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Re: [討論] 學弟妹們請以醫牙電資財金為目標(補報告)

kevin1212 發表於 2020/6/13 上午12:12:21
看板SENIORHIGH標題Re: [討論] 學弟妹們請以醫牙電資財金為目標(補報告)作者
kevin1212
 (fur)時間推噓 9 推:9 噓:0 →:43

既然都有人點名惹 小弟我獻醜一下好惹

不過今天先不要講貝氏 貝氏作圖跟搭配公式講要花很多時間準備

先看看推文有人說到104的資料好惹

美國資料我現在懶得點 我期末考完再看看><

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做資料科學的步驟第一項就就是資料如何收集

在104圖表下方 他都有寫說資料來源如何來

「
資料來源：104人力銀行履歷資料庫，該學系畢業生(含日／夜間部)填答薪資及職
務特性問卷而來，並由系統逐一檢驗，以確保資料的正確性。 圖表資料固定於每
月第一周更新，剔除超過一年的樣本；以確保資料的時效性。
」

上面是引用自104網站 可是

第一個很大的缺陷應該大家都能看出來

就是樣本數太少

我沒有特別去估算一間學校的畢業生有多少啦

不過抓一下 大係一個年級大概都80~100吧 現在2020 不看最近建立的學校

畢業生的總數至少都有2000左右

那這樣抓的話 他整體人數都只有抓 200人左右 這個是數量非常少的

很難做大樣本分析 不過沒關係 統計如果只會大樣本分析 早就被淘汰了

那接下來第二個步驟 我們要做model

可是 這個網站 的model 方式 只有做order statistic

簡單的說就是大小排序而已

很明顯 從網站給的分佈 我們只知道 幾%的人在哪個區塊

但要如何從樣本推到母體

從我的角度看來是無法啦 畢竟只從order statistic中 很難看出任何的資訊

依目前所學過的 我猜想 poisson 或是 multinomial 可能會好些

不過還是要回頭做一些假設檢定來看看model合不合適啦

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除此之外 主張104的統計無用還可以用以下角度

1.統計時有沒有把樣本背景盡力消除

講白一點 就是高中的不變變因有沒有確實處理好

這個可以透過分類方式處理 （這裡很明顯沒有）

或是用大數據的方式來稀釋這些雜訊(這裡也沒有)

因此很可能 薪資跟科系只有相關性 而缺乏因果關係

2.另一個問題是發明民調的人(我忘記叫啥了QQ) 也犯的錯誤

就是他今天搜集的資料 已經是condition在 會使用104找工作填問卷的前提了

這就是很容易出現的資料搜集偏差 可能這些人有共同的某些特質

例如薪水較高的理組 薪水較低的文組等等

都是可能會出現的問題

其他的還有一些關於資料上的問題 就可以連接到貝氏理論了

如果有人想聽下次再打 我要去念期末惹QQ

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BTW 如果想知道一個科系可以幹嘛 薪水多寡 其實每個係辦都會去統計自己系上同學

你去找係辦都可以比104準喔

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找到票了！！是同意！！
恭喜我大114校長連任

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※ PTT 留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.114.207.159 (臺灣)
※ PTT 網址
推

LaAc06/13 00:24推

推

aristoIris06/13 01:49推

→

afflic06/13 05:06你以為系上統計的就比較準?

我們系是完整性資料建檔 雖然樣本數也大概只有畢業的1/2~2/3填 可是至少都還沒 做transformation 可以說是原始資料 這是資訊量最多的那種了吧

→

afflic06/13 05:06你可以說104不準，但你也找不到更好的標準

推

geminitw06/13 07:48可以說結論嗎?

104沒辦法為原來那篇佐證 資料的歸納能力太糟

推

WanYC06/13 08:51推

→

NomeL06/13 09:57系上統計肯定比任何求職網準啊

→

MT679706/13 11:30算各有參考性吧，理工科畢業發展前段的不會用104，發展後

→

MT679706/13 11:31段的不會回報系上，一個偏低估一個偏高估。

→

shawyj06/13 11:36MT說的貼切.很多發展比較不順的系友不會回報或參加同學會

→

shawyj06/13 11:38我們班同學會其中ㄧ餐常是大咖同學請的
→

MT679706/13 11:381/2~2/3畢業生回報這只有剛畢業那幾年吧？我幫忙過系友召

→

shawyj06/13 11:40没那種身分要去買單也會不好意思

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MT679706/13 11:40集，畢業五年十年後不太有人鳥系辦了，會熱情參與的大概只

