第一篇：职业化引擎核心内容
职业化的内涵
所谓职业化，就是一种工作状态的标准化、规范化和制度化，即要求人们把社会或组织交代下来的岗位职责，专业地完成到最佳，准确扮演好自己的工作角色。
以国际通行的概念分析，职业化的内涵至少包括四个方面：一是以“人事相宜”为追求，优化人们的职业资质；
二是以“胜任愉快”为目标，保持人们的职业体能；
三是以“创造绩效”为主导，开发人们的职业意识；
四是以“适应市场”为基点，修养人们的职业道德。
职业化引擎核心内容
第一部分：职业化心态力——职业人的精神食粮
1.阳光心态——每个人都有选择快乐的权利
◆ 烽火猎聘成功者将挫折、困难归因于个人能力、经验的不完善，强调内在，他们乐意不断地向好的方向改进和发展。
◆ 失败者怪罪于机遇、环境的不公，强调外在的因素造就了他们的人生位置，他们总是抱怨、等待与放弃。
◆ 阳光心态不是得意的心态，而是一种不骄不躁、处乱不惊的平常心态。
2.共赢心态——个人完不成的事业，团队可以完成◆ 团队协作的收获往往要超过团队各成员单独努力所获的简单累加，超出的部分就是协作的超值回报。
◆ 共赢的本质就是共同创造、共同进步，共赢是团队的内在气质。◆ 共赢强调发挥优势，尊重差异，合作互补。
3.空杯心态——只有把水倒出来，才能装更多的水
◆ 空杯心态就是一种挑战自我的永不满足。
◆ 空杯心态就是对自我的不断扬弃和否定。
◆ 空杯心态就是不断清洗自己的大脑和心灵。
◆ 空杯心态就是不断学习、与时俱进。
4.老板心态——把老板的钱当成自己的钱，把老板的事当成自己的事◆ 如果你是老板，目前这个项目是不是需要再考虑一下，再做投资的决定？
◆ 如果你是老板，面对公司中无谓的浪费会不会采取必要的措施？◆ 如果你是老板，对自己的言行举止是不是应该更加注意，以免造成不良的后果？
5.感恩心态——对别人时怀感激，对周围的一切时怀感激
◆ 感恩是一种追求幸福的过程和生活方式。
◆ 感恩是一种利人利己的责任。
◆ 感恩让我们坦然面对工作中的起伏、挫折和困难。
第二部分：职业化人际力——职业人的事业之基
1.人际关系的黄金法则和白金法则
◆ 黄金法则：你希望别人怎么对待你，你就怎么对待别人。黄金法则已成明日黄花。
◆ 白金法则：别人希望你怎么对待他们，你就怎么对待他们。
2.情感账户——每个人心灵中都有个情感银行账户
◆ 首先了解对方，遵守承诺，有礼貌，主动承担责任，接收别人的回馈。这是存款。
◆ 要求对方首先了解自己，违背承诺，不礼貌，傲慢地推卸责任，拒绝别人的回馈。这是取款。
3.炼就同理心——相互关怀、理解，才能融洽
◆ 表层同理心：站在别人的角度去理解；深层同理心：理解别人的感情成分。
◆ 同理心训练：专心听对方说话，让对方觉得被尊重；正确辩识对方情绪、解读对方说话的含义。
4.人际关系的六种模式
◆ 人输我赢。巧取豪夺，坑蒙拐骗，损人利己。
◆ 人赢我输。迫于压力，委曲求全，损己利人。
◆ 人赢我赢。送人玫瑰，手留余香，利人利己。◆ 人输我输。杀敌一千，自伤八百，两败俱伤。◆ 不输不赢。生意不成情谊在，好聚好散，没有交易。◆ 孤芳自赏。自扫门前雪，独善其身。5.沟通不良的弊病◆ 价值判断；追根究底；好为人师；自以为是。第三部分：职业化执行力——职业人的立身之本1.承诺底线——说到就要做到◆ 在沃尔玛，“我们说的就是我们做的”是每一位员工的信条。◆ “这就是我的责任”：锁定责任，彻底执行。2.走出任务的陷阱——任务是工作的假象◆ 任务是完成差事、例行公事、应付了事。◆ 陷入任务的泥潭让你有苦劳、没功劳。◆ 员工做任务，公司就会在这名员工身上形成负债。3.坚守结果底线——没有了结果，执行将是空谈◆ 结果是执行的起点，也是执行的终点，有了结果，执行才有意义。◆ 结果三要素：客户要的；有价值的；可交换的。
◆ 结果是对行动、任务的最终状态的描述，是可以用来与别人交换的成果。
4.结果价值判断——有价值，才是结果
◆ 外包思想定义结果：一项工作如果外包给其他公司来做，只有满意的结果才会付报酬。
◆ 底线结果思维训练：完成任何一项工作都有底线，破坏了这个底线，就无从谈结果。
5.客户价值——团队的执行信仰
◆ 提供客户价值才能获得客户忠诚。
◆ 客户价值对企业的回报是保证企业不死。
◆ 细节决定生死。用细节感动客户，是企业强大的基础。第四部分：职业化时控力——职业人的第二生命
1，时间对每个人都一样的公平
◆ 时间的特质：绝对稀缺，不能交换，无法节省，无法储存的，无法增加，一去不返。
◆ 运用时间管理规划，进行有效的个人时间管理。如果你愿意，成功就离你很近。
2.，有效个人管理的四个步骤
◆ 确定角色：确定你认为重要的角色。
◆ 选择目标：分别为每个角色确定未来一周要达成的目标。
◆ 安排进度：为这些目标确定完成时间。◆ 逐日调整：每日清晨依据行事历，安排一天做事的顺序。3，时间管理方法演练◆ 生命倒计时法；时间价值分析法；生活节奏法；日程表管理法。◆ 德鲁克时间管理法；柯维时间管理法；艾维·利时间管理法。4，时间管理的四个象限◆ 重要并且紧急：及时而全力以赴。◆ 重要但不紧急：计划并有条不紊地进行，做到未雨绸缪。◆ 紧急但不重要：花一点时间做，请人代办，集中处理。◆ 不重要且不紧急：有空再做或者不做。
5，快乐而又高效地度过每一天
◆ 学会做计划：回顾目标——制定计划——衡量时间——预测意外——排列顺序。
◆ 积极开始、积极结束：好好利用早上的时间，带着好心情投入一天的工作。
◆ 在工作之前做好自我调整：根据工作的重要性和紧迫性把头一天制定的计划及目标再梳理一遍。
◆ 在离开工作岗位之前做好清算：今日事，今日毕；做好第二天的工作计划。
第五部分：职业化团结力——职业人的发展之道
1，人生“三成”
◆ “不成”：依赖别人、受别人控制和影响的人终将一事无成。◆ “小成”：孤军奋战、不善合作的人，只能取得有限的成功。◆ “大成”：善于合作、懂得分享的、利人利己的人能成就轰轰烈烈的大事业。
2，没有完美的个人，只有完美的团队
◆ 优秀的团队并非全是由优秀的个人组成，但优秀的团队一定能塑造出优秀的个人。
◆ 单靠个人无法完成任务，一个没有组织性的团队也不能圆满完成任务，默契配合、相互支持的团队才能成功。
◆ 没有完美的个人，但通过团队协作，完全能够成就完美的事业。3，团队发展的四个阶段
◆ 组合期：对团队规则不熟悉；彼此陌生，互相猜忌；对团队目标和个人目标不了解；花了力气，效果不好；合适的人选、确定目标；运用社交活动、小组讨论。
◆ 摸索期：成员冲突、彼此敌对；信息不通、出现混乱；调整工作内容及角色；开放沟通渠道、共享信息；领导建立威信、沟通会议；确定问题解决办法。
◆ 共识期：执行或者修正既定计划；及时修正建立工作模式；建立团队忠诚。
◆ 发挥期：对队员适当鼓励；保持团队的效率；加强队员沟通；接受挑战性的任务。
4，高效团队的特征
◆ 清晰的共同目标；恰当的领导；相关的技能；有效的组织机构；相互信任的精神；一致的承诺；分享成果；开放的沟通；外部的有效支持。第六部分：职业化创新力——职业人的进化动力
1，创新力缔造核心竞争力
◆ 成功者将创新当作一种习惯；争做第一的企业才会成功。◆ 超越性思维和制导性思维是树立核心竞争力的关键。
2，影响创新力的几大障碍
◆ 功能固着心理：一个人看到一种惯常的事物功用或联系后，就很难看出其他新的功用和联系。
◆ 思维定势效应：固定的思维模式使人们习惯于从固定的角度来观察、思考事物，以固定的方式来接受事物。
◆ 自我选择效应：一旦个人选择了某一人生道路，就存在向这条路走下去的惯性并且不断自我强化。
◆ 从众效应：每个人都有不同程度的从众倾向，总是倾向跟随大多数人的想法或态度，以证明自己并不孤立。
3，学习力造就创新力
◆ 学习力是最可贵的生命力。历史绵延很久的“一次性学习时代”已告终结，学历教育已被终身教育取代。
◆ 学习力是最活跃的创造力。勇于创新，敢为人先，鼓励尝试，宽容失败，这是成功企业所共有的文化元素。
◆ 学习力是最本质的竞争力。学习是一种投资，创新就要投资自己，提高自己的附加价值，培养自己不论处于什么情况下，都能存活的本领。
第二篇：答辩核心内容
答辩核心内容
讲述:本文基于发现问题、分析问题、解决问题的思路，总体上分为三个步骤。首先，通过分析土地产权制度带来的现实问题以及改革所面临的突出问题，得出我国土地产权制度存在创设土地发展权的空缺；然后，分析了土地发展权创设的必要性、可行性；最后，对土地发展权的创设和实施作了研究。具体内容为：首先，简要介绍了土地产权以及土地产权制度，并重点对土地发展权的内涵、特征进行了理论综述，同时也对土地发展权在土地产权制度中的地位做了分析；其次，对土地产权制度改革的历程、现状和创新方向做了探讨，阐明土地发展权是土地产权的突破；接下来，从经济、社会和制度的角度对土地发展权设立的必要性和可行性做了研究；然后，运用动态分析法对我国的土地发展权创设的一系列理论内容加以阐明；最后，借鉴国外土地发展权的运行模式，提出我国土地发展权的运行模型：即结合我国的政府层级安排，土地发展权按照一定机制分别在宏观、中观和微观三个层次进行配置和流转。
框架:
1、土地产权制度与土地发展权：土地产权以及土地产权制度，土地发展权的定义（是
对土地在利用上进行再发展的权利，即土地所有权人或土地使用权人改变土地现有用途或者提高土地利用程度的权利）、特征（抽象性、潜在性、政策性和工具性）；
2、土地制度改革历程（封建土地所有制向农民土地所有制的过渡、农民土地所有制向集体所有制的转换、在集体所有的土地上设立用益物权）、现状（土地自然增值的合理分配问题、土地利用中的外部性问题）、突破（土地发展权）；
3、研究的必要性（促进社会经济的可持续发展的需要、促进城乡经济社会协调发展的需要、维护农民利益的需要、加强耕地保护的需要、完善我国现存土地制度的需要）和可行性（从所有权的发展变化来看、从土地法律制度建设来看、从国外经验来看、从我国土地制度现状来看）；
4土地发展权的创设：问题（缺位、模糊、归属）、归属（英国归国家，美国归所有者，我国：国家和集体，国家有基本发展权，农民集体有实体发展权）、原则（继承与创新、权力基础原则、合理性与可能性、目的性）、权能（拥有、使用、处分、收益）；权利（农地、市地）、变动（创设、让渡、变更、用尽与灭失）；
5、土地发展权的实施：国外（英国的国家控制土地发展权、法国的法定上限密度限制、美国的可转让的发展权制度）、我国（宏观配置与一级流转：中英-地方、中观配置与二级流转：县-乡、微观配置与三级流转：具体条件）
问题：
1、背景描述（问题）：征地制度招致的钉子户问题，集体土地被国家征收之后产生的差价问题，农用地转为建设用时农民集体利益受损问题，国家垄断土地供应一级市场与促进农村集体建设用地的流转相结合问题；
2、国内研究：土地发展权内涵（广：用途变、强度增加，狭：用途变更或建物）
3、土改历程：农地制度改革经历了土地改革、合作化运动、人民公社运动和家庭联
产承包责任制；市地从无偿到有偿。
第三篇：课程核心内容
【课程核心内容】
第一部分：汲取狼性精华，打造狼性销售团队
l狼性意识就是强者意识
坚决吃肉，决不吃草的食肉意志
忠爱同伴、同进同退的团队精神
顽强执著、绝不言败的进攻精神
永不自满、不断成长的进取精神
所向披靡、战无不胜的进攻艺术
斩草除根、干净利索的行事风格
l狼道，是以弱胜强的不败之道
道是理想：狼道理想是内部各尽其能，各就其位、各行其责而一致对敌；对外，是以弱胜强，以小欺大，顿顿有肉吃；对己，谦虚谨慎，苦练内功，隐忍而成器。
道是规律：狼道规律是弱者必被强食，适者才能生存，否则就不能称之为自然，不能是道了。道是原则，狼道三原则：对内管理，诱之以利，驱之以法，优胜劣汰，适者生存；对外进攻，围而攻一，以攻为守，歼敌必灭，百折不挠；对己：断腿强身，危机强志，尝胆强心，全力以赴而强力。
l狼性销售团队的打造目标
紧密团结：群狼携手打天下，携手让我们走的更长，狼族之间决不内耗
坚决进攻：“坚决吃肉，决不吃草”进攻是团队生存与吃肉的基础
团队规模稳步突破：目标明确、步骤清晰、方法得当，周而复始，团队不断做大做强 狼性队员：个体素质不断提升，完不成任务决不罢休
第二部分：先聚人，后“造狼”，如何快速招募未来狼性队员
l如何提升团队销售力
团队销售力等于：团队规模乘团队素质减去团队成本
打造狼性销售团队就必须扩大团队规模，提升团队素质，压缩团队运作成本
l团队打造流程：先聚人，后造狼，淘汰弱者，只留强者
强势招聘：将自己的公司成功地推销给准队员，唤起准队员对公司的信心以及欲望，吸引更多的人入司，给更多的人以机会。
强势培养：设定培养期，在培养期内循序渐进地进行狼性激发、技能培养、市场实战，然后进行纠正、再培养，再实战，把准队员打造成狼
实战考核、优胜劣汰：通过赛马原则，达不到标准的一律淘汰或下岗再培训
l如何进行强势聚人，招聘到更多“未来的狼”
1、我们的公司能给准队员带来什么
2、我们如何帮助准队员获得成功
3、团队打造初期需要落实的六个方面
4、招聘会与创业说明会怎么操办
5、如何将有潜力的准队员在培养期内留住
第三部分：激发下属狼性，打造进攻型业务代表
激发下属征服自我，脱胎而成狼我的动机：狼我是兼具智慧与进攻性的“我”
l强势激发，在业务员的潜意识中种上狼性的六颗种子
1.狼行千里吃肉：“坚决吃肉，决不吃草”的自我许诺
2.积极地解释一切事件：任何事件的发生必有其原因和目的，而且必定有益于我3.积极正确的归因模式：从自己身上找原因，责任在我，改进自我，成功始自信念而不是条件
4.不找任何借口：积极探索“如何做”，而不是论证“为什么不能做”
5.不做无用功：“上帝决不照顾埋头苦干的人，只能照顾找对方向，找对方法的人。”
6.“重视过程，结果自然产生”：成功是一个积累的过程，成功还需要耐心等待 l建立狼性成长环境
狼的危机意识在于：再肥美的羊也必须靠自己的奋斗才能得来，而且是卓有成效的奋斗；时刻要警惕更强的动物如狮子、猛虎等攻击。
弱肉强食，适者生存——离开了优胜劣汰的成长环境，温室里不会培养出百战百胜的狼群。l打造业务代表的进攻性
这是一个供过于求的时代，你不进攻，你的对手就会抢走你的生意
进攻带来个体与团队的活力，进攻带来内部变革，进攻带来空间与机会
羊低头啃草，遇到危险撒腿就跑； 狼昂首吃肉，见到猎物奋起进攻
l狼性进攻的六拼法则
拼力量整合，不拼力量本身；拼速度，不拼规模；拼完美，不拼数量；拼团队，不拼个体；拼猛烈，不拼时间；与更猛的敌人相拼，拼韧性，而不拼猛烈
l如何制定进攻的具体实施细则，以确保业务代表的进攻“到位”
第四部分：狼性销售总动员：卓有成效的战前准备
准备一：产品特性利益化：我们的产品有哪些特性，能给客户带来哪些利益，为什么？ 没有证据支持的特性是空口承诺，在销售当中根本不值一提
只有把产品的特性和客户的需求联系起来，才能激发客户的购买欲望，打动客户的心。准备二：公司介绍优势化：为什么说选择我公司是客户的明智选择
找出企业的优势，并能进行论证
质量的优势、服务的优势、品牌的优势、价格的优势
准备三：有效论证产品的九种工具
准备四：竞争对手调研与分析，我们的产品有哪些优势知己知彼才能百战不殆
调研与竞争对手的产品差异性、个人差异性、服务差异性、公司差异性、政策差异性 准备五：客户分析：谁是我们的客户，客户决策的流程
找准客户、正确判断客户的关键人物，判断销售的关键时机
准备六：挑战拒绝的狼性心态
第五部分：再造业务代表的狼性行销技能
客户说：“不是我不需要，不是我买不起，今天买也不是不可能——是看你有没有能力打动我”
行销就是把你脑袋里的思想放到顾客的脑袋里，然后顾客把口袋里的金钱放到你的口袋里。愚蠢业务代表的首要特征就是在还没有将脑袋里的思想放到客户的脑袋里之前，伸手去掏客户的口袋。
l如何让客户购买？
第一、突破客户防线，客户才会给你推销的机会
第二、激发客户欲望，客户才会想买
第三、让客户喜欢你——客户才愿意从你这里买
第四、让客户信任你——客户才敢从你这里买
第五、选择重点客户，“客户有钱，才有能力买”
第六、异议处理，强势成交——让客户现在就买
l客户系统的建立：持续开发重点客户，才能持续创造更多业绩
l行销话术的准备
l狼性行销8要素
l如何破译客户的拒绝密码
l销售合力论，如何提升销售合力。
l年收入六位数的10项行销策略
第六部分：狼王的修炼，先自立，后立人
l狼王的志向：帮助队员成功，帮助企业成功，帮助自己成功
l先自立，后立人：做坚定、执著、品德、活力、效率的榜样和表率
l如何抓好业务代表的思想转变
l狼性工作原则
一追到底原则——追不到结果绝对不能停止
绝不妥协原则——“你必须………”，“必须”与“无所谓”的争夺
绝不放弃原则——“我一定要……..”，失败往往在于半途而废，得不到结果决不罢休 迎难而上原则——“我一定能……..”，克服种种困难，就是长胜将军
决不等靠原则——“马上办……..”，机会来自创造，而不是等靠。
决不同情原则——帮助别人自强而不是同情别人的软弱和处境；同情乞丐才会有乞丐。言出必行原则——说到就要做到。诚信赢得人心、合作，诚信让别人对你产生信心 l一劳永逸地解决问题
培训下属，减少重复的管理
建立秩序，减少重复的控制
以点带面，减少重复的劳动
树立目标，结果考核，减少重复的督促
第七部分：打造销售团队的狼性文化
l团队文化——团队内部的精神契约
拒绝那些空洞的口号，不能被员工认同的一切口号都是笑柄
增强团队内部的精神契约
l如何面对内部的矛盾和冲突，如何对待那些比较”自我“的员工？
l倡导为学习型团队——你可以拒绝学习，但是你的对手不会
l如何制定内部的激励政策
l如何才能实现团队合作，团队“竞争而不斗争”的机制探索
l提倡什么、反对什么，建立团队的正气
l引导队员进行团队心态整合：个人离开团队，就是孤家寡人
以全局为重：大事讲原则，小事讲风格
主动争取别人的帮助和支持，主动与别人相融合帮助别人做得更好：“一名伟大的球星，最突出的能力，就是让队友变得更好。”——迈克尔·乔丹
成功共分享，不要吃独食
l如何建立共享的团队目标
提出共享的目标远景
提出近期的奋斗目标
团队队员规划，让每一个人各就各位
坚持到最后一分钟，不完成团队目标誓不罢休
第八部分：持续提升，打造狼性销售团队
l部门与干部队伍建设
用对人——正确的人在正确的位置上才能激活这个位置
进行有效授权，让下属主管有责也有权
用绩效管理促进下属成长
l激发下属的成长力
成长的动力——为什么要不断追求进步
成长的方向： 行销的能力；心态；理念；贵族素养
成长的环境：令人激进奋发的环境往往很重要，环境能磨练人，环境能催人上进。成长的方法：不断地尝试，不断地总结，不断地学习，不断地设立一个目标。
激发下属发现自我潜力
l帮助业务代表不断提升自我成功者之所以成功，因为他们早已养成一种习惯：尝试失败者不太可能做的事情。成功者做事的动机是追求结果带来的愉悦感；而失败者做事的动机是寻求舒适的方法。业务代表如何通过切实可行的奋斗目标帮助自己不断提升
通过分析销售记录，不断提升销售思维与计划能力
l正确判断业务代表的狼性和羊性
第四篇：初探推荐引擎
初探:探索推荐引擎内部的秘密(1)推荐者：怕冷的南瓜(积分 36596)| 原作者：赵晨婷
“探索推荐引擎内部的秘密”系列将带领读者从浅入深的学习探索推荐引擎的机制，实现方法，其中还涉及一些基本的优化方法，例如聚类和分类的应用。同时在理 论讲解的基础上，还会结合 Apache Mahout 介绍如何在大规模数据上实现各种推荐策略，进行策略优化，构建高效的推荐引擎的方法。本文作为这个系列的第一篇文章，将深入介绍推荐引擎的工作原理，和其 中涉及的各种推荐机制，以及它们各自的优缺点和适用场景，帮助用户清楚的了解和快速构建适合自己的推荐引擎。
信息发现
如今已经进入了一个数据爆炸的时代，随着 Web 2.0 的发展，Web 已经变成数据分享的平台，那么，如何让人们在海量的数据中想要找到他们需要的信息将变得越来越难。
