,而且我觉得,写作业是让新人快 速学习和成长的好办法。”

   心态平和、不找借口

   职场新人在学习中,要注意谦虚地交流。“特别是一些北上广(续致信网上一页内容)的毕业生,在大学里积累了不少社会实践经验,于是会觉得自己很懂,实际工 作起来还是会眼高手低。还有些学生,过于谦虚谨慎,表现得不太自信,比如在沟通中很紧张,这也会让同事觉得不太舒服。”杜秀波提醒说,新人的心态要平和, 对老同事礼貌、尊敬就可以,没有必要鞠躬,要不卑不亢地请教问题。最好请教原则性的问题,不要问一些太简单或者工作外的问题,也不要在工作时间去向同事请 教。这样既耽误同事的工作,也会让人觉得你不太会安排工作时间。

   他还提醒新人:“不要给自己太多的借口,比如‘我不会’、‘我不懂’、‘我是新来的’等等,很多新人做不好事情,永远都找理由,这些理由其实就是阻碍你学习和进步的借口。”

   职场新人偷师心计

   1.多做一些看似微不足道的小事。比如提早到办公室,帮老同事擦擦桌子、倒上茶水等等,让老同事对你留下好印象,想要偷师更容易。

   2.处处留心皆学问。刚到一个新环境,尤其要多留心,多观察同事们怎么做、怎么说,尽量向他们靠拢,不要把自己孤立。做事要有自己的想法,要多想一两步。

   3.请教问题时,找准时机。不要拐弯抹角,直接表明,“我有一个问题不太清楚,想向您请教。”

   4.保持低调。不要因为自己的名牌大学、校友师兄等就过于张扬,特别是不要对老同事表现出不服气,不要对工作表现得不感兴趣。


转载于:https://www.cnblogs.com/tfcwolf/p/4344609.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输变量包括收水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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