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MT679706/13 11:40有該屆系學會長、榮譽系友的死黨掛。

我是不知道其他科係怎麼樣 不過依照我們科系而言 資料今年線上回報而已 所以很新 因為不記名 所以有放在係上網站公開可以查詢 甚至還有獨立的資訊包含你之後的研究所 畢業年數 工作名稱內容等等 如果有心可以做到 只是看你想不想做

→

MT679706/13 11:41出國先不談，台灣理工科發展好的主要都是大型上市公司，薪

→

MT679706/13 11:42資結構非常死，圈子內都知道行情在哪，這幾年甚至要求公布

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shawyj06/13 11:42我們這種魯蛇系友也不好意思回報系上

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MT679706/13 11:43員工薪資平均數，打聽或查詢一下就知道了。

推

afflic06/13 11:44而且自己系上的可能好查一點

→

afflic06/13 11:44不是自己系上的就難了

→

afflic06/13 11:45可能你系上的統計比較完整，但很多人是不鳥系辦的

→

afflic06/13 11:47104這種公開資訊已經是算相對準確了

104公開資訊沒錯 可是資料上的缺陷我點名在文章內了 這是明顯錯誤的資訊 你說我雞蛋裡挑骨頭我也沒辦法 不過我先講結論 我認為如果是104這種資料 我寧可不看 推想過程我之後再另外回一篇文好惹 畢竟這篇也只有回應原文章下面的回應 沒有回應到原作者的想法

→

afflic06/13 11:47畢竟他們專門做求職的，樣本來源廣

我看不出來樣本來源廣

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afflic06/13 11:48除非你能提供更好的統計資料

他們或許拿得到樣本 但他們處理樣本的手法很糟

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afflic06/13 11:48不然我覺得你只是在雞蛋裡挑骨頭

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afflic06/13 12:01不看104，請問你看什麼呢?

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afflic06/13 12:01不是所有系上統計的都很完整哦

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afflic06/13 12:01而且跨系的又怎麼辦?

這問題請容許我再用一篇文回應 很難用幾句話完只說明

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afflic06/13 12:03不過現在台灣上市公司有被要求公佈非主管總薪資就是

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afflic06/13 12:04除一下員工人數可以大概看個輪廓

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afflic06/13 12:04科技業板好像有人整理過可以看一看

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MT679706/13 12:18你們連畢業20年的都還有1/2以上回報？這在大系裏滿不可思

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MT679706/13 12:18思議，先別說混不好的不願意丟臉，光是還能聯絡上那些人就

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MT679706/13 12:19非常厲害，通常畢業十年就失聯快一半了。

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MT679706/13 12:22104一定偏低估啦，至少理工業界生態是這樣，拿104當作新人

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MT679706/13 12:22起薪或後1/4位數可能有一定參考性。

我們科系只有辦十多年 算是小係吧 不過有校友的社團 算活絡 這也是其中一個原因吧

推

afflic06/13 12:28不過不排除104裡面有獵頭的數據

→

afflic06/13 12:30不過這種不透明的東西要客觀精準評估的確很難

→

afflic06/13 12:30人均GDP跟人均所得都不知道差多少了

推

ganhua06/13 12:31推
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afflic06/13 12:3125百分位數跟75百分位數也不知道

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afflic06/13 12:31很可能得出人類平均一顆蛋蛋的結論

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NomeL06/13 12:51難道你畢業20年還會用104？

→

afflic06/13 12:58104上面還是有主管職啊

推

NTUwhore06/13 14:41原文底下一堆腦殘 推這篇

推

ccjg467306/14 02:59把少為教的學以致用

超愛少為的 他是個超好的教授

→

wen1706/14 03:28民調先生用電話調查當時美國某地的民眾投票意願 很穩

→

wen1706/14 03:28但是因為當時電話出來沒多久 有錢的人才有電話

→

wen1706/14 03:28所以GGGGG

→

wen1706/14 03:33假設母體有錢人占10% 窮人站90% 而且貧富影養投票意願

→

wen1706/14 03:33這種偏差就讓這民調GG了
※ 編輯: kevin1212 (140.114.207.159 臺灣), 06/14/2020 08:54:30
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