在这样的情形下，搜索引擎（Google，Bing，百度等等）成为大家快速找到目标信息的最好途径。在用户对自己需求相对明确的时候，用搜索引擎 很方便的通过关键字搜索很快的找到自己需要的信息。但搜索引擎并不能完全满足用户对信息发现的需求，那是因为在很多情况下，用户其实并不明确自己的需要，或者他们的需求很难用简单的关键字来表述。又或者他们需要更加符合他们个人口味和喜好的结果，因此出现了推荐系统，与搜索引擎对应，大家也习惯称它为推荐 引擎。
随着推荐引擎的出现，用户获取信息的方式从简单的目标明确的数据的搜索转换到更高级更符合人们使用习惯的信息发现。
如今，随着推荐技术的不断发展，推荐引擎已经在电子商务(E-commerce，例如 Amazon，当当网)和一些基于 social 的社会化站点(包括音乐，电影和图书分享，例如豆瓣，Mtime 等)都取得很大的成功。这也进一步的说明了，Web2.0 环境下，在面对海量的数据，用户需要这种更加智能的，更加了解他们需求，口味和喜好的信息发现机制。
推荐引擎
前面介绍了推荐引擎对于现在的 Web2.0 站点的重要意义，这一章我们将讲讲推荐引擎到底是怎么工作的。推荐引擎利用特殊的信息过滤技术，将不同的物品或内容推荐给可能对它们感兴趣的用户。
图 1.推荐引擎工作原理图
图 1 给出了推荐引擎的工作原理图，这里先将推荐引擎看作黑盒，它接受的输入是推荐的数据源，一般情况下，推荐引擎所需要的数据源包括：
要推荐物品或内容的元数据，例如关键字，基因描述等； 系统用户的基本信息，例如性别，年龄等 用户对物品或者信息的偏好，根据应用本身的不同，可能包括用户对物品的评分，用户查看物品的记录，用户的购买记录等。其实这些用户的偏好信息可以分为两类：
显式的用户反馈：这类是用户在网站上自然浏览或者使用网站以外，显式的提供反馈信息，例如用户对物品的评分，或者对物品的评论。 隐式的用户反馈：这类是用户在使用网站是产生的数据，隐式的反应了用户对物品的喜好，例如用户购买了某物品，用户查看了某物品的信息等等。
显式的用户反馈能准确的反应用户对物品的真实喜好，但需要用户付出额外的代价，而隐式的用户行为，通过一些分析和处理，也能反映用户的喜好，只是数 据不是很精确，有些行为的分析存在较大的噪音。但只要选择正确的行为特征，隐式的用户反馈也能得到很好的效果，只是行为特征的选择可能在不同的应用中有很 大的不同，例如在电子商务的网站上，购买行为其实就是一个能很好表现用户喜好的隐式反馈。
推荐引擎根据不同的推荐机制可能用到数据源中的一部分，然后根据这些数据，分析出一定的规则或者直接对用户对其他物品的喜好进行预测计算。这样推荐引擎可以在用户进入的时候给他推荐他可能感兴趣的物品。
推荐引擎的分类
推荐引擎的分类可以根据很多指标，下面我们一一介绍一下： 1.推荐引擎是不是为不同的用户推荐不同的数据
根据这个指标，推荐引擎可以分为基于大众行为的推荐引擎和个性化推荐引擎
根据大众行为的推荐引擎，对每个用户都给出同样的推荐，这些推荐可以是静态的由系统管理员人工设定的，或者基于系统所有用户的反馈统计计算出的当下比较流行的物品。o 个性化推荐引擎，对不同的用户，根据他们的口味和喜好给出更加精确的推荐，这时，系统需要了解需推荐内容和用户的特质，或者基于社会化网络，通过找到与当前用户相同喜好的用户，实现推荐。o
这是一个最基本的推荐引擎分类，其实大部分人们讨论的推荐引擎都是将个性化的推荐引擎，因为从根本上说，只有个性化的推荐引擎才是更加智能的信息发现过程。2.根据推荐引擎的数据源
其实这里讲的是如何发现数据的相关性，因为大部分推荐引擎的工作原理还是基于物品或者用户的相似集进行推荐。那么参考图 1 给出的推荐系统原理图，根据不同的数据源发现数据相关性的方法可以分为以下几种： 根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，这种被称为基于人口统计学的推荐（Demographic-based Recommendation）o 根据推荐物品或内容的元数据，发现物品或者内容的相关性，这种被称为基于内容的推荐（Content-based Recommendation）o 根据用户对物品或者信息的偏好，发现物品或者内容本身的相关性，或者是发现用户的相关性，这种被称为基于协同过滤的推荐（Collaborative Filtering-based Recommendation）。
3.根据推荐模型的建立方式 o
可以想象在海量物品和用户的系统中，推荐引擎的计算量是相当大的，要实现实时的推荐务必需要建立一个推荐模型，关于推荐模型的建立方式可以分为以下几种：
o 基于物品和用户本身的，这种推荐引擎将每个用户和每个物品都当作独立的实体，预测每个用户对于每个物品的喜好程度，这些信息往往 是用一个二维矩阵描述的。由于用户感兴趣的物品远远小于总物品的数目，这样的模型导致大量的数据空置，即我们得到的二维矩阵往往是一个很大的稀疏矩阵。同 时为了减小计算量，我们可以对物品和用户进行聚类，然后记录和计算一类用户对一类物品的喜好程度，但这样的模型又会在推荐的准确性上有损失。o 基于关联规则的推荐（Rule-based Recommendation）：关联规则的挖掘已经是数据挖掘中的一个经典的问题，主要是挖掘一些数据的依赖关系，典型的场景就是“购物篮问题”，通过 关联规则的挖掘，我们可以找到哪些物品经常被同时购买，或者用户购买了一些物品后通常会购买哪些其他的物品，当我们挖掘出这些关联规则之后，我们可以基于 这些规则给用户进行推荐。o 基于模型的推荐（Model-based Recommendation）：这是一个典型的机器学习的问题，可以将已有的用户喜好信息作为训练样本，训练出一个预测用户喜好的模型，这样以后用户在 进入系统，可以基于此模型计算推荐。这种方法的问题在于如何将用户实时或者近期的喜好信息反馈给训练好的模型，从而提高推荐的准确度。
其实在现在的推荐系统中，很少有只使用了一个推荐策略的推荐引擎，一般都是在不同的场景下使用不同的推荐策略从而达到最好的推荐效果，例如 Amazon 的推荐，它将基于用户本身历史购买数据的推荐，和基于用户当前浏览的物品的推荐，以及基于大众喜好的当下比较流行的物品都在不同的区域推荐给用户，让用户 可以从全方位的推荐中找到自己真正感兴趣的物品。
深入推荐机制
这一章的篇幅，将详细介绍各个推荐机制的工作原理，它们的优缺点以及应用场景。
基于人口统计学的推荐
基于人口统计学的推荐机制（Demographic-based Recommendation）是一种最易于实现的推荐方法，它只是简单的根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，然后将相似用户喜爱的其他物品推荐给当前用户，图 2 给出了这种推荐的工作原理。图 2.基于人口统计学的推荐机制的工作原理
从图中可以很清楚的看到，首先，系统对每个用户都有一个用户 Profile 的建模，其中包括用户的基本信息，例如用户的年龄，性别等等；然后，系统会根据用户的 Profile 计算用户的相似度，可以看到用户 A 的 Profile 和用户 C 一样，那么系统会认为用户 A 和 C 是相似用户，在推荐引擎中，可以称他们是“邻居”；最后，基于“邻居”用户群的喜好推荐给当前用户一些物品，图中将用户 A 喜欢的物品 A 推荐给用户 C。
这种基于人口统计学的推荐机制的好处在于：
1.因为不使用当前用户对物品的喜好历史数据，所以对于新用户来讲没有“冷启动（Cold Start）”的问题。2.这个方法不依赖于物品本身的数据，所以这个方法在不同物品的领域都可以使用，它是领域独立的（domain-independent）。那么这个方法的缺点和问题是什么呢？这种基于用户的基本信息对用户进行分类的方法过于粗糙，尤其是对品味要求较高的领域，比如图书，电影和音乐等领 域，无法得到很好的推荐效果。可能在一些电子商务的网站中，这个方法可以给出一些简单的推荐。另外一个局限是，这个方法可能涉及到一些与信息发现问题本身 无关却比较敏感的信息，比如用户的年龄等，这些用户信息不是很好获取。基于内容的推荐
基于内容的推荐是在推荐引擎出现之初应用最为广泛的推荐机制，它的核心思想是根据推荐物品或内容的元数据，发现物品或者内容的相关性，然后基于用户以往的喜好记录，推荐给用户相似的物品。图 3 给出了基于内容推荐的基本原理。
图 3.基于内容推荐机制的基本原理
图 3 中给出了基于内容推荐的一个典型的例子，电影推荐系统，首先我们需要对电影的元数据有一个建模，这里只简单的描述了一下电影的类型；然后通过电影的元数据 发现电影间的相似度，因为类型都是“爱情，浪漫”电影 A 和 C 被认为是相似的电影（当然，只根据类型是不够的，要得到更好的推荐，我们还可以考虑电影的导演，演员等等）；最后实现推荐，对于用户 A，他喜欢看电影 A，那么系统就可以给他推荐类似的电影 C。
这种基于内容的推荐机制的好处在于它能很好的建模用户的口味，能提供更加精确的推荐。但它也存在以下几个问题：
1.需要对物品进行分析和建模，推荐的质量依赖于对物品模型的完整和全面程度。在现在的应用中我们可以观察到关键词和标签（Tag）被认为是描述物品元数据的一种简单有效的方法。
2.物品相似度的分析仅仅依赖于物品本身的特征，这里没有考虑人对物品的态度。
3.因为需要基于用户以往的喜好历史做出推荐，所以对于新用户有“冷启动”的问题。虽然这个方法有很多不足和问题，但他还是成功的应用在一些电影，音乐，图书的社交站点，有些站点还请专业的人员对物品进行基因编码，比如潘多拉，在一份报告中说道，在潘多拉的推荐引擎中，每首歌有超过 100 个元数据特征，包括歌曲的风格，年份，演唱者等等。基于协同过滤的推荐
随着 Web2.0 的发展，Web 站点更加提倡用户参与和用户贡献，因此基于协同过滤的推荐机制因运而生。它的原理很简单，就是根据用户对物品或者信息的偏好，发现物品或者内容本身的相关 性，或者是发现用户的相关性，然后再基于这些关联性进行推荐。基于协同过滤的推荐可以分为三个子类：基于用户的推荐（User-based Recommendation），基于项目的推荐（Item-based Recommendation）和基于模型的推荐（Model-based Recommendation）。下面我们一个一个详细的介绍着三种协同过滤的推荐机制。基于用户的协同过滤推荐
基于用户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有用户对物品或者信息的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，在一般的应用中是采用计算“K-邻居”的算法；然后，基于这 K 个邻居的历史偏好信息，为当前用户进行推荐。下图 4 给出了原理图。
图 4.基于用户的协同过滤推荐机制的基本原理
上图示意出基于用户的协同过滤推荐机制的基本原理，假设用户 A 喜欢物品 A，物品 C，用户 B 喜欢物品 B，用户 C 喜欢物品 A，物品 C 和物品 D；从这些用户的历史喜好信息中，我们可以发现用户 A 和用户 C 的口味和偏好是比较类似的，同时用户 C 还喜欢物品 D，那么我们可以推断用户 A 可能也喜欢物品 D，因此可以将物品 D 推荐给用户 A。
基于用户的协同过滤推荐机制和基于人口统计学的推荐机制都是计算用户的相似度，并基于“邻居”用户群计算推荐，但它们所不同的是如何计算用户的相似 度，基于人口统计学的机制只考虑用户本身的特征，而基于用户的协同过滤机制可是在用户的历史偏好的数据上计算用户的相似度，它的基本假设是，喜欢类似物品 的用户可能有相同或者相似的口味和偏好。基于项目的协同过滤推荐
基于项目的协同过滤推荐的基本原理也是类似的，只是说它使用所有用户对物品或者信息的偏好，发现物品和物品之间的相似度，然后根据用户的历史偏好信息，将类似的物品推荐给用户，图 5 很好的诠释了它的基本原理。
假设用户 A 喜欢物品 A 和物品 C，用户 B 喜欢物品 A，物品 B 和物品 C，用户 C 喜欢物品 A，从这些用户的历史喜好可以分析出物品 A 和物品 C 时比较类似的，喜欢物品 A 的人都喜欢物品 C，基于这个数据可以推断用户 C 很有可能也喜欢物品 C，所以系统会将物品 C 推荐给用户 C。
与上面讲的类似，基于项目的协同过滤推荐和基于内容的推荐其实都是基于物品相似度预测推荐，只是相似度计算的方法不一样，前者是从用户历史的偏好推断，而后者是基于物品本身的属性特征信息。
图 5.基于项目的协同过滤推荐机制的基本原理
同时协同过滤，在基于用户和基于项目两个策略中应该如何选择呢？其实基于项目的协同过滤推荐机制是 Amazon 在基于用户的机制上改良的一种策略，因为在大部分的 Web 站点中，物品的个数是远远小于用户的数量的，而且物品的个数和相似度相对比较稳定，同时基于项目的机制比基于用户的实时性更好一些。但也不是所有的场景都 是这样的情况，可以设想一下在一些新闻推荐系统中，也许物品，也就是新闻的个数可能大于用户的个数，而且新闻的更新程度也有很快，所以它的形似度依然不稳 定。所以，其实可以看出，推荐策略的选择其实和具体的应用场景有很大的关系。基于模型的协同过滤推荐
基于模型的协同过滤推荐就是基于样本的用户喜好信息，训练一个推荐模型，然后根据实时的用户喜好的信息进行预测，计算推荐。
基于协同过滤的推荐机制是现今应用最为广泛的推荐机制，它有以下几个显著的优点：
1.它不需要对物品或者用户进行严格的建模，而且不要求物品的描述是机器可理解的，所以这种方法也是领域无关的。
2.这种方法计算出来的推荐是开放的，可以共用他人的经验，很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好 而它也存在以下几个问题： 1.方法的核心是基于历史数据，所以对新物品和新用户都有“冷启动”的问题。
2.推荐的效果依赖于用户历史偏好数据的多少和准确性。3.在大部分的实现中，用户历史偏好是用稀疏矩阵进行存储的，而稀疏矩阵上的计算有些明显的问题，包括可能少部分人的错误偏好会对推荐的准确度有很大的影响等等。
4.对于一些特殊品味的用户不能给予很好的推荐。5.由于以历史数据为基础，抓取和建模用户的偏好后，很难修改或者根据用户的使用演变，从而导致这个方法不够灵活。混合的推荐机制
在现行的 Web 站点上的推荐往往都不是单纯只采用了某一种推荐的机制和策略，他们往往是将多个方法混合在一起，从而达到更好的推荐效果。关于如何组合各个推荐机制，这里讲几种比较流行的组合方法。
1.加权的混合（Weighted Hybridization）: 用线性公式（linear formula）将几种不同的推荐按照一定权重组合起来，具体权重的值需要在测试数据集上反复实验，从而达到最好的推荐效果。
2.切换的混合（Switching Hybridization）：前面也讲到，其实对于不同的情况（数据量，系统运行状况，用户和物品的数目等），推荐策略可能有很大的不同，那么切换的混合方式，就是允许在不同的情况下，选择最为合适的推荐机制计算推荐。
3.分区的混合（Mixed Hybridization）：采用多种推荐机制，并将不同的推荐结果分不同的区显示给用户。其实，Amazon，当当网等很多电子商务网站都是采用这样的方式，用户可以得到很全面的推荐，也更容易找到他们想要的东西。
4.分层的混合（Meta-Level Hybridization）: 采用多种推荐机制，并将一个推荐机制的结果作为另一个的输入，从而综合各个推荐机制的优缺点，得到更加准确的推荐。
推荐引擎的应用
介绍完推荐引擎的基本原理，基本推荐机制，下面简要分析几个有代表性的推荐引擎的应用，这里选择两个领域：Amazon 作为电子商务的代表，豆瓣作为社交网络的代表。
推荐在电子商务中的应用 – Amazon
Amazon 作为推荐引擎的鼻祖，它已经将推荐的思想渗透在应用的各个角落。Amazon 推荐的核心是通过数据挖掘算法和比较用户的消费偏好于其他用户进行对比，借以预测用户可能感兴趣的商品。对应于上面介绍的各种推荐机制，Amazon 采用的是分区的混合的机制，并将不同的推荐结果分不同的区显示给用户，图 6 和图 7 展示了用户在 Amazon 上能得到的推荐。
图 6.Amazon 的推荐机制浏览物品
Amazon 利用可以记录的所有用户在站点上的行为，根据不同数据的特点对它们进行处理，并分成不同区为用户推送推荐： 今日推荐(Today's Recommendation For You): 通常是根据用户的近期的历史购买或者查看记录，并结合时下流行的物品给出一个折中的推荐。 新产品的推荐(New For You): 采用了基于内容的推荐机制(Content-based Recommendation)，将一些新到物品推荐给用户。在方法选择上由于新物品没有大量的用户喜好信息，所以基于内容的推荐能很好的解决这个“冷启动”的问题。
捆绑销售(Frequently Bought Together): 采用数据挖掘技术对用户的购买行为进行分析，找到经常被一起或同一个人购买的物品集，进行捆绑销售，这是一种典型的基于项目的协同过滤推荐机制。
别人购买 / 浏览的商品(Customers Who Bought/See This Item Also Bought/See): 这也是一个典型的基于项目的协同过滤推荐的应用，通过社会化机制用户能更快更方便的找到自己感兴趣的物品。
值得一提的是，Amazon 在做推荐时，设计和用户体验也做得特别独到： Amazon 利用有它大量历史数据的优势，量化推荐原因。
基于社会化的推荐，Amazon 会给你事实的数据，让用户信服，例如：购买此物品的用户百分之多少也购买了那个物品；
基于物品本身的推荐，Amazon 也会列出推荐的理由，例如：因为你的购物框中有 ***，或者因为你购买过 ***，所以给你推荐类似的 ***。
另外，Amazon 很多推荐是基于用户的 profile 计算出来的，用户的 profile 中记录了用户在 Amazon 上的行为，包括看了那些物品，买了那些物品，收藏夹和 wish list 里的物品等等，当然 Amazon 里还集成了评分等其他的用户反馈的方式，它们都是 profile 的一部分，同时，Amazon 提供了让用户自主管理自己 profile 的功能，通过这种方式用户可以更明确的告诉推荐引擎他的品味和意图是什么。
推荐在社交网站中的应用 – 豆瓣
豆瓣是国内做的比较成功的社交网站，它以图书，电影，音乐和同城活动为中心，形成一个多元化的社交网络平台，自然推荐的功能是必不可少的，下面我们看看豆瓣是如何推荐的。
图 8.豆瓣的推荐机制基于用户品味的推荐
豆瓣的推荐是通过“豆瓣猜”，为了让用户清楚这些推荐是如何来的，豆瓣还给出了“豆瓣猜”的一个简要的介绍。
“你的个人推荐是根据你的收藏和评价自动得出的，每个人的推荐清单都不同。你的收藏和评价越多，豆瓣给你的推荐会越准确和丰富。每天推荐的内容可能会有变化。随着豆瓣的长大，给你推荐的内容也会越来越准。”
这一点让我们可以清晰明了的知道，豆瓣必然是基于社会化的协同过滤的推荐，这样用户越多，用户的反馈越多，那么推荐的效果会越来越准确。
相对于 Amazon 的用户行为模型，豆瓣电影的模型更加简单，就是“看过”和“想看”，这也让他们的推荐更加专注于用户的品味，毕竟买东西和看电影的动机还是有很大不同的。
另外，豆瓣也有基于物品本身的推荐，当你查看一些电影的详细信息的时候，他会给你推荐出“喜欢这个电影的人也喜欢的电影”，如图 10，这是一个基于协同过滤的应用。
图 10.豆瓣的推荐机制物品偏好的二维矩阵中，我们可以将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度，或者将所有用户对某个物品的偏好作为一个向量来计算物品 之间的相似度。下面我们详细介绍几种常用的相似度计算方法：
欧几里德距离（Euclidean Distance）
最初用于计算欧几里德空间中两个点的距离，假设 x，y 是 n 维空间的两个点，它们之间的欧几里德距离是：
可以看出，当 n=2 时，欧几里德距离就是平面上两个点的距离。
当用欧几里德距离表示相似度，一般采用以下公式进行转换：距离越小，相似度越大
皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）
皮尔逊相关系数一般用于计算两个定距变量间联系的紧密程度，它的取值在 [-1，+1] 之间。
sx, sy是 x 和 y 的样品标准偏差。
Cosine 相似度（Cosine Similarity）
Cosine 相似度被广泛应用于计算文档数据的相似度：
Tanimoto 系数（Tanimoto Coefficient）
Tanimoto 系数也称为 Jaccard 系数，是 Cosine 相似度的扩展，也多用于计算文档数据的相似度：
相似邻居的计算
介绍完相似度的计算方法，下面我们看看如何根据相似度找到用户用户 C，然后将用户 C 喜欢的物品 D 推荐给用户 A。
图 2.基于用户的 CF 的基本原理
基于物品的 CF（Item CF）
基于物品的 CF 的原理和基于用户的 CF 类似，只是在计算邻居时采用物品本身，而不是从用户的角度，即基于用户对物品的偏好找到相似的物品，然后根据用户的历史偏好，推荐相似的物品给他。从计算 的角度看，就是将所有用户对某个物品的偏好作为一个向量来计算物品之间的相似度，得到物品的相似物品后，根据用户历史的偏好预测当前用户还没有表示偏好的 物品，计算得到一个排序的物品列表作为推荐。图 3 给出了一个例子，对于物品 A，根据所有用户的历史偏好，喜欢物品 A 的用户都喜欢物品 C，得出物品 A 和物品 C 比较相似，而用户 C 喜欢物品 A，那么可以推断出用户 C 可能也喜欢物品 C。
图 3.基于物品的 CF 的基本原理
User CF vs.Item CF
前面介绍了 User CF 和 Item CF 的基本原理，下面我们分几个不同的角度深入看看它们各自的优缺点和适用场景：
计算复杂度
Item CF 和 User CF 是基于协同过滤推荐的两个最基本的算法，User CF 是很早以前就提出来了，Item CF 是从 Amazon 的论文和专利发表之后（2001 年左右）开始流行，大家都觉得 Item CF 从性能和复杂度上比 User CF 更优，其中的一个主要原因就是对于一个在线网站，用户的数量往往大大超过物品的数量，同时物品的数据相对稳定，因此计算物品的相似度不但计算量较小，同时 也不必频繁更新。但我们往往忽略了这种情况只适应于提供商品的电子商务网站，对于新闻，博客或者微内容的推荐系统，情况往往是相反的，物品的数量是海量 的，同时也是更新频繁的，所以单从复杂度的角度，这两个算法在不同的系统中各有优势，推荐引擎的设计者需要根据自己应用的特点选择更加合适的算法。
适用场景
在非社交网络的网站中，内容内在的联系是很重要的推荐原则，它比基于相似用户的推荐原则更加有效。比如在购书网站上，当你看一本书的时候，推荐引擎 会给你推荐相关的书籍，这个推荐的重要性远远超过了网站首页对该用户的综合推荐。可以看到，在这种情况下，Item CF 的推荐成为了引导用户浏览的重要手段。同时 Item CF 便于为推荐做出解释，在一个非社交网络的网站中，给某个用户推荐一本书，同时给出的解释是某某和你有相似兴趣的人也看了这本书，这很难让用户信服，因为用 户可能根本不认识那个人；但如果解释说是因为这本书和你以前看的某本书相似，用户可能就觉得合理而采纳了此推荐。
相反的，在现今很流行的社交网络站点中，User CF 是一个更不错的选择，User CF 加上社会网络信息，可以增加用户对推荐解释的信服程度。
推荐多样性和精度
研究推荐引擎的学者们在相同的数据集合上分别用 User CF 和 Item CF 计算推荐结果，发现推荐列表中，只有 50% 是一样的，还有 50% 完全不同。但是这两个算法确有相似的精度，所以可以说，这两个算法是很互补的。关于推荐的多样性，有两种度量方法：
第一种度量方法是从单个用户的角度度量，就是说给定一个用户，查看系统给出的推荐列表是否多样，也就是要比较推荐列表中的物品之间两两的相似度，不 难想到，对这种度量方法，Item CF 的多样性显然不如 User CF 的好，因为 Item CF 的推荐就是和以前看的东西最相似的。
第二种度量方法是考虑系统的多样性，也被称为覆盖率(Coverage)，它是指一个推荐系统是否能够提供给所有用户丰富的选择。在这种指标下，Item CF 的多样性要远远好于 User CF, 因为 User CF 总是倾向于推荐热门的，从另一个侧面看，也就是说，Item CF 的推荐有很好的新颖性，很擅长推荐长尾里的物品。所以，尽管大多数情况，Item CF 的精度略小于 User CF，但如果考虑多样性，Item CF 却比 User CF 好很多。
如果你对推荐的多样性还心存疑惑，那么下面我们再举个实例看看 User CF 和 Item CF 的多样性到底有什么差别。首先，假设每个用户兴趣爱好都是广泛的，喜欢好几个领域的东西，不过每个用户肯定也有一个主要的领域，对这个领域会比其他领域更 加关心。给定一个用户，假设他喜欢 3 个领域 A,B,C，A 是他喜欢的主要领域，这个时候我们来看 User CF 和 Item CF 倾向于做出什么推荐：如果用 User CF, 它会将 A,B,C 三个领域中比较热门的东西推荐给用户；而如果用 ItemCF，它会基本上只推荐 A 领域的东西给用户。所以我们看到因为 User CF 只推荐热门的，所以它在推荐长尾里项目方面的能力不足；而 Item CF 只推荐 A 领域给用户，这样他有限的推荐列表中就可能包含了一定数量的不热门的长尾物品，同时 Item CF 的推荐对这个用户而言，显然多样性不足。但是对整个系统而言，因为不同的用户的主要兴趣点不同，所以系统的覆盖率会比较好。从上面的分析，可以很清晰的看到，这两种推荐都有其合理性，但都不是最好的选择，因此他们的精度也会有损失。其实对这类系统的最好选择是，如果系统 给这个用户推荐 30 个物品，既不是每个领域挑选 10 个最热门的给他，也不是推荐 30 个 A 领域的给他，而是比如推荐 15 个 A 领域的给他，剩下的 15 个从 B,C 中选择。所以结合 User CF 和 Item CF 是最优的选择，结合的基本原则就是当采用 Item CF 导致系统对个人推荐的多样性不足时，我们通过加入 User CF 增加个人推荐的多样性，从而提高精度，而当因为采用 User CF 而使系统的整体多样性不足时，我们可以通过加入 Item CF 增加整体的多样性，同样同样可以提高推荐的精度。
用户对推荐算法的适应度
前面我们大部分都是从推荐引擎的角度考虑哪个算法更优，但其实我们更多的应该考虑作为推荐引擎的最终使用者--应用用户对推荐算法的适应度。对于 User CF，推荐的原则是假设用户会喜欢那些和他有相同喜好的用户喜欢的东西，但如果一个用户没有相同喜好的朋友，那 User CF 的算法的效果就会很差，所以一个用户对的 CF 算法的适应度是和他有多少共同喜好用户成正比的。Item CF 算法也有一个基本假设，就是用户会喜欢和他以前喜欢的东西相似的东西，那么我们可以计算一个用户喜欢的物品的自相似度。一个用户喜欢物品的自相似度大，就 说明他喜欢的东西都是比较相似的，也就是说他比较符合 Item CF 方法的基本假设，那么他对 Item CF 的适应度自然比较好；反之，如果自相似度小，就说明这个用户的喜好习惯并不满足 Item CF 方法的基本假设，那么对于这种用户，用 Item CF 方法做出好的推荐的可能性非常低。
通过以上的介绍，相信大家已经对协同过滤推荐的各种方法，原则，特点和适用场景有深入的了解，下面我们就进入实战阶段，重点介绍如何基于 Apache Mahout 实现协同过滤推荐算法。
基于 Apache Mahout 实现高效的协同过滤推荐
Apache Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF)旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序，并且，在 Mahout 的最近版本中还加入了对 Apache Hadoop 的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。
关于 Apache Mahout 的安装和配置请参考《基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎》，它是笔者 09 年发表的一篇关于基于 Mahout 实现推荐引擎的 developerWorks 文章，其中详细介绍了 Mahout 的安装步骤，并给出一个简单的电影推荐引擎的例子。
Apache Mahout 中提供的一个协同过滤算法的高效实现，它是一个基于 Java 实现的可扩展的，高效的推荐引擎。图 4 给出了 Apache Mahout 中协同过滤推荐实现的组件图，下面我们逐步深入介绍各个部分。
图 4.组件图
数据表示：Data Model Preference
基于协同过滤的推荐引擎的输入是用户的历史偏好信息，在 Mahout 里它被建模为 Preference（接口），一个 Preference 就是一个简单的三元组 < 用户 ID, 物品 ID, 用户偏好 >，它的实现类是 GenericPreference，可以通过以下语句创建一个 GenericPreference。
GenericPreference preference = new GenericPreference(123, 456, 3.0f);这其中，123 是用户 ID，long 型；456 是物品 ID，long 型；3.0f 是用户偏好，float 型。从这个例子我们可以看出，单单一个 GenericPreference 的数据就占用 20 bytes，所以你会发现如果只简单实用数组 Array 加载用户偏好数据，必然占用大量的内存，Mahout 在这方面做了一些优化，它创建了
PreferenceArray（接口）保存一组用户偏好数据，为了优化性能，Mahout 给出了两个实现类，GenericUserPreferenceArray 和
GenericItemPreferenceArray，分别按照用户和物品本身对用户偏好进行组装，这样就可以压缩用户 ID 或者物品 ID 的空间。下面清单 1 的代码以 GenericUserPreferenceArray 为例，展示了如何创建和使用一个 PreferenceArray。
清单 1.创建和使用 PreferenceArray
PreferenceArray userPref = new GenericUserPreferenceArray(2);//size = 2
userPref.setUserID(0, 1L);
userPref.setItemID(0, 101L);//<1L, 101L, 2.0f> userPref.setValue(0, 2.0f);userPref.setItemID(1, 102L);//<1L, 102L, 4.0f> userPref.setValue(1, 4.0f);
Preference pref = userPref.get(1);//<1L, 102L, 4.0f>
为了提高性能 Mahout 还构建了自己的 HashMap 和 Set：FastByIDMap 和 FastIDSet，有兴趣的朋友可以参考 Mahout 官方说明。DataModel
Mahout 的推荐引擎实际接受的输入是 DataModel，它是对用户偏好数据的压缩表示，通过创建内存版 DataModel 的语句我们可以看出：
DataModel model = new GenericDataModel(FastByIDMap
map);他保存在一个按照用户 ID 或者物品 ID 进行散列的 PreferenceArray，而 PreferenceArray 中对应保存着这个用户 ID 或者物品 ID 的所有用户偏好信息。
DataModel 是用户喜好信息的抽象接口，它的具体实现支持从任意类型的数据源抽取用户喜好信息，具体实现包括内存版的 GenericDataModel，支持文件读取的 FileDataModel 和支持数据库读取的 JDBCDataModel，下面我们看看如何创建各种 DataModel。
清单 2.创建各种 DataModel
//In-memory DataModelFileDataModel DataModel dataModel = new FileDataModel(new File(“preferences.csv”);
//Database-based DataModelPart 2: 深入推荐引擎相关算法--协同过滤》。
Mahout 中的向量 Vector 是一个每个域是浮点数(double)的复合对象，最容易联想到的实现就是一个浮点数的数组。但在具体应用由于向量本身数据内容的不同，比如有些向量的值很密集，每个域都有值；有些呢则是很稀 疏，可能只有少量域有值，所以 Mahout 提供了多个实现：
1.DenseVector，它的实现就是一个浮点数数组，对向量里所有域都进行存储，适合用于存储密集向量。
2.RandomAccessSparseVector 基于浮点数的 HashMap 实现的，key 是整形(int)类型，value 是浮点数(double)类型，它只存储向量中不为空的值，并提供随机访问。
3.SequentialAccessVector 实现为整形(int)类型和浮点数(double)类型的并行数组，它也只存储向量中不为空的值，但只提供顺序访问。用户可以根据自己算法的需求选择合适的向量实现类，如果算法需要很多随机访问，应该选择 DenseVector 或者 RandomAccessSparseVector，如果大部分都是顺序访问，SequentialAccessVector 的效果应该更好。
介绍了向量的实现，下面我们看看如何将现有的数据建模成向量，术语就是“如何对数据进行向量化”，以便采用 Mahout 的各种高效的聚类算法。1.简单的整形或浮点型的数据
这种数据最简单，只要将不同的域存在向量中即可，比如 n 维空间的点，其实本身可以被描述为一个向量。2.枚举类型数据
这类数据是对物体的描述，只是取值范围有限。举个例子，假设你有一个苹果信息的数据集，每个苹果的数据包括：大小，重量，颜色等，我们以颜 色为例，设苹果的颜色数据包括：红色，黄色和绿色。在对数据进行建模时，我们可以用数字来表示颜色，红色 =1，黄色 =2，绿色 =3，那么大小直径 8cm，重量 0.15kg，颜色是红色的苹果，建模的向量就是 <8, 0.15, 1>。
下面的清单 1 给出了对以上两种数据进行向量化的例子。
清单 1.创建简单的向量
// 创建一个二维点集的向量组
public static final double[][] points = { { 1, 1 }, { 2, 1 }, { 1, 2 }, { 2, 2 }, { 3, 3 }, { 8, 8 }, { 9, 8 }, { 8, 9 }, { 9, 9 }, { 5, 5 }, { 5, 6 }, { 6, 6 }};public static List
double[] fr = raw[i];// 这里选择创建 RandomAccessSparseVector
Vector vec = new RandomAccessSparseVector(fr.length);
// 将数据存放在创建的 Vector 中 vec.assign(fr);
points.add(vec);} return points;}
// 创建苹果信息数据的向量组
public static List
NamedVector apple = new NamedVector(new DenseVector(new double[] {0.11, 510, 1})，“Small round green apple”);apples.add(apple);apple = new NamedVector(new DenseVector(new double[] {0.2, 650, 3})，“Large oval red apple”);apples.add(apple);apple = new NamedVector(new DenseVector(new double[] {0.09, 630, 1})，“Small elongated red apple”);apples.add(apple);apple = new NamedVector(new DenseVector(new double[] {0.25, 590, 3})，“Large round yellow apple”);apples.add(apple);apple = new NamedVector(new DenseVector(new double[] {0.18, 520, 2})，“Medium oval green apple”);apples.add(apple);return apples;}
3.文本信息
作为聚类算法的主要应用场景逆向文本频率(Term Frequency – Inverse Document Frequency, TF-IDF)：它是对 TF 方法的一种加强，字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在所有文本中出现的频率成反比下降。举个例子，对于“高频无意义词 汇”，因为它们大部分会出现在所有的文本中，所以它们的权重会大打折扣，这样就使得文本模型在描述文本特征上更加精确。在信息检索领域，TF-IDF 是对文本信息建模的最常用的方法。o
对于文本信息的向量化，Mahout 已经提供了工具类，它基于 Lucene 给出了对文本信息进行分析，然后创建文本向量。下面的清单 2 给出了一个例子，分析的文本数据是路透提供的新闻数据，参考资源里给出了下载地址。将数据集下载后，放在“clustering/reuters”目录 下。
清单 2.创建文本信息的向量
public static void documentVectorize(String[] args)throws Exception{ //1.将路透的数据解压缩 , Mahout 提供了专门的方法
DocumentClustering.extractReuters();//2.将数据存储成 SequenceFile，因为这些工具类就是在 Hadoop 的基础上做的，所以首先我们需要将数据写
// 成 SequenceFile，以便读取和计算
DocumentClustering.transformToSequenceFile();//3.将 SequenceFile 文件中的数据，基于 Lucene 的工具进行向量化
DocumentClustering.transformToVector();
}
public static void extractReuters(){ //ExtractReuters 是基于 Hadoop 的实现，所以需要将输入输出的文件目录传给它，这里我们可以直接把它映
// 射到我们本地的一个文件夹，解压后的数据将写入输出目录下
File inputFolder = new File(“clustering/reuters”);File outputFolder = new File(“clustering/reuters-extracted”);ExtractReuters extractor = new ExtractReuters(inputFolder, outputFolder);extractor.extract();}
public static void transformToSequenceFile(){ //SequenceFilesFromDirectory 实现将某个文件目录下的所有文件写入一个 SequenceFiles 的功能
// 它其实本身是一个工具类，可以直接用命令行调用，这里直接调用了它的 main 方法
String[] args = {“-c”, “UTF-8”, “-i”, “clustering/ reuters-extracted/”, “-o”, “clustering/reuters-seqfiles”};// 解释一下参数的意义：
//-c: 指定文件的编码形式，这里用的是“UTF-8” //-i: 指定输入的文件目录，这里指到我们刚刚导出文件的目录
//-o: 指定输出的文件目录
try {
SequenceFilesFromDirectory.main(args);} catch(Exception e){
e.printStackTrace();} }
public static void transformToVector(){ //SparseVectorsFromSequenceFiles 实现将 SequenceFiles 中的数据进行向量化。// 它其实本身是一个工具类，可以直接用命令行调用，这里直接调用了它的 main 方法 String[] args = {“-i”, “clustering/reuters-seqfiles/”, “-o”, “clustering/reuters-vectors-bigram”, “-a”, “org.apache.lucene.analysis.WhitespaceAnalyzer” , “-chunk”, “200”, “-wt”, “tfidf”, “-s”, “5”, “-md”, “3”, “-x”, “90”, “-ng”, “2”, “-ml”, “50”, “-seq”};// 解释一下参数的意义：
//-i: 指定输入的文件目录，这里指到我们刚刚生成 SequenceFiles 的目录
//-o: 指定输出的文件目录
//-a: 指定使用的 Analyzer，这里用的是 lucene 的空格分词的 Analyzer //-chunk: 指定 Chunk 的大小，单位是 M。对于大的文件集合，我们不能一次 load 所有文件，所以需要 // 对数据进行切块
//-wt: 指定分析时采用的计算权重的模式，这里选了 tfidf //-s: 指定词语在整个文本集合出现的最低频度，低于这个频度的词汇将被丢掉
//-md: 指定词语在多少不同的文本中出现的最低值，低于这个值的词汇将被丢掉
//-x: 指定高频词汇和无意义词汇（例如 is，a，the 等）的出现频率上限，高于上限的将被丢掉
//-ng: 指定分词后考虑词汇的最大长度，例如 1-gram 就是，coca，cola，这是两个词，// 2-gram 时，coca cola 是一个词汇，2-gram 比 1-gram 在一定情况 下分析的更准确。
//-ml: 指定判断相邻词语是不是属于一个词汇的相似度阈值，当选择 >1-gram 时才有用，其实计算的是
// Minimum Log Likelihood Ratio 的阈值 //-seq: 指定生成的向量是
SequentialAccessSparseVectors，没设置时默 认生成还是
// RandomAccessSparseVectors
try {
SparseVectorsFromSequenceFiles.main(args);} catch(Exception e){
e.printStackTrace();} }
这里补充一点，生成的向量化文件的目录结构是这样的：
图 2 文本信息向量化
o o o o o o o df-count 目录：保存着文本的频率信息
tf-vectors 目录：保存着以 TF 作为权值的文本向量
tfidf-vectors 目录：保存着以 TFIDF 作为权值的文本向量 tokenized-documents 目录：保存着分词过后的文本信息 wordcount 目录：保存着全局的词汇出现的次数 dictionary.file-0 目录：保存着这些文本的词汇表
frequcency-file-0 目录 : 保存着词汇表对应的频率信息。
介绍完向量化问题，下面我们深入分析各个聚类算法，首先介绍的是最经典的 K 均值算法。K 均值聚类算法 K 均值是典型的基于距离的排他的划分方法：给定一个 n 个对象的数据集，它可以构建数据的 k 个划分，每个划分就是一个聚类，并且 k<=n，同时还需要满足两个要求：
每个组至少包含一个对象
每个对象必须属于且仅属于一个组。
K 均值的基本原理是这样的，给定 k，即要构建的划分的数目，1.首先创建一个初始划分，随机地选择 k 个对象，每个对象初始地代表了一个簇中心。对于其他的对象，根据其与各个簇中心的距离，将它们赋给最近的簇。
2.然后采用一种迭代的重定位技术，尝试通过对象在划分间移动来改进划分。所谓重定位技术，就是当有新的对象加入簇或者已有对象离开簇的时候，重新计算簇的平均值，然后对对象进行重新分配。这个过程不断重复，直到没有簇中对象的变化。当结果簇是密集的，而且簇和簇之间的区别比较明显时，K 均值的效果比较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩的和高效的，它的复杂度是 O(nkt)，n 是对象的个数，k 是簇的数目，t 是迭代的次数，通常 k< K 均值的最大问题是要求用户必须事先给出 k 的个数，k 的选择一般都基于一些经验值和多次实验结果，对于不同的数据集，k 的取值没有可借鉴性。另外，K 均值对“噪音”和孤立点数据是敏感的，少量这类的数据就能对平均值造成极大的影响。 说了这么多理论的原理，下面我们基于 Mahout 实现一个简单的 K 均值算法的例子。如前面介绍的，Mahout 提供了基本的基于内存的实现和基于 Hadoop 的 Map/Reduce 的实现，分别是 KMeansClusterer 和 KMeansDriver，下面给出一个简单的例子，就基于我们在清单 1 里定义的二维点集数据。 清单 3.K 均值聚类算法示例 // 基于内存的 K 均值聚类算法实现 public static void kMeansClusterInMemoryKMeans(){ // 指定需要聚类的个数，这里选择 2 类 int k = 2;// 指定 K 均值聚类算法的最大迭代次数 int maxIter = 3;// 指定 K 均值聚类算法的最大距离阈值 double distanceThreshold = 0.01;// 声明一个计算距离的方法，这里选择了欧几里德距离 DistanceMeasure measure = new EuclideanDistanceMeasure();// 这里构建向量集，使用的是清单 1 里的二维点集 List List List // 打印最终的聚类结果 for(Cluster cluster : finalClusters.get(finalClusters.size()-1)){ System.out.println(“Cluster id: ” + cluster.getId()+ “ center: ” + cluster.getCenter().asFormatString());System.out.println(“ Points: ” + cluster.getNumPoints());} } // 基于 Hadoop 的 K 均值聚类算法实现 public static void kMeansClusterUsingMapReduce()throws Exception{ // 声明一个计算距离的方法，这里选择了欧几里德距离 DistanceMeasure measure = new EuclideanDistanceMeasure();// 指定输入路径，如前面介绍的一样，基于 Hadoop 的实现就是通过指定输入 输出的文件路径来指定数据源的。 Path testpoints = new Path(“testpoints”);Path output = new Path(“output”);// 清空输入输出路径下的数据 HadoopUtil.overwriteOutput(testpoints);HadoopUtil.overwriteOutput(output);RandomUtils.useTestSeed();// 在输入路径下生成点集，与内存的方法不同，这里需要把所有的向量写进文件，下面给出具体 的例子 SimpleDataSet.writePointsToFile(testpoints);// 指定需要聚类的个数，这里选择 2 类 int k = 2;// 指定 K 均值聚类算法的最大迭代次数 int maxIter = 3;// 指定 K 均值聚类算法的最大距离阈值 double distanceThreshold = 0.01;// 随机的选择 k 个作为簇的中心 Path clusters = RandomSeedGenerator.buildRandom(testpoints, new Path(output, “clusters-0”), k, measure);// 调用 KMeansDriver.runJob 方法执行 K 均值聚类算法 KMeansDriver.runJob(testpoints, clusters, output, measure, distanceThreshold, maxIter, 1, true, true);// 调用 ClusterDumper 的 printClusters 方法将聚类结果打印出来。ClusterDumper clusterDumper = new ClusterDumper(new Path(output, “clusters-” + maxIter-1), new Path(output, “clusteredPoints”));clusterDumper.printClusters(null);} //SimpleDataSet 的 writePointsToFile 方法，将测试点集写入文件里 // 首先我们将测试点集包装成 VectorWritable 形式，从而将它们写入文件 public static List double[] fr = raw[i]; Vector vec = new RandomAccessSparseVector(fr.length); vec.assign(fr);// 只是在加入点集前，在 RandomAccessSparseVector 外加了一层 VectorWritable 的包装 points.add(new VectorWritable(vec));} return points;} // 将 VectorWritable 的点集写入文件，这里涉及一些基本的 Hadoop 编程元素，详细的请 参阅参考资源里相关的内容 public static void writePointsToFile(Path output)throws IOException { // 调用前面的方法生成点集 List Configuration conf = new Configuration();// 生成 Hadoop 文件系统对象 FileSystem FileSystem fs = FileSystem.get(output.toUri(), conf);// 生成一个 SequenceFile.Writer，它负责将 Vector 写入文件中 SequenceFile.Writer writer = new SequenceFile.Writer(fs, conf, output, Text.class, VectorWritable.class);// 这里将向量按照文本形式写入文件 try { for(VectorWritable vw : pointVectors){ writer.append(new Text(), vw); } } finally { writer.close();} } 执行结果 KMeans Clustering In Memory Result Cluster id: 0 center:{“class”:“org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector”, “vector”:“{”values“:{”table“:[0,1,0],”values“:[1.8,1.8,0.0], ”state“:[1,1,0], ”freeEntries“:1,”distinct“:2,”lowWaterMark“:0,”highWaterMark“:1, ”minLoadFactor“:0.2,”maxLoadFactor“:0.5},”size“:2,”lengthSquared “:-1.0}”} Points: 5 Cluster id: 1 center:{“class”:“org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector”, “vector”:“{”values“:{”table“:[0,1,0]，”values“:[7.***,7.***,0.0],”state“:[1,1,0]，”freeEntries“:1,”distinct“:2,”lowWaterMark“:0,”highWaterMark“:1，”minLoadFactor“:0.2,”maxLoadFactor“:0.5},”size“:2,”lengthSquared“ :-1.0}”} Points: 7 KMeans Clustering Using Map/Reduce Result Weight: Point: 1.0: [1.000, 1.000] 1.0: [2.000, 1.000] 1.0: [1.000, 2.000] 1.0: [2.000, 2.000] 1.0: [3.000, 3.000] Weight: Point: 1.0: [8.000, 8.000] 1.0: [9.000, 8.000] 1.0: [8.000, 9.000] 1.0: [9.000, 9.000] 1.0: [5.000, 5.000] 1.0: [5.000, 6.000] 1.0: [6.000, 6.000] 介绍完 K 均值聚类算法，我们可以看出它最大的优点是：原理简单，实现起来也相对简单，同时执行效率和对于大数据量的可伸缩性还是较强的。然而缺点也是很明确的，首 先它需要用户在执行聚类之前就有明确的聚类个数的设置，这一点是用户在处理大部分问题时都不太可能事先知道的，一般需要通过多次试验找出一个最优的 K 值；其次就是，由于算法在最开始采用随机选择初始聚类中心的方法，所以算法对噪音和孤立点的容忍能力较差。所谓噪音就是待聚类对象中错误的数据，而孤立点 是指与其他数据距离较远，相似性较低的数据。对于 K 均值算法，一旦孤立点和噪音在最开始被选作簇中心，对后面整个聚类过程将带来很大的问题，那么我们有什么方法可以先快速找出应该选择多少个簇，同时找到簇 的中心，这样可以大大优化 K 均值聚类算法的效率，下面我们就介绍另一个聚类方法：Canopy 聚类算法。Canopy 聚类算法 Canopy 聚类算法的基本原则是：首先应用成本低的近似的距离计算方法高效的将数据分为多个组，这里称为一个 Canopy，我们姑且将它翻译为“华盖”，Canopy 之间可以有重叠的部分；然后采用严格的距离计算方式准确的计算在同一 Canopy 中的点，将他们分配与最合适的簇中。Canopy 聚类算法经常用于 K 均值聚类算法的预处理，用来找合适的 k 值和簇中心。 下面详细介绍一下创建 Canopy 的过程：初始，假设我们有一组点集 S，并且预设了两个距离阈值，T1，T2（T1>T2）；然后选择一个点，计算它与 S 中其他点的距离（这里采用成本很低的计算方法），将距离在 T1 以内的放入一个 Canopy 中，同时从 S 中去掉那些与此点距离在 T2 以内的点（这里是为了保证和中心距离在 T2 以内的点不能再作为其他 Canopy 的中心），重复整个过程直到 S 为空为止。 对 K 均值的实现一样，Mahout 也提供了两个 Canopy 聚类的实现，下面我们就看看具体的代码例子。 清单 4.Canopy 聚类算法示例 //Canopy 聚类算法的内存实现 public static void canopyClusterInMemory(){ // 设置距离阈值 T1,T2 double T1 = 4.0;double T2 = 3.0;// 调用 CanopyClusterer.createCanopies 方法创建 Canopy，参数分别是： // 1.需要聚类的点集 // 2.距离计算方法 // 3.距离阈值 T1 和 T2 List // 有必须的时候，可以拿到 Canopy 聚类的结果作为 K 均值聚类的输入，能更精确更高效 的解决聚类问题 for(Canopy canopy : canopies){ System.out.println(“Cluster id: ” + canopy.getId()+ “ center: ” + canopy.getCenter().asFormatString()); System.out.println(“ Points: ” + canopy.getNumPoints()); } } //Canopy 聚类算法的 Hadoop 实现 public static void canopyClusterUsingMapReduce()throws Exception{ // 设置距离阈值 T1,T2 double T1 = 4.0;double T2 = 3.0;// 声明距离计算的方法 DistanceMeasure measure = new EuclideanDistanceMeasure();// 设置输入输出的文件路径 Path testpoints = new Path(“testpoints”);Path output = new Path(“output”);// 清空输入输出路径下的数据 HadoopUtil.overwriteOutput(testpoints);HadoopUtil.overwriteOutput(output);// 将测试点集写入输入目录下 SimpleDataSet.writePointsToFile(testpoints); // 调用 CanopyDriver.buildClusters 的方法执行 Canopy 聚类，参数是： // 1.输入路径，输出路径 // 2.计算距离的方法 // 3.距离阈值 T1 和 T2 new CanopyDriver().buildClusters(testpoints, output, measure, T1, T2, true);// 打印 Canopy 聚类的结果 List List } } } 执行结果 Canopy Clustering In Memory Result Cluster id: 0 center:{“class”:“org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector”, “vector”:“{”values“:{”table“:[0,1,0],”values“:[1.8,1.8,0.0]，”state“:[1,1,0],”freeEntries“:1,”distinct“:2,”lowWaterMark“:0, ”highWaterMark“:1,”minLoadFactor“:0.2,”maxLoadFactor“:0.5}, ”size“:2,”lengthSquared“:-1.0}”} Points: 5 Cluster id: 1 center:{“class”:“org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector”，“vector”:“{”values“:{”table“:[0,1,0],”values“:[7.5,7.***,0.0]，”state“:[1,1,0],”freeEntries“:1,”distinct“:2,”lowWaterMark“:0，”highWaterMark“:1,”minLoadFactor“:0.2,”maxLoadFactor“:0.5},”size“:2, ”lengthSquared“:-1.0}”} Points: 6 Cluster id: 2 center:{“class”:“org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector”, “vector”:“{”values“:{”table“:[0,1,0],”values“:[5.0,5.5,0.0]，”state“:[1,1,0],”freeEntries“:1,”distinct“:2,”lowWaterMark“:0，”highWaterMark“:1,”minLoadFactor“:0.2,”maxLoadFactor“:0.5},”size“:2, ”lengthSquared“:-1.0}”} Points: 2 Canopy Clustering Using Map/Reduce Result Cluster id: 0 center:{“class”:“org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector”, “vector”:“{”values“:{”table“:[0,1,0],”values“:[1.8,1.8,0.0]，”state“:[1,1,0],”freeEntries“:1,”distinct“:2,”lowWaterMark“:0, ”highWaterMark“:1,”minLoadFactor“:0.2,”maxLoadFactor“:0.5}, ”size“:2,”lengthSquared“:-1.0}”} Points: 5 Cluster id: 1 center:{“class”:“org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector”，“vector”:“{”values“:{”table“:[0,1,0],”values“:[7.5,7.***,0.0]，”state“:[1,1,0],”freeEntries“:1,”distinct“:2,”lowWaterMark“:0，”highWaterMark“:1,”minLoadFactor“:0.2,”maxLoadFactor“:0.5},”size“:2, ”lengthSquared“:-1.0}”} Points: 6 Cluster id: 2 center:{“class”:“org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector”, “vector”:“{”values“:{”table“:[0,1,0]，”values“:[5.***,5.***,0.0],”state“:[1,1,0]，”freeEntries“:1,”distinct“:2,”lowWaterMark“:0,”highWaterMark“:1，”minLoadFactor“:0.2,”maxLoadFactor“:0.5},”size“:2,”lengthSquared“:-1.0}”} Points: 3 模糊 K 均值聚类算法 模糊 K 均值聚类算法是 K 均值聚类的扩展，它的基本原理和 K 均值一样，只是它的聚类结果允许存在对象属于多个簇，也就是说：它属于我们前面介绍过的可重叠聚类算法。为了深入理解模糊 K 均值和 K 均值的区别，这里我们得花些时间了解一个概念：模糊参数（Fuzziness Factor）。 与 K 均值聚类原理类似，模糊 K 均值也是在待聚类对象向量集合上循环，但是它并不是将向量分配给距离最近的簇，而是计算向量与各个簇的相关性（Association）。假设有一个向量 v，有 k 个簇，v 到 k 个簇中心的距离分别是 d1，d2„ dk，那么 V 到第一个簇的相关性 u1可以通过下面的算式计算： 计算 v 到其他簇的相关性只需将 d1替换为对应的距离。 从上面的算式，我们看出，当 m近似 2 时，相关性近似 1；当 m近似 1 时，相关性近似于到该簇的距离，所以 m 的取值在（1，2）区间内，当 m 越大，模糊程度越大，m 就是我们刚刚提到的模糊参数。 讲了这么多理论的原理，下面我们看看如何使用 Mahout 实现模糊 K 均值聚类，同前面的方法一样，Mahout 一样提供了基于内存和基于 Hadoop Map/Reduce 的两种实现 FuzzyKMeansClusterer 和 FuzzyMeansDriver，分别是清单 5 给出了一个例子。 清单 5.模糊 K 均值聚类算法示例 public static void fuzzyKMeansClusterInMemory(){ // 指定聚类的个数 int k = 2;// 指定 K 均值聚类算法的最大迭代次数 int maxIter = 3;// 指定 K 均值聚类算法的最大距离阈值 double distanceThreshold = 0.01;// 指定模糊 K 均值聚类算法的模糊参数 float fuzzificationFactor = 10;// 声明一个计算距离的方法，这里选择了欧几里德距离 DistanceMeasure measure = new EuclideanDistanceMeasure();// 构建向量集，使用的是清单 1 里的二维点集 List List clusters.add(new SoftCluster(v, clusterId++, measure));} // 调用 FuzzyKMeansClusterer 的 clusterPoints 方法进行模糊 K 均值聚类 List for(SoftCluster cluster : finalClusters.get(finalClusters.size()-1)){ System.out.println(“Fuzzy Cluster id: ” + cluster.getId()+ “ center: ” + cluster.getCenter().asFormatString());} } public class fuzzyKMeansClusterUsingMapReduce { // 指定模糊 K 均值聚类算法的模糊参数 float fuzzificationFactor = 2.0f;// 指定需要聚类的个数，这里选择 2 类 int k = 2;// 指定最大迭代次数 int maxIter = 3;// 指定最大距离阈值 double distanceThreshold = 0.01;// 声明一个计算距离的方法，这里选择了欧几里德距离 DistanceMeasure measure = new EuclideanDistanceMeasure();// 设置输入输出的文件路径 Path testpoints = new Path(“testpoints”);Path output = new Path(“output”);// 清空输入输出路径下的数据 HadoopUtil.overwriteOutput(testpoints);HadoopUtil.overwriteOutput(output);// 将测试点集写入输入目录下 SimpleDataSet.writePointsToFile(testpoints);// 随机的选择 k 个作为簇的中心 Path clusters = RandomSeedGenerator.buildRandom(testpoints, new Path(output, “clusters-0”), k, measure);FuzzyKMeansDriver.runJob(testpoints, clusters, output, measure, 0.5, maxIter, 1, fuzzificationFactor, true, true, distanceThreshold, true);// 打印模糊 K 均值聚类的结果 ClusterDumper clusterDumper = new ClusterDumper(new Path(output, “clusters-” + maxIter),new Path(output, “clusteredPoints”));clusterDumper.printClusters(null);} 执行结果 Fuzzy KMeans Clustering In Memory Result Fuzzy Cluster id: 0 center:{“class”:“org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector”, “vector”:“{”values“:{”table“:[0,1,0]，”values“:[1.***3,1.***,0.0],”state“:[1,1,0]，”freeEntries“:1,”distinct“:2,”lowWaterMark“:0,”highWaterMark“:1，”minLoadFactor“:0.2,”maxLoadFactor“:0.5},”size“:2,”lengthSquared“:-1.0}”} Fuzzy Cluster id: 1 center:{“class”:“org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector”, “vector”:“{”values“:{”table“:[0,1,0]，”values“:[7.***,7.***,0.0],”state“:[1,1,0], ”freeEntries":1, 第一讲 职业成长的三大机遇 什么是员工职业化？职业化是一种工作状态的标准化、规范化、制度化，即在合适的时间、合适的地点，用合适的方法，说合适的话，做合适的事。员工职业化就是使员工在知识、技能、观念、思维、态度、心理上等符合职业规范和职业标准。 职业化是现代企业对员工提出的新要求，也是员工提升个人素质的发展方向。那么员工如何才能做到职业化呢？ 快速提升学习效果 21世纪是信息化的社会，与以前不同的是，信息量剧增，从信息匮乏到信息爆炸，如何快速处理信息，如何从海量信息中找到有用信息，如何分辨真假信息？这都有赖于持续的学习。那么如何提高学习效率、提升学习效果就显得尤为重要。 （一）学习的三种心态 一流的培训品质来自于全身心的投入，最棒的培训效果离不开快乐的心态。学习有三种心态。 1.空杯心态 学习就如同喝饮料，把杯里原来的水倒掉得越多，能装的新鲜的果汁就越多，能喝到的新鲜果汁也就越多。 也就是说，每个人都有不同程度的知识储备，只有把这些成形的旧知识倒掉，才能吸收更多的新知识，这种心态称为空杯心态。 2.童年心态 人在童年的时候，有两个特征：一个是好奇，另一个是快乐。童年的快乐是无忧无虑的，现在很多人已经把这种快乐忘记了。 快乐是人生的目标。很多人不快乐是因为眼睛被名誉或地位蒙蔽了，在追逐名利的过程中失去了快乐。带着好奇学习，在快乐中学习，才能获得最大的进步。 3.稻穗心态 秋天的稻田里，挺直的稻穗都是籽粒不饱满的，或是空的；籽粒饱满的稻穗都是低垂的。这跟人一样，很多腹内空空没有几滴墨水的人喜欢昂首挺胸、目中无人，而那些真正学富五车的人都是非常谦虚的。 所以不要迷信那些夸夸其谈的人，对那些很谦虚的人反而要留意向他们学习。实际上，每个人自身或许也有这样的体会，心态谦虚的时候往往是进步比较快的时候。 （二）学习的三种境界 学习有三种态度，也有三种境界。 1.思考 孔子早在两千多年前就说“学而不思则罔，思而不学则殆”。 学习就要不停地思考，把学习到的和自己经历的东西，不断地嫁接，不断地比较，只有如此，外来的东西才会变成自己的，才能运用自如。 2.行动 学以致用，学习本身不是目的，学了能用才是目的。 所以学习之后要不断地尝试、不断地行动，用学习到的知识来指导行动，用实践来检验学习的内容。例如，读北大本身并没有价值，有价值的是将在北大学习到的东西应用于工作，付诸于行动。 3.创新 学习和行动只是“青出于蓝”，只有在不断学习和行动的基础上进行创新才有可能“胜于蓝”。 创新没有界限，不管是谁，总经理也好，保洁员也好，只要肯思考，都可以在自己的工作中作出创新。也不管教育层次，博士可以创新，没有读过书的老农一样可以创新。创新面前人人平等。 （三）多鼓励，多参与 无论是学校的学习还是毕业后的工作，每个人都处在一个团体中，在这个团体里，彼此之间要多些宽容、多些鼓励，这样学习的效率才会更高，效果才会更好。 参与与收获是成比例的，全面的参与才会有全面的收获。无论参加什么活动，心态都要积极，参与进来与置身事外结果是截然不同的。 （四）把握自身 对每个人而言，最重要的人是谁？每个人都有自己的回答，但不外乎家人、亲戚、朋友。这种想法是过于狭窄的，甚至有些自私。 帮助我们完成工作的是谁？提醒我们改正错误的是谁？帮助我们进步的是谁？是同事，是领导，是客户，是我们身边的人，是我们面对的人。所以要善待身边的人，感激身边的人。 同样的道理，最重要的事是什么事？是要做的事，正在做的事。最重要的时间是什么？是今天，是现在！昨天已经过去，明天还没有到来，唯一可以控制的是今天，是现在。 提升职业竞争力 我们在哪些方面竞争？人与人之间的差别体现在哪些方面？提升职业竞争力应该从哪些方面着手？一般来说有六个方面：学习力、能力、态度、情商和逆商、时间、目标与行动。 1.学习力 学习力不是看有几个文凭，有多高的学历，而是看持续的学习和感悟。学历的作用只是一块敲门砖，进了门学历就不再起作用了，大家竞争的就是能力了。 能力的来源是什么？是学习力。你要不断地学习，把学习变成生活的一部分，天天都在学习，每天都有时间学习，这就是学习力。 2.能力 人的价值体现在能力上，能力的增长即意味着个人增值。一个有能力的人要把学到的理论和实践相嫁接，把学到的知识变成财富，把知识变成生产力，这就是能力。 3.态度 态度是心态的度量，态度决定未来。心态不好，对待工作得过且过，收获的就只有失败，一个不热爱工作的人往往是缺乏激情，不积极的。 当一个人拼命工作，认真解决工作中的每一个疑难问题，他的收获就会很大，能力的增长也会很快。 4.情商和逆商 情商 情商反映的是一个人掌控情绪的能力。一个人的成功，靠的不是小聪明，而是积极的心态和持之以恒的努力。 情绪低落，工作效率会比较低，相反，斗志昂扬，信心百倍，往往会有事半功倍的效果。 逆商 逆商反映的是一个人承受挫折的能力。许多能力很强的人之所以不能成功，很多时候是因为他们太脆弱，经受不起失败的考验。 人在年轻的时候经历的挫折和伤害对个人的成长是有帮助的，一个人情绪掌控好了，他所发展的范围就会比较宽。一个人逆境遭遇多了，他的意志就会比较坚韧，承受打击的能力就会比较强。 5.时间 人与人最大的区别就在于对时间的利用不同。优秀的人都是善于利用时间的人，都是能系统化、集约化管理时间的人。 每个人拥有的时间是一样的，对时间的利用不同，人的发展就会不同，结果也就不同。 6.目标与行动 人要有目标，要有愿景，设定了目标就要努力去实现。一生要成为什么样的人，有了终极目标，就把这个目标分解成小目标，一步一步来实现。 【自检1-1】 人生的竞争主要包括哪些方面？ 见参考答案1－1 把握职业成长三大机遇 人生的机会不多，大概有五次。第一次机会是家庭背景，如果不是出生在李嘉诚这样的商界名家，在从事商业的起点上不会占到特殊的优势，一切要靠自己打拼。 这样人生的机会就只有中间的三次：第一次要找到适合自己的环境；第二次要作出正确的选择，做适合自己的工作；第三次要找到自己的贵人。 （一）找到适合自己的环境 首先要与优秀的人在一起，并立志作一个优秀的人。环境好不好关键在于和什么样的人在一起。 对自己来说，什么样的人才是优秀的人呢？只要别人有一个方面做得比自己好，那他就是优秀的，就值得自己学习。 时刻要记住，不是要寻找完人，要找的是学习对象，“三人行必有我师”，有这样的态度，心态才会平和，才会发现更多可以学习的对象。 【案例】 迈克尔〃乔丹是NBA历史上最优秀的球员之一，但他的成功之路并不平坦。乔丹在读高中时非常想从事职业篮球运动，成为一名篮球明星。但到高中毕业时，乔丹的身高只有1.78米，他报名参加球队的时候，教练说：“你个子太矮，身材太瘦小，不适合打职 业篮球。”这时乔丹并没有放弃：“让我留在球队吧，我不适合打球，但我可以为球队服务啊。”就这样乔丹留在了球队里。 在球队这样的环境里，乔丹的球技进步很快。球员在训练的时候他就为球员服务，并时刻留心他们的训练，球员休息的时候他就开始拼命训练。在球队这样学习了两年之后，乔丹就成为了一名非常优秀的球员，并由此踏上了巨星之路。 点评：环境可以改变人，但如何改变主动权却把握在人的手中。 要在学习中改变自己，做优秀的自己。如果随波逐流，随着环境的改变而被改变，那就是被环境吞噬了，成为了环境的俘虏，这样的人就只能在竞争中被淘汰掉。 【案例】 这是一个关于环境改变行为模式的试验。 世界上跳的最高的动物是跳蚤，跳蚤可以跳它身体高度的400倍。 试验是这样的。把跳蚤放在一个玻璃杯里，试验人员一拍桌子它就跳，刚开始很容易跳出杯子。之后在杯子上盖上一个玻璃盖，一拍桌子跳蚤还是跳，由于盖了盖子，它就跳不出杯子了。随后不断把盖子放低，不断拍桌子，跳蚤还是不断跳，最后盖子放低到与跳蚤身体一样的高度，结果再拍跳蚤就跳不动了。经历了多次失败之后，跳蚤就放弃了跳跃。最后把玻璃盖去掉，再拍桌子跳蚤还是不跳，它的行为模式已经完全被改变了。 点评：在适合自己的环境中只学习是不够的，还要向前多走一步，去帮助别人，去关爱别人，与伙伴一起走向成功，与所属的团体一起走向成功。 （二）做出正确的选择，做最适合自己的工作 选择最适合自己的工作，这需要正确的自我认知，要知道自己能做什么，喜欢做什么。具体来说，要做到以下三点： 既不能好高骛远，也不能妄自菲薄。选择了以后就要全力以赴地去做，把它做好。 要拼命去表现，不要找借口躲避。 要不断超越自己，不断超越别人的期望，做最优秀的自己。 （三）找到自己的贵人，快乐地工作 有的人总是抱怨，为什么别人的命那么好，在事业上总是有人帮助，而自己却很少在事业上得到帮助和提携。 其实，最能帮助自己的人是自己，别人对自己的帮助也是对自己付出的回报。所以，一个人生命中的贵人不是别人，而是自己，别人可以为他提供机会，但把握机会要靠自己。要学会用感恩的心态对待所有的人，对别人的感恩，别人对自己的回报就可以帮自己成功。所以要感恩为自己搭建平台的人，要感恩为自己提供机会的人，要感恩自己的领导、下属、客户、伙伴、亲人、朋友。 不管做什么，要证明自己与众不同，时刻做好准备，这样贵人在提供帮助，提供机会的时候，自己才能抓住。 【自检1-2】 你是如何把握职业三大机遇的？把握住了吗？如果可以重新选择，你会怎么做？ 第二讲 职业员工的八大注意 职业员工的八大注意 （一）拒绝承担个人责任 每个员工都负责公司的一部分工作，都承担这一部分责任，但有些人却习惯于推卸责任，不是抱怨上级没有把工作交待清楚，就是责备下属能力不强，唯独自己没有一点责任。 殊不知作为一项工作的负责人，只要工作没有做好，责任就是自己的。上级没有交待清楚，在接受任务的时候为什么不问清楚？下属能力不强，为什么在组建团队的时候不解决？负责工作就应该勇于承担责任。一个连责任都不敢承担的人，上级怎么能够信任，委以重任呢？ （二）打工心态 在职场中，很多人都把自己当成打工者，事实上也没有错误，大多数人是在打工，但打工与打工不同。 如果认为是为别人打工，那就真的是在打工了； 如果是当作为自己打工，坚持下来，离做老板的日子就不远了。 做一份工作，不仅仅是为了那份薪水，为了生活，更重要的是为了增长才干、提升个人价值。今天打工是为了明天不打工；今天甘心打工，明天有没有工打亦未可知。 所以，当一天和尚撞一天钟，这样的心态要不得，要真正把自己当作主人，以老板的心态打工，才能终有所成。 （三）清高孤傲 如今的世界已经大不同了，单枪匹马、单打独斗就能成功的日子已经一去不复返了，现在竞争的是团队的力量。 一个人无论个人能力有多强，工作千头万绪，一个人终难应付。一个人要成功，必须融入团队，只有团队成功个人才有可能成功，失败的团队里是没有成功的个人的。 所以，足够优秀的员工要与自己的团队融合到一起。也就是说，你可以影响你的团队，你可以培训你的团队，但你绝不可以孤芳自赏，游离于团队之外。 （四）消极被动 《论语》有言“君子不器”，意思是说不要把自己当作工具、器皿。的确，人是有主动性的，要善于运用大脑思考，如果人云亦云，别人让做什么就做什么，那就真的变成工具了，这样的人在竞争中只能是失败者。 聪明的员工总是“不在其位而谋其政”，他会站在领导者的立场去思考问题、分析问题、解决问题。具有领导思维，永远多走一步，才会不断进步，才能成为优秀的自己。主动去思考，主动去改变，主动去行动，职位才会升，薪水才会涨。 （五）没有危机感和竞争意识 【案例】 有一个实验，把青蛙扔进滚烫的水中，青蛙能够立即跳出滚水，避免灭顶之灾。如果把青蛙放在温水里，慢慢加热去煮，在温水中逍遥自在的青蛙，等到水煮沸了，生命受到威胁了，为时已晚，再也没有力气逃命了。 点评：所以每个员工都要有危机感，要有竞争意识，不要做温水中的青蛙，在安逸的环境里习惯了，等到形势改变，就会在激烈的竞争面前茫然无措，最后能收获的就只有失败和淘汰了。 （六）被动心态 上世纪80年代出生的人都陆续进入职场了，这一代人生活环境优越，大多数人还是家庭的中心，在家里舒舒服服过惯了，一到办公室这样充满竞争和压力的环境中就愁眉苦脸，看到工作就毫无兴致。 这种毫无激情的状态如何应对激烈的市场竞争？现代企业竞争的是激情，竞争的是士气，被动去工作、被动去竞争哪有激情可言？又怎么会赢得胜利？ （七）独善其身 事不关己，高高挂起，坚守自己的工作范围，自己份内的工作做好了决不越雷池半步；看到同事工作出了错误，就幸灾乐祸，这种心态和做法已经与现代职场格格不入了，拿这种心态处世，拿这种态度工作，是无法被团队接纳的，是不可能在竞争中胜出的。 （八）借口太多，不主动表现 有好主意好点子舍不得与大家分享，不愿表现，结果别人也不知道，对工作也起不了有益的作用，这实在是一种浪费。 要主动去表现自己，有能力表现出来大家才会知道，领导才会给自己机会，自己才会有用武之地。 七大建议 （一）全身心投入工作 既然选择了工作，就要热爱它，全身心投入其中，如果不爱就换一个喜欢的，总之要热爱自己的工作，要全身心投入其中，对工作要主动，不要企图依赖别人。 （二）领导交办的工作要做到最好 领导交办的工作，无论份内还是份外，都要尽心尽力去做，而且要做到最好。有的人可能会觉得，如果是份内的工作这样去做就应该，如果是份外的工作就不必了吧？这种想法是不对的，领导把工作交给自己，说明信任自己，这份信任也值得认真把工作做好。 因此，面对领导的信任，不仅要把工作一丝不苟做好，还要尽量做到最好，超出他的期望，超出他的想象，比他的要求更高更好。 （三）对上司保持最起码的尊重 人的性格不同，表现也不同。有的领导比较内向，不爱说话，有的领导比较张扬，性格外露，但无论哪种性格的领导，他在这个位子上，就说明他有优秀的一面，有能力坐这个位子，作为下属，一定要对他保持起码的尊重。 还有一点要清楚，只有领导成功了，下属才有机会跟着成功，也就是说领导有机会了，下属才会有机会。失败的团队里没有成功的个人，领导代表整个团队，下属尊重领导就是尊重团队，支持领导就是支持团队。 （四）宽容性格怪异的同事 每个人性格不同，处世的哲学也不同，别人做事不符合自己的标准或原则是正常的，对此不能拿自己的标准去要求别人，更不能因此闹得不愉快而影响工作，要学会宽容，融入到团队中去。 （五）要有主动帮助别人的意识 做完自己的工作之后要主动帮助别的同事完成工作，要主动观察公司里还有什么自己能够做的事情，每个人都这么想了，这么做了，团队就会更融洽，团队就会更强大，公司也就更强大。 有的人做工作喜欢拖，2个小时的工作一定要拖到4个小时做完，生怕提前做完被分派其他工作。其实做不同的工作是对个人能力的锻炼，工作做得少，锻炼的机会就少，能力提升就慢。 帮助别人是一种储蓄，一种情感的储蓄，一种爱的储蓄，储蓄总会有回报的。一个人帮助别人越多，就会有越多的人帮助自己。 （六）主动找差距 每个人都有缺点和不足，而自己往往会对自己的优点和过人之处非常清楚，对不足之处却未必清楚。 所以，不要总觉得自己非常优秀，没有缺点。要设定一个综合目标，主动寻找自己的不足之处，不断提高，不断完善。 （七）主动显示自己的才能 一个人的价值的大小与他所创造的价值成比例，他创造的价值大，他的价值也大。个人创造价值需要两个条件：能力和机会。 一身才能而无用武之地自然无法创造价值，有才能的人只有别人知道了才会为他创造机会。因此要勇于表现自己的才能，不断提高自己的技能，这样才会不断有机会施展，才能充分体现自己的价值。 六条经验 （一）成功暗示 无论现在在什么位置，可能现在没有成功，要想象自己成功的情景，用成功暗示自己。这种成功的潜意识不断激励自己，无论什么艰难坎坷都坚持下来，最后一定能成功。 （二）管理好情绪 管理好自己的情绪，不要让情绪成为失败的导火索。不管是成功还是失败，只要从正面去看，失败也是一种成功，失败是成功的阶梯。只要管理好情绪，不断自我激励，每天不断进步就会迈向成功。 （三）养成一个好习惯 无论在家里还是在工作场所，都要保持干净整洁的环境。现在工厂里用5S管理法管理工厂，其实完全可以用5S管理法管理自己的环境，只要一切井井有条，不用把时间花费在找文件之类的事情上，就节约了很多时间。 （四）备忘排序 要善于使用备忘录，按照重要性排列做事的顺序。好记性不如烂笔头，随时把客户的意见、领导的要求、同事的建议等记录下来，先做重要的、影响大的事情。 做事要做完美，自己经手的工作件件是精品，这就是自己做事的质量和态度，形成了习惯，自己就会越来越优秀。 （五）全力以赴 对工作要全力以赴，切忌三心二意、一心两用。可能很多工作边聊天边做一样可以做好，但一定不如全心全意投入做出来的质量高，也就是说要超出别人的期望就要全力以赴，做到最好。 （六）持续学习，不断进步 社会在发展，知识在更新，学历再高的人也需要不断地学习。每个人都要清楚，不止是挂着学校牌子的地方才是学校，才能学习，社会也是学校，企业也是课堂，同事也是同学，只要心态放低，到处都有可以学习的知识，要学会随时随地地学习，持续地学习，不断地进步，才能扣住时代的脉搏。 第三讲 培育六大职业意识 六大职业意识 （一）关爱为桥，严格为路 对下属，不仅要关爱，还要严格要求。 爱是人类最伟大的情感，它具有巨大的感召力，它会感染他人，没有爱的管理是苍白的，没有爱的服务也是苍白的。要关爱同伴，他会以关爱和协作回报的；要关爱下属，他会以关爱和自我管理回报上级的。 爱还要辅以严格要求。纪律严明的军队才会更有战斗力，同样，纪律严明的团队才会更有效率。 （二）品德是根，诚信为本 如今，企业都把诚信放在第一位，宣称诚信第一、服务至上，诚信是最大的品德，所以员工也要有品德，要诚信于自己，诚信于家人，诚信于团队，诚信于老板，塑造好个人品牌。 【案例】 历史上关羽之所以受到推崇，主要不是因为他武艺高强，屡建奇功，而是因为他诚信，忠心侍主。自从刘、关、张桃园三结义后，关羽一直追随刘备，即使曹操许以高官厚禄、上马金下马银也从未背叛。曹操曾极力挽留关羽，但当关羽知道刘备的下落之后，毅然离曹操而去，千里走单骑，过五关斩六将，去追随大哥刘备。 与之相反，吕布原是三国时代的第一猛将，刘关张三英战吕布方才打个平手，但是董卓一匹赤兔马就让他背叛了丁援，别人送他貂禅，他又背叛了董卓，不停地背叛，最后落得身败名裂的下场。 点评：喜欢耍小聪明，但到头来聪明反被聪明误，关键时刻还是有品德有诚信的人靠得住，能够担当重任。 （三）服务意识，一专多能 现代企业竞争的是什么？产品趋同，彼此之间大同小异，在质量上旗鼓相当，没有明显的差距，产品是刚性的，比拼的只有服务。 产品是刚性的，没有多大伸缩的余地，但服务是柔性的，优质服务的提升永无止境。 【案例】 在家电行业，海尔是比较独特的，海尔的产品当然是过硬的，但其他处于行业前列的厂商的产品质量也是过硬的，在质量上海尔并没有胜出多少。但海尔的服务却是公认最好的，也就是说服务成为了海尔的竞争利器，依靠服务把竞争对手甩在身后。 企业的服务是由员工实现的，所以每个员工都要有强烈的服务意识，熟练掌握各种技能，熟悉各项业务，以便为客户提供全面的服务。 （四）尽职尽责，有使命感 作为一名员工，无论在什么岗位上，都要把工作做好。做工作要带着使命去做，要用感恩的心去做。 不仅是在做一项工作，而是在做一项事业，要成就事业，就要带着这样的使命去工作，如此这样，你还能不尽职尽责吗？还能不激情澎湃吗？还有什么不能超越的呢？ （五）危机意识，有紧张感 【案例】 华为在业界已经处于领先地位，在世界范围内都是非常有竞争力的企业，掌管着如此成功的企业，任正非却说，十年来我天天思考的都是失败，言语之间充盈着危机感； 从一个街道小厂发展成为世界家电行业的航母，张瑞敏仍然说自己天天“战战兢兢、如履薄冰”。 点评：成功的企业尚且有如此浓重的危机感，作为一个后进企业，作为一名个员工，更应该有危机感。 （六）积极主动，自动自发 要尽心尽力做好每一件事，任何时候都要有决心做最好的自己，要把超越变成习惯。成功是靠自己争取来的，等靠要是不会成功的，因此在工作上一定要积极主动，自动把各项工作做到最好。 【自检2-1】 你身上存在员工八大注意提到的问题吗？这些问题对职业化有何影响？ ____________________________________________ ____________________________________________ ____________________________________________ 第四讲 修炼六项良好心态（上） 思想是行动的先导，理论指导实践。要成为职业化的员工，首先要具有职业化的心态。那么职业化的心态是怎样的？常见的不良心态有哪些？如何保持职业化的心态？ 六项良好的心态(一) 心态好，事业成，不成也成；心态坏，事业败，不败也败。心态非常重要，要想成就一番事业，必须具有良好的心态。 （一）敬业的心态 敬业是一种态度，是对职业的尊重和激情。选择职业要选择自己喜欢的，选择了就要全力以赴，全情投入，如此才能取得最终的成功。 【案例】 日本前邮政大臣野田圣子大学毕业后进入东京帝国饭店工作，没想到上司竟安排她做洗厕工，每天都必须将马桶擦洗得光洁如新。心理作用使她几欲作呕。本想立即辞去这份工作，但她又不甘心自己刚刚走上社会就败下阵来。因为她初来时曾经发誓：一定要走好人生的第一步！ 就在圣子的思想十分矛盾的时候，酒店里一位老员工看出了她的心事，于是为她示范了一次。她拿起工具一遍又一遍地擦洗马桶，直到光洁如新，然后将擦洗干净的马桶装满水，再从马桶中盛出一杯水，一饮而尽，竟然没有丝毫做作。 圣子突然醒悟，只有马桶里边的水达到了可以喝的程度，才算是把马桶洗得光洁如新了。于是暗下决心：就算今后一辈子洗厕所，也要做一名全日本最出色的洗厕所人。 她开始振奋精神，全心全意地投入到洗厕所的工作中。她的工作从来没有老板在身边监督，但她始终以前辈做榜样，使工作质量达到前辈的水平。当然，她也多次喝下自己清洗过的马桶的水，既是检验自己的工作质量，也是检验自己的自信心。 正是这种对工作全身心的投入，一丝不苟的敬业精神，使她迈好了人生的第一步。有了这种精神，她可以克服工作中所有的困难，从此踏上了成功之路，开始了她人生不断从成功走向辉煌的历程。几十年的光阴很快就过去了，后来她成为日本内阁的主要官员—邮政大臣。 （二）进取的心态 生于忧患而死于安乐，也就是说如果安于现状，不思进取，危险就慢慢逼近了，危机很快就会出现。 【案例】 狮子和羚羊的寓言告诉人们，如果羚羊不拼命奔跑，就会被狮子吃掉；如果狮子不拼命奔跑，就没有食物，就会被慢慢饿死。 为了生存，天一亮羚羊和狮子就开始奔跑，正是拼命奔跑的进取精神，两者才保持了平衡的关系，双方都生存了下来。 （三）感恩的心态 现在太多的人没有感恩的心态，从小到大接受了十几年、二十年的教育，除了父母，那么多老师还记得几位？还有几位经常去问候呢？在公司里，把别人的帮助当作应该的，把领导的指导当作应该的。当一个人以这样一种心态去工作的时候，他的收获就会少很多，因为许多东西他感悟不到。 人为什么要工作，为什么要把工作做好？ 每个人都是为自己的目的工作 为了自己最终的目标去工作，或者为了养家糊口，或者为了涨薪升职，或者为了增长才干成就事业。 也是为了回报信任和尊重去工作 提供工作就是提供机会，这本身就是一种信任，为了回报信任就会加倍努力，拼命工作。老板看到下属如此敬业，如此努力地工作就会给他提供更多的机会，也就会更加信任他。双方都有了感恩的心态，就形成了良性循环，关系也融洽了，工作效率也提高了。 （四）共好的心态 付出是有回报的，别人困难的时候你帮助了他，在你困难的时候别人也会帮助你，你向别人微笑，别人也会报以微笑，所谓投之以桃，报之以李，这都是相互的东西，是互相都好。 中国有句古话叫做“舍得”，看似矛盾的两个字组合成一个词，蕴含了丰富的哲理。“舍”是失去，但有时候主动“舍”，别人会有回报，这时就是“得”了。 只要放弃了自私的狭隘想法，真诚地对别人好，别人也一定会对自己好的。首先要付出，然后就会得到回报，这就是共好。 第五讲 修炼六项良好心态（下） 六项良好的心态(二) （五）学习的心态 许多人认为，自己有学历了，就不需要再学习了，这种想法是错误的。学历代表的是过去，是过去学到的知识，但还有很多新的知识需要学习。社会的发展很快，知识更新也很快，一定要有学习的心态，持续学习的心态。 不仅个人要学习，整个团队也要学习，这就是团队的学习力 只有当团队的学习力强了，部门的学习力强了，企业的学习力强了，社会的学习力强了，国家的学习力强了，团队才会强大，部门才会强大，企业才会强大，社会才会强大，国家才会强大。 社会也是一所学校 有很多东西可以学，特别是在实践方面，社会可以教会学校里学不到的知识。有句话叫做“学历不如阅历”，就是这个意思。 每个人都有优点和优势，每个人都可以成为学习的对象 每个人都有优点和优势，每个人都可以成为学习的对象，关键是要敏感，善于发现。要向领导学习，要向同事学习，要向下属学习，甚至要向敌人学习，向竞争对手学习，要从失败中学习。 （六）创新的心态 追求完美是创新的动力，创新是趋向完美的途径。超越是靠创新实现的。 【案例】 日本松下电器是靠不断地兼并慢慢发展起来的。在松下电器涉足电风扇领域时，一个叫喜田千秋的人领导的公司占据着最大的市场份额，给松下电器带来了很大的压力。后来，松下电器兼并了这个公司，喜田千秋也到了松下电器并主管经营松下的电风扇业务。 喜田千秋是个喜欢创新的人。在电风扇的基础上，把风扇的叶片换个方向，风扇就变成了排气扇。由于最早制造出了排气扇，于是占领了排气扇市场的最大份额。在电风扇的后面加一根电热丝，吹出来的风变成了热风，就可以取暖了，这就是暖风机，松下又占据了暖风机的大片市场。靠着不断的创新，松下把电风扇的市场拓展成了原来的数倍，取得了骄人的经营业绩。 点评：在工作中要不断打破流程、打破成规，不断地提升一点，超越一点，改良一点，创新就会源源不断，成功就会更加持久。 两种不良心态 （一）第一种不良心态 拥有强势经历背景，心浮气躁，沉不下去，常常不切实际地幻想实现“快速成功”、“一夜立威”。 这种人有很强势的背景，上名牌大学，在知名大企业工作过，职位也很高，以往的业绩也很好，总之是各方面都很优秀的人。如果这样的人到了一个小一点的企业，到了一个他认为与自己的身份不相符合的企业里去，他就会沉不下心来，心浮气躁，不愿意做具体的事情。 这种心态下，很容易急功近利，认为凭自己的能力，做几件事就可以证明自己的实力，做几件事就可以树立起自己的威信，结果收获的却是失败。 （二）第二种不良心态 一起创业打天下的元老，取得一些成绩后，就骄傲自满，不善学习，混日子，没有危机感和忧患意识，不能容人，更不谦虚。 所以，人要正确地给自己定位。 真正的人才是在重要的时间、重要的环境和重要的人一起将平凡的事做到最优秀。 庸才就是在重要的时间、重要的环境和一些庸俗的人优质完成了根本就不需要做的事情。 保持良好的心态 谁都会遇到挫折，遇到困难，人生不如意的事十之八九，要保持良好的心态就不要总是关注那十之八九，要关注那十之一二，常想想好的事情，把每一天都当作人生的最后一天去过，你就会很快乐。 一个人成功的基本条件就是良好的心态，保持良好的心态，是取得最终成功的关键。 如何才能保持良好的心态 1.提前假设未来就是今天 如果提前设定了明天成功的目标，那就假设现在以某种方式去努力就会实现，这样的话心态就会很好。 2.每天设定和达成自己的目标 每天都设定和达成你的目标，目标不用很大，只要每天都能达成目标，每天能进步一点点，心态也会好起来。 3.真诚帮助他人的意识、处理好付出与回报 乐善好施，真诚地帮助别人，这都是有回报的。付出之后想到回报的美好，心态平衡了，逐渐就会好起来。 4.掌握有效的沟通技巧，习惯欣赏和赞美他人 顺畅的沟通带给人好的心情，习惯性地欣赏和赞美他人，也会得到别人的欣赏和赞美，久而久之，心态就平和了。 5.宽容心，幽默感，尊重他人的隐私 宽容是一种美德，宽容并不意味着吃亏； 幽默是一种智慧，可以化解危机，化解障碍、化解矛盾； 别人透露自己的隐私是信任的表现，如果不尊重他人隐私而随意散布，就将逐渐失去别人对自己的信任。 【案例】 林肯的墓志铭是这样写的：不要问国家能为你做了什么，要问你能为国家做什么。在家里也是一样，不要问家庭能为你做什么，要问你能为家庭做什么。在企业也要有这种胸怀，不要问企业能为你做什么，要问你能为企业做什么。 不管遇到什么事，都要让自己快乐起来。一个人经常遇到不好的心境，有很多烦恼，一定要尽量让自己快乐起来。快乐是一天，不快乐也是一天，为什么不快乐过一天呢？ 不管做什么，先把人做好，品德修养最重要。不管过去经历过什么，昨天已经过去了，就不要再为过去的事情耿耿于怀，过去不等于未来。 无论目标多么遥远，只要每天都能向前迈进，目标总会实现。要天天为机会做好准备，不要不见目标不瞄准，等到机会出现反而把握不住。最后，不要拿过去、别人、没发生、自己的烦恼折磨自己。 【自检3-1】 结合自身想一想，你的职业化心态如何？有哪些是需要改进的？ ____________________________________________ ____________________________________________ ____________________________________________ 第六讲 职业化必备的四大能力 （一）要成为职业化的员工，有四大技能是必须具备的，那就是设定并达成目标的能力、快速执行的能力、沟通关系的能力、团队协作的能力。这四大技能是圆满完成工作的四大基础，在逻辑上这四个方面是环环相扣的。 要有自己的目标，并千方百计达成目标； 很多情况下这个目标不是一步能实现的，所以首先要把目标分解成可以直接执行的小目标； 人是有惰性的，在高强度的工作面前，要能够自我激励，鞭策自己快速执行； 现代职场单打独斗已经行不通，必须要依靠团队的支持，这需要有良好的沟通能力，处理好人际关系； 组建团队本身就是资源整合的过程，团队有效、顺畅运转需要良好的协调能力。 设定并达成目标的能力 （一）设定并达成目标的含义 设定并达成目标包含以下两层意思： 首先要有目标，目标要明确，知道自己的方向，自己要到哪里去； 然后是如何快速地实现目标，巧妙地达成目标。 （二）目标的特点 必须有目标 目标是前进的方向，可以不在乎自己从哪里来，经历了什么，但是必须知道自己要到哪里去。 目标必须是自己的 很多人努力了一生，却总是为别人的想法活着。可能一生也成就了不少事情，但实现的愿望都是别人的，或者实现了母亲的心愿，或者满足了女朋友的要求，唯独没有做自己最想做的事情。 目标要清晰 目标太模糊，凭感觉做事，结果大事小成。 目标不能朝令夕改 连自己都不知道最终要实现什么目标，这就是古人说的“常立志”。 目标是非常重要的 可以说，一个人一生成就的大小与他所设立的目标以及持之以恒实现目标的努力是息息相关的。 对此，哈佛大学作了一个历经25年的调查。图4-1 目标对人的作用：哈佛大学历经25年的调查结果 【图解】 该调查显示，在所有被调查者中只有3%的人有清晰且长远的目标，这些人25年一直朝着一个方向努力，不管经历过什么，始终没有改变自己的目标。25年后，这些人几乎都成为本行业的顶尖人士。 有10%的人有清晰的短期目标，这些人在实现了一些短期目标之后再设定一些短期目标，并都踏踏实实地完成。这些人大都有满意的生活和事业，成为行业里的专家和骨干，处在社会的中上阶层。 有60%的人有模糊的目标。他们从事着普通的职业，过着安稳的生活。 有27%的人没有目标，处在社会的中下层。相当一部分生活得不如意，甚至衣食无着。 （三）如何设定人生的目标 如何设定人生的目标呢？这需要考虑很多的因素，要对自己有非常深刻的认识，例如： 我能做什么？ 我是谁？ 我的核心能力是什么？ 我最爱做什么？ 有什么是我不可能放弃的？ 下图可以帮助一个人思考设定自己的目标。 图4-2 如何设定人生和职业目标 （四）达成人生目标的步骤 设定了目标仅仅是第一步，最重要的是达成目标。 首先要将长期目标解码成一些小的、可以在半年到一年实现的目标； 然后评估一下自己现有的能力和素质，具备哪些能力，还缺少什么能力，还需要学习什么技能，做一个系统的规划； 再把这些中期目标再分解成一个月、一个星期甚至一天的目标，为实现每个阶段目标设定时间表； 之后就进入到执行阶段，着手整合资源、知识和技能，包括自己的资源、朋友的资源、亲人的资源、伙伴的资源等一切可以为自己所用的资源； 很多条件是不具备的，这就需要自己去克服困难，在困难前面要给一个承诺：我一定要实现，我一定要超越！这样自我要求，自我激励，强迫自己去实现目标。 成功的过程不是一帆风顺的，在实现目标的过程中要根据现实情况不断检查，不断调整，不断学习，不断反省和总结，如此螺旋前行。 图4-3 达成目标的一个模式 第七讲 职业化必备的四大能力 （二）快速执行的能力 执行力是个老话题，那么什么是执行力？ （一）执行力有三层含义 要不折不扣地接受任务； 要全力以赴地执行； 保质保量完成任务，最好能超出期望。 （二）执行力需要的条件 执行力是需要条件的： 目标要明确，要知道自己要完成什么任务，达成什么目标，而且要保证接受的任务与别人交待的任务是一致的； 要全力以赴去执行，可能只用一部分精力和时间就可以完成任务，但结果是不同的； 要一丝不苟，对每一个细节、每一个环节、每一个阶段都要做到一丝不苟。 （三）执行力的标准 执行力的标准有三个： 准时； 优质； 超越。 执行力要求员工准时按质按量完成任务，而且每次都要有所超越。执行力的核心在于尽职尽责。 （四）执行人十件事 作为一个执行人必须要做到十件事情： 说明白： 任务、要求与条件 上级交待的是什么任务，有什么要求和条件，要听清楚、听明白，不明白要立即反馈。 写明白： 通俗易懂,行动计划要切实可行 不仅要听明白，还要写下来，听的时候可能会有一些细节记不清楚，这就要写下来，变成一个通俗易懂的东西。 看明白： 优化并图解执行的流程或步骤 最好还要画成图表和流程图，这样一目了然。 都清楚： 共同期望与衡量标准 对领导的期望和任务标准要弄清楚，这样执行的时候就有参照标准了。 要明确： 人与事 / 谁执行、谁检查、谁负责 执行时，人和事要一一对应，每件事都要有人负责。 要统一： 上与下 / 谁指挥、谁执行、谁指导 各项工作的安排上下要一致，避免多头领导、多头执行。 有人管： 协调执行过程中的各种问题 执行过程中的每一个问题、每一个细节、每一个矛盾都要有人处理。 有人问： 每个环节都跟进、检查与监督 每一个环节都要有人跟进，每一项工作都要有人检查。 有汇报： 经常的沟通与反馈 每一项工作的进度都要有反馈，每一步都要有监督，指令发出去要有汇报。 有结果： 客观地对效果进行评估与奖惩 对工作结果要及时评估，及时奖惩，做到有始有终。 （五）提升执行力之八招 绝对支持、团队第一 团队的执行力要高，必须要全团队的人的鼎力支持，需要每个人都融入到团队里，牺牲个人利益，把团队的利益放在第一位，脑子里只能有团队的一个目标，全力以赴达成目标。 快速行动、持续超越 做工作要向前抢，不要落后，落后就容易陷入被动。走在了前面，才有时间从容检查和调整，才有机会不断超越。 别人还在紧盯着自己的工作，自己已经把工作做完，开始做份外的工作，这就超越了别人一步。如果工作质量也超越了别人的期望，那自己的执行力就会不断增强，不断向最优秀的自己迈进。 以身作则、承担责任 作为一个职业员工，无论处在什么位置，都要有领导意识，以领导的标准要求自己，做什么事情都要争取成为别人的榜样，成为别人的楷模，以身作则往前冲，积极承担责任，养成了这样的习惯，就养成了领导的习惯，在职业发展的道路上，你一定会出类拔萃的。 关爱鼓励、滴水穿石 养成关爱别人的习惯，养成鼓励别人的习惯，这也是领导人的习惯，也是人格魅力的内涵之一。 关爱是一种力量，也是一种激励，当团队的执行力成为对关爱的回报的时候，执行就变成了自觉的行动了。 授权信任、培训指导 用人不疑，疑人不用，对员工要信任，要学会授权，在他执行的时候还要不断给予指导，不断帮助员工提升个人能力就是提升团队的能力，水涨船高，团队的能力就提高了。 有效监控、关注结果 对执行的标准，站在不同的角度有不同的理解。为了达到执行要求，就要进行有效的监控、检查，令人满意的结果、超越标准的执行都是持续的、有效的检查、监督得来的。 制造竞争、危机意识 相马不如赛马，团队里有适当的竞争才会有活力，有激情，才会有源源不断的创造力，竞争有利于员工才能的增长和团队效率的提升。 压力来源于危机，动力来源于压力，合理配置竞争和危机，让员工个个奋勇向前，在自我激励中走向完善。 争做明星、自我激发 一个人的成长，外来的激励需要内在理想为基础，来自外在的激励远没有自我激励有效。要学会创造环境，让员工都争当明星，积极表现，团队充满激情，执行力自然就得到了提升。 【自检4-1】 你所在的团队执行力如何？在哪些方面的改进可以得到进一步提升？ ____________________________________________ ____________________________________________ ____________________________________________ 第八讲 职业化必备的四大能力 （三）沟通关系的能力 （一）沟通的过程 良好的沟通是双方共同努力的结果。 1.沟通三要素 沟通有以下三个要素： 环境； 气氛； 情绪。 成功的沟通都是在温馨的环境，和谐、友好的气氛下发生的，这些都是容易做到的，最难的是控制好自己的情绪。 2.沟通三关键 沟通有以下三个关键： 表达 把话说清楚说明白，这不是困难的事，即使性格内向的人稍加锻炼也可以做到，相对而言，有效的倾听和反馈就有很多技巧要掌握。 倾听 沟通能力强的人都善于倾听，并及时把自己的态度反馈给对方。 反馈 在很多情况下，反馈是通过非语言的形式进行的，如表情、肢体语言等。 3.沟通三件宝 沟通还有以下三件宝： 点头 赞美 微笑 点头表示认同和肯定，微笑表示友善，赞美表示欣赏，这是对对方态度的自然流露，能起到语言达不到的效果。需要注意的是，点头、微笑和赞美要发自内心的，不要虚情假意，否则就会起反作用。 最傻的人喜欢跟别人争辩，争吵是最具破坏力的沟通方式之一，在沟通中要尽力避免争辩。最笨的人则是说了根本不需要说的话的人，聪明的人千方百计说别人爱听的话，有智慧的人将自己想说的话用别人爱听的方式说给他听。 沟通的过程是表达、倾听和反馈的过程，图5-1是比较完整的沟通过程。 图5-1 沟通过程 （二）与上司沟通的技巧 许多员工不愿意面对上司，觉得怕上司，与上司沟通的效果不理想，这主要是没有掌握与上司沟通的技巧。 1.与上司沟通的注意事项 向领导请示、汇报，要做好充分的准备 领导一般都比较忙，时间紧，因而要把握好沟通的时间。① 在沟通前必须十分明确要沟通的内容。 ② 沟通时表达要严谨，简明扼要，条理清楚，突出重点，让上司很容易把握问题的实质。 要认真倾听 对上司的建议、要求、任务必须听清楚、听明白，不明白要及时反馈以获得进一步解释。① 遇到问题要及时沟通，积极探讨解决方法的可行性。② 接受任务后要拟定详细的计划，实施过程中要及时汇报。 ③ 任务完成后要主动总结、反省，提炼出经验供以后的工作参考，这样每次工作才会有所超越。 不仅向领导请示、汇报，还要向领导提建议，说服他接受正确的观点 积极的员工不仅向领导请示、汇报，还要向领导提建议，说服他接受正确的观点。① 建议和说服要选择好时机，不同的时机，效果会有很大的不同； ② 对所提出的建议要有说服力，提供的资料和数据要可靠，一个问题至少要找到三个解决方案，要给领导选择的余地； ③ 与领导沟通的时候，要永远面带微笑，充满自信。不管有多正确，都不要伤领导的自尊，要学会婉转，讲究技巧。 与领导沟通一定要专注，最好随身带着笔记本和笔，把重点记下来，避免遗漏 在沟通的过程中，要用表情和动作表示自己的专注，例如微笑和点头，让领导时刻知道自己理解了，听明白了。 2.与上司相处的技巧 与上司相处有很多技巧，包括： 要主动汇报工作的进度、细节和重点； 对上司的询问要有问必答，而且清楚明了； 要与上司保持同频，也要不断地学习，跟上他的速度； 要虚心接受批评，及时总结，同样的错误不犯第二次； 不忙的时候，要主动帮助上司； 任何任务都要尽力做到最好，精益求精，但不要与上司争功； 对每次的进步，要谦虚，要提出改善建议，争取百尺竿头更进一步。 （三）与同事沟通的技巧 1.与同事沟通的注意事项 过高地定位自己的价值，忽略他人价值，这是自大； “你把我怎么不了，凭什么听你的”，这是自傲； 缺乏整体观念和大局意识，推卸责任给别人，这是自私； 惟恐别人比自己强，相互保密，明攀暗压，这是自闭； 自己常有理，对方没道理，这是自我。 2.与同事相处的技巧 与同事相处有不少技巧，包括： 同事之间都是伙伴，要竞合不要竞争，不要把关系搞得很紧张，互相之间要宽容，不要太苛刻； 寻求同事的帮助要真诚，这一点非常重要，有的人找同事帮忙不是因为自己遇到困难了，而是给同事出难题，千方百计把同事难倒，然后告诉人家解决方法，这是好为人师的另一种形式； 寻求同事帮忙要有节制，每个人的时间都很宝贵，不要什么事都找人帮忙，实在遇到困难了，实在解决不了再去寻求帮助； 要有热心肠，乐于助人，助人就是自助，帮别人的多了，别人自然也喜欢帮助你。 要多创造沟通合作的机会，不要把自己封闭起来，沟通合作的多了，相处自然容易； 要珍惜关心他人的机会，每个人都有自尊，别人寻求帮助的时候你拒绝了，下一次别人就不好意思再向你请求援手，关系就疏远了； 要恰当地赞美和恭维同事，恭维和赞美要恰当，夸大其辞就成了挖苦了； 孤芳自赏、鹤立鸡群不可取，要积极融入到团队中去，无论你多优秀都要融入到大家中去，努力消除彼此之间的隔膜； 对同事的不足，要真诚、巧妙地提出，不要让别人难堪； 要积极参加集体活动，在活动中增进了解； 要拒绝情绪和流言蜚语，不可随意发脾气，也不要到处散布小道消息，制造混乱。 （四）与下属沟通和相处的技巧 1.与下属沟通的注意事项 与下属沟通时，要注意营造轻松的气氛，一般下属见到上司都会紧张，生怕说错话，这都是沟通的障碍，会掩盖问题，影响沟通的效果； 在与下属沟通时，最好先从生活谈起，关心他的生活，让他放松下来； 在沟通之前要清楚沟通的目的，做到沟通时有的放矢； 在提出指导和意见时，最好从对方谈到的问题出发，总结归纳提出意见； 遇到比较复杂的问题时，一定要提出自己的疑问把问题搞清楚，避免不了解情况瞎指挥； 在下属描述情况、阐述自己观点的时候最好不要打断他，要鼓励他把事情说清楚，把道理讲明白，以全面掌握情况，把握下属的意见，然后再表达自己的观点。 2.与下属相处的技巧 要把握好分寸，要公平待人，对所有的下属，要一碗水端平，无论是谁，优秀的就要奖励，落后的就要惩罚，分配任务要从工作出发，不能因人而异； 处理问题，要对事不对人； 遇到困难，要真诚关心下属； 要对下属的职业发展负责，帮助他提升能力，发挥他的特长； 与下属要保持适度的距离，避免走得太近影响正常的工作。 第九讲 职业化必备的四大能力 （四）团队协作能力 团队就是在共同的事业中，朝着共同目标，紧密协作并相互负责的一群人。真正的团队，有三个条件。 （一）自动自发，彼此负责 这要求团队成员之间要主动沟通，主动汇报，主动关切。 团队中的每个人都要自动自发地去工作，每个人都把团队的工作当作自己的工作，做自己份内的工作时还会照顾到其他成员，不仅对自己的工作负责，还主动对其他工作负责； 团队的领导和下属都要主动去和对方沟通，不能互相依赖，这种沟通不仅仅是在工作上的沟通，还要关心对方的生活，给予工作之外的关怀。 （二）目标统一，全力以赴 团队的目标必须是统一的、唯一的，大家的方向要保持一致； 全力以赴，要求每个人都要把团队的任务当作自己的工作对待。 每个人都要积极地发现团队中和工作中存在的问题，积极分析问题，积极去解决问题。 （三）相互协作，优势互补 团队的力量就在于协作和互补，作为领导要善于发现每个团队成员的长处和优势，把他安排在最能发挥他的长处和优势的岗位上，发挥他最大的能量，每个人都发挥了最大的能量，团队的能力就达到了最大； 任何一个团队内部都会有冲突和矛盾，这是难以避免的，有冲突和矛盾不可怕，可怕的是不能恰当处理。面对冲突和矛盾，团队内部要坚守一个原则，那就是统一、一致前提下的冲突、矛盾，在团队内部大家可以为了工作冲突、矛盾，但面对整个团队之外时，要保持一致。 团队的核心精神是互相欣赏和信赖。大雁迁徙的过程完美诠释了团队的核心精神。 图5-2 雁阵 【图解】 秋天，雁群为过冬而朝南方迁徙的时候，排成Ｖ字队形平行飞行，前雁展翅，后雁跟进，相互间给予强烈的激励，真诚而热情。 整队大雁的目标是一致的—都要飞往南方过冬。成员之间相互鼓励，使团队保持了速度和力量。有的大雁偶尔脱队,是那样的吃力与孤独，这时它要回到雁阵中去，继续借用前雁的浮力。头雁累了，另一只雁主动接替飞在最前端。 在团队中，团队的领导就是头雁，头雁不仅要自己飞好不掉队，还要照顾好其他的大雁。其他的大雁也要给予头雁足够的支持，在头雁累的时候要勇于承担责任，飞到前面代替头雁。当一只雁生病或受伤，其他两只会飞下来帮助和保护它，直到它康复或死亡，然后它们自动组成V形或一字形，努力去追赶上原来的雁群,共同实现团队的目标。 点评：在团队里，要养成发现别人光明的一面的习惯，要尽量发现别人的优点，要给予同伴希望和鼓励。 此外，还要经常检查自己的缺点，保持足够的谦虚，用行动赢得诚实和批评者的认同。 【自检5-1】 你与同事的沟通顺畅吗？哪些地方还需要改进？ ____________________________________________ ____________________________________________ ____________________________________________ 第十讲 塑造六种职业精神 六种职业精神 （一）深刻理解和热爱岗位 深刻理解和热爱岗位，这是积极的工作态度，也是高昂的工作激情。积极的态度和高昂的激情会让自己变得与众不同，超越同伴，从此走上成功之路。 【案例】 乔〃吉拉德是一位汽车销售冠军，他经常被问到有什么销售技巧帮助他成功。 他解释说，其实身边有很多人条件比他优越，学历比他高，长的比他英俊，沟通能力比他强，但有一样他是做得最好的，那就是他比任何人都热爱销售汽车这个工作，他热爱他的客户，他热爱他的职业，每天都充满激情，客户也受到他的情绪的影响，因而他成为了销售冠军。 点评：这就是热爱的力量。 （二）对每一个细节都一丝不苟 任何一项工作都是由无数的细节组成的，任何一个细节出现问题都可能导致整个工作的失败。 特别是现代工业，每种产品都由成千上万个零部件组合而成，其间出差错的机会太多了，要制造完美的产品难度非常大，离不开每一个人认真细致、一丝不苟的工作。企业的竞争就在这些细枝末节上，每个环节都认真做好了，企业的竞争力自然就强了。 （三）全力以赴，超越自己 全力以赴 “有志者事竟成”，只要全力以赴，投入全部的身心，就没有做不成的事情，就没有达不到的目标。别人能做的事情，自己也一定能做，别人能实现的目标，自己也一定能实现，关键是要全力以赴，全情投入。 超越自己 要有不断超越自己的决心和勇气。问题的关键不在于自己能不能做到，关键在于自己有没有决心，想不想做到。 古语云“置之死地而后生”，为什么不“置之死地”就不能突破极限呢？那是没有退路了，逼着只能向前，这时潜能就发挥出来了，实际上是有能力的，只不过没有发挥出来而已，所以，每个人都要自信，都要相信自己的能力，只要有决心有勇气，是一定可以达成目标的。 （四）用心帮助努力奋斗的人 作为一个好的上司，除了要具备领导才能和过硬的业务素质之外，还要能够培养下属，提升下属的能力。下属的能力强了，他帮自己分担的工作和责任就多了，自己工作和责任就少了，这时只要喝喝茶、监督检查就可以了，这才是真正的管理。 对于肯用心工作上进心强的人，一定要尽力去培养他，帮助他，给他提供机会、创造机会，因为这样的人才是企业、社会、国家需要的人才，这样的人才是未来的希望。 每个人都从年轻走过来，每个人都做过下属，别人也曾帮助我们进步，所以也要乐于帮助别人进步，这样的人这样的事多了，企业和国家才能变得越来越强。 （五）谦虚面对别人 自己不管有多强大，一定要学会谦虚面对别人。谦虚对人，别人也会谦虚对自己，这就避免了不必要的对抗和冲突，和谐了气氛。 一个人的心态放低了，他就比较容易看到别人的优点和长处，就愿意向别人学习，进步也就更快。 作为上司更要谦虚，本来地位就比下属高，下属与自己沟通的时候都有一定的心理压力，如果再不谦虚一点，低调一点，那很多真心话他就不会讲了，这样沟通的效果就差了，掌握不了真实情况，也无法有效指导工作。 （六）责任意识高于一切 “千里之堤溃于蚁穴”，一个很小的差错就可能毁了全部工作，所以工作中任何一个环节、任何一个细节都马虎不得，每一个员工都要真正地负起责任来，每一个员工都要有高于一切的责任意识。 和平年代，没有机会去做惊天动地的英雄，但是每个人都有机会做一个认真负责的人，现代市场竞争比拼的也是细节，比的就是谁工作做得细，谁的员工负责任。只要每个员工都能对自己的工作高度负责，那企业就不可能失败，个人的职业目标就不可能实现不了。 第十一讲 激励自我 迈向卓越的方法 激励自我，迈向卓越的方法 （一）自动自发地学习和工作 有一个道理每个人都要明白，学习和工作是为自己学习和工作的，如果认为学习是为了企业创造效益，工作是给老板打工，那就错了。 学习是为了增长知识，工作是为了增长才干，这都是为了提高自己的能力，提升自己的价值。机会是提供给有准备的人的，平时不准备，机会来临也抓不住，所以不仅要学习和工作，还要主动地、有的放矢地学习和工作。 一个人的职业生涯有几十年，这是一个漫长的过程，那些做的比较辉煌的人都是一点一滴学习和积累经验和知识的，这种学习和积累是外力强迫做不到的。 （二）追求卓越 逆水行舟，不进则退，事业也是这个道理，如果一直裹足不前，那实际上就是在倒退，只有不满足现状的人才有动力不断由平凡走向领先，由领先走向卓越。 接受了任务、工作，不仅要保证按质按量地去完成，还要超过期望地去完成，每一项工作都能不断超越，最终才能迈向卓越。 （三）细节认真，诚信负责 毛主席讲，共产党就怕“认真”二字，一认真什么事情都做好了，一不认真，什么事情都做不好，所以细节上一定要认真去做，不断检查，不能有一点疏忽。 诚信负责是细节认真的另外一种说法，做事要细节认真，做人则要诚信负责。 （四）自我激发、愈挫愈强 竞争到了一定的层面上，对手之间的实力都相差无几，真正竞争的是耐性，是韧性，最后胜出的人一定是坚韧不拔，愈挫愈强的人。遇到危机遇到困难不可怕，可怕的是没有坚强的意志，坚持不了多久就被吓倒了。 在困难的时候，真正能鼓励自己的只有自己，真正能依靠的人也只有自己，所以关键时刻一定要懂得自我激励，只要坚持到底，一定会迎来胜利的。 （五）为荣誉而拼搏 经过改革开放20多年的发展，我们的企业有了长足的进步，但与国际著名企业相比，差距还很大。 【案例】 TCL的年销售收入300多亿，华为是400多亿，海尔是600多亿，这还是以人民币计算的。松下的年销售收入有700多亿，三星是800多亿，沃尔玛有2500多亿，这是以美元计算，差距非常大。 日本的国土面积只有我国的1／4，人口只有我们的1／10，国民收入却是我们的2倍，人均收入是我们的20倍，为什么会有这么大的差距？除了生活，我们还必须为荣誉而战，每个人都要努力，造就更多的优秀、卓越的企业，为国家赢得更多的荣誉。 （六）协作意识强烈 21世纪不是单打独斗的世纪了，需要大家协作。团队的力量在于发挥每个人的长处，把每个人的力量整合到一起去战斗，所以每一个人都要敞开胸怀，宽容一些，个性不同的人互相包容一下，互相配合，携起手来才能有更强的战斗力。 有价值的体验和感悟 积极刺激潜意识 任何挫折和刺激都会激发一个人的潜意识，都会影响一个人的态度，价值观和信念，最终影响其能力。 培育积极心态 挖掘积极，排解消极，用积极心态去面对任何事物。 持续的阅读和学习 ① 每天阅读本专业书籍2小时，坚持下来，3年就会成为这个领域的行家，5年就可以成为专家，8年就是本领域的权威了。 ② 每天听课1小时，优秀的培训课程很多，也很容易找到，每天听1小时，坚持下来，积少成多。 ③ 每天阅读喜爱的读物1小时，比如成功人士的传记等等，会得到很多启示。 要和积极的人在一起，和老鹰一起飞翔才能飞得高，挑选一两个你最佩服的、见识广博有上进心的人做朋友。 醒后即起，起床后迅速进入状态 多重复几句积极的暗示语言，例如，我是最棒的、我是成功的等，然后马上投入学习和工作。 忘掉昨天的烦恼，利用好今天 ① 多赞美几个人，用微笑面对面前的每一个人； ② 多关心几个人，多聆听别人的高论或教诲。 在出门时带本书或MP3 有机会或闲暇时多听听，多看看，以多抢回一些时间。 睡觉前 ① 人在早晚，潜意识最易接收信息，要进行回顾和总结，设计和规划明天要干什么，实现什么目标； ② 要检讨今天的任何细节，因为失败不是成功之母，检讨与改进才是成功之母。 在工作中 每天必须全力以赴地投入有计划的工作中。花50%的时间做最重要和最紧急的工作，花30%的时间做最重要但不紧急的工作，花20%的时间做不太重要但确很紧急的事。 闲暇时，放声歌唱或朗读有豪气的诗 例如，朗读毛主席的《沁园春·雪》或《念奴娇·赤壁怀古》，都非常有激情，会激起一个人的斗志，让人豪情满怀。 【自检6-1】 在职业化道路上，你有哪些经验可以分享？ ____________________________________________ ____________________________________________ ____________________________________________ 1.一个人成功的基本条件是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 雄厚的资金 高超的技术 良好的心态 强大的家庭背景 2.有关保持良好心态的描述不正确的是： 回答：正确 1.A 谁都会遇到挫折，遇到困难，人生不如意的事十之八九 2.B 3.C 4.D 一个人成功的基本条件就是良好的心态 保持良好的心态，是取得最终成功的关键 常想好的事情，把每一天都当作人生的最后一天去过，是不会快乐的 3.团队有效、顺畅运转需要良好的： 回答：错误 1.A 2.B 3.C 4.D 学习能力 沟通能力 技术支撑 协调能力 4.沟通三关键不包括： 回答：正确 1.A 表达 2.B 3.C 4.D 倾听 态度 反馈 5.与同事沟通的注意事项，不包括： 回答：正确 1.A 大 2.B 3.C “你把我怎么不了，凭什么听你的”，这是自强 缺乏整体观念和大局意识，推卸责任给别人，这过高地定位自己的价值，忽略他人价值，这是自是自私 4.D 自闭 6.情商反映的是一个人： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 掌控情绪的能力 承受挫折的能力 容忍他人的度量 团结协作的意识 惟恐别人比自己强，相互保密，明攀暗压，这是7.环境好不好关键在于： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 体制是否完善 与什么样的人在一起 企业文化的好坏 同事是否有合作意识 8.如今，企业都把： 回答：正确 1.A 质量放在第一位 2.B 3.C 4.D 规模放在第一位 技术放在第一位 诚信放在第一位 9.对如何关爱下属，理解不正确的是： 回答：正确 1.A 2.B 的3.C 4.D 严格要求就是最大的爱 要让下属一切按照自己的意思做 关爱下属，他会以关爱和自我管理回报上级的没有爱的管理是苍白的，没有爱的服务也是苍白10.组建团队本身就是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 人群关系协调的过程 资源整合的过程 考验个人能力的过程 资金合理分配的过程 11.设定了目标仅仅是第一步，最重要的是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 有长期的目标 有充足的条件 目标不能太长 达成目标 12.团队中的每个人都要： 回答：正确 1.A 2.B 不对其他工作负责 做自己份内的工作即可 3.C 只对自己的工作负责 4.D 把团队的工作当作自己的工作 13.对团队协作能力中“自动自发，彼此负责”的理解不正确的是： 回答：正确 1.A 团队成员之间要主动沟通 2.B 团队成员之间要主动汇报 3.C 团队成员之间要主动关切 4.D 团队成员之间要主动举报 14.与同事沟通时，要注意的要点不包括： 回答：正确 1.A 要积极参加集体活动，在活动中增进了解 2.B 对同事的不足，要直言不讳地提出来 3.C 要拒绝情绪和流言蜚语，不可随意发脾气 4.D 要恰当地赞美和恭维同事 15.沟通的三要素不包括： 回答：正确 1.A 环境 2.B 气氛 3.C 态度 4.D 情绪 单选题 1.员工职业化就是使员工在知识、技能、观念、思维、态度、心理上等符合： 1.A 社会规范和职业标准 2.B 职业规范和职业标准 回答：正确3.C 4.D 职业规范和法律要求 社会规范和企业标准 2.人生的机会不多，大概有五次，第一次机会是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 家庭背景 个人能力 社会环境 上级的提携 3.一个职业化的员工，不应该： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 有主动帮助别人的意识 主动找差距 主动显示自己的才能 有坚决执行一切命令的意识 4.要成为职业化的员工，首先要具有： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 职业化道德 职业化的心态 职业化着装 职业化技术 5.趋向完美的途径是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 改革 发展 创新 变化 6.有关保持良好心态的描述不正确的是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 谁都会遇到挫折，遇到困难，人生不如意的事十之八九 一个人成功的基本条件就是良好的心态 保持良好的心态，是取得最终成功的关键 常想好的事情，把每一天都当作人生的最后一天去过，是不会快乐的 7.以下说法不正确的是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 消极刺激潜意识 培育积极心态 持续的阅读和学习 醒后即起，起床后迅速进入状态 8.不属于激励自我，迈向卓越的方法的是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 自动自发地学习和工作 追求品质 为荣誉而拼搏 自我激发、愈挫愈强 9.对如何关爱下属，理解不正确的是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 关爱下属，他会以关爱和自我管理回报上级的没有爱的管理是苍白的，没有爱的服务也是苍白的严格要求就是最大的爱 要让下属一切按照自己的意思做 10.超越是靠： 回答：正确 1.A 变化实现的 2.B 3.C 4.D 发展实现的变革实现的创新实现的 11.组建团队本身就是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 人群关系协调的过程 资源整合的过程 考验个人能力的过程 资金合理分配的过程 12.执行力的标准不包括： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 准时 优质 超越 保量 13.不是沟通的三件宝的是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 摇头 点头 赞美 微笑 14.团队中的每个人都要： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 不对其他工作负责 做自己份内的工作即可 只对自己的工作负责 4.D 把团队的工作当作自己的工作 15.与同事沟通时，自己常有理，对方没道理，这是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 自我自尊 自大 自负 学习课程：如何成为职业化员工 单选题 1:人生的机会不多，大概有五次，第一次机会是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 家庭背景 个人能力 社会环境 上级的提携 2:现代企业竞争的是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 实力 技术 产品 服务 3:一个职业化的员工，不应该： 回答：错误 1.A 2.B 3.C 4.D 有主动帮助别人的意识 主动找差距 主动显示自己的才能 有坚决执行一切命令的意识 4:要成为职业化的员工，首先要具有： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 职业化道德 职业化的心态 职业化着装 职业化技术 5:要保持良好心态的原因不包括： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 谁都会遇到挫折，遇到困难，人生不如意的事十之八九 一个人成功的基本条件就是良好的心态 保持良好的心态，是取得最终成功的关键 常想好的事情，把每一天都当作人生的最后一天去过，是不会快乐的 6:沟通三关键不包括： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 表达 倾听 态度 反馈 7:以下说法不正确的是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 消极刺激潜意识 培育积极心态 持续的阅读和学习 醒后即起，起床后迅速进入状态 8:不属于激励自我，迈向卓越的方法的是： 回答：正确 1.A 自动自发地学习和工作 2.B 3.C 4.D 追求品质 为荣誉而拼搏 自我激发、愈挫愈强 9:如今，企业都把： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 质量放在第一位 规模放在第一位 技术放在第一位 诚信放在第一位 10:对如何关爱下属，理解不正确的是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 关爱下属，他会以关爱和自我管理回报上级的没有爱的管理是苍白的，没有爱的服务也是苍白的严格要求就是最大的爱 要让下属一切按照自己的意思做 11:超越是靠： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 变化实现的发展实现的变革实现的创新实现的 12:执行力的标准不包括： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 准时 优质 超越 4.D 保量 13:团队中的每个人都要： 回答：正确 1.A 不对其他工作负责 2.B 做自己份内的工作即可 3.C 只对自己的工作负责 4.D 把团队的工作当作自己的工作 14:对团队协作能力中“自动自发，彼此负责”的理解不正确的是： 回答：正确 1.A 团队成员之间要主动沟通 2.B 团队成员之间要主动汇报 3.C 团队成员之间要主动关切 4.D 团队成员之间要主动举报 15:沟通的三要素不包括： 回答：正确 1.A 环境 2.B 气氛 3.C 态度 4.D 情绪 学习课程：如何成为职业化员工 单选题 1.员工职业化就是使员工在知识、技能、观念、思维、态度、心理上等符合：正确 1.A 社会规范和职业标准 2.B 职业规范和职业标准 3.C 职业规范和法律要求 回答：4.D 社会规范和企业标准 2.有关保持良好心态的描述不正确的是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 谁都会遇到挫折，遇到困难，人生不如意的事十之八九 一个人成功的基本条件就是良好的心态 保持良好的心态，是取得最终成功的关键 常想好的事情，把每一天都当作人生的最后一天去过，是不会快乐的 3.团队有效、顺畅运转需要良好的： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 学习能力 沟通能力 技术支撑 协调能力 4.以下说法不正确的是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 消极刺激潜意识 培育积极心态 持续的阅读和学习 醒后即起，起床后迅速进入状态 5.不属于激励自我，迈向卓越的方法的是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 自动自发地学习和工作 追求品质 为荣誉而拼搏 自我激发、愈挫愈强 6.情商反映的是一个人： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 掌控情绪的能力 承受挫折的能力 容忍他人的度量 团结协作的意识 7.环境好不好关键在于： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 体制是否完善 与什么样的人在一起 企业文化的好坏 同事是否有合作意识 8.如今，企业都把： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 质量放在第一位 规模放在第一位 技术放在第一位 诚信放在第一位 9.对如何关爱下属，理解不正确的是： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 关爱下属，他会以关爱和自我管理回报上级的没有爱的管理是苍白的，没有爱的服务也是苍白的严格要求就是最大的爱 要让下属一切按照自己的意思做 10.设定了目标仅仅是第一步，最重要的是： 回答：正确 1.A 2.B 有长期的目标 有充足的条件 3.C 目标不能太长 4.D 达成目标 11.不是沟通的三件宝的是： 回答：正确 1.A 摇头 2.B 点头 3.C 赞美 4.D 微笑 12.以下不属于真正的团队具备的条件的是： 回答：正确 1.A 自动自发，彼此负责 2.B 自觉自动，各司其职 3.C 目标统一，全力以赴 4.D 相互协作，优势互补 13.与同事沟通时，自己常有理，对方没道理，这是： 回答：正确 1.A 自我2.B 自尊 3.C 自大 4.D 自负 14.对团队协作能力中“自动自发，彼此负责”的理解不正确的是： 1.A 团队成员之间要主动沟通 2.B 团队成员之间要主动汇报 3.C 团队成员之间要主动关切 4.D 团队成员之间要主动举报 回答：正确 15.沟通的三要素不包括： 回答：正确 1.A 2.B 3.C 4.D 环境 气氛 态度 情绪第五篇：职业化
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