dinhksnb

Thứ Sáu, 15 tháng 11, 2013

Hướng dẫn tạo hiệu ứng chữ kết hợp Brush và Pentool trong Photoshop CS6

Thứ Tư, 13 tháng 11, 2013

11 tố chất của nhà quản trị

1. Có tầm nhìn xa và phải có khả năng kết nối tầm nhìn đó với những ý tưởng. Họ phải có cách tiếp cận kiểu: Tôi có một niềm mong mỏi (nguyên văn: I have dream) để khích lệ mọi người. Và họ phải được hoàn toàn tin tưởng.

2. Phải biết khai thác những người không tuân theo quy tắc của tổ chức. Đây có thể là một trong những điều khó có thể thực hiện được. Bởi họ là những người luôn luôn dặt ra câu hỏi cho mọi thứ. Họ nghi ngờ mọi thứ. Họ gây ra những phiền phức và bạn có thể không nhất thiết phải đồng ý với họ. Nhưng họ làm cho bạn phải tốt lên và khiến bạn phải cải tạo lại.

3. Là nhà cải cách. Nếu bạn không có những ý tưởng mới, nếu bạn không tiếp tục tiên đoán những cuộc cạnh tranh của mình hoặc không bắt gặp những ý tưởng mới, không thử những thứ mới, thì bạn cũng chỉ là một người điều hành tầm tầm như ai thôi.

Và các nhà lãnh đạo hiếm khi thoả mãn. Họ nhận ra rằng, có thể có cách khác tốt hơn để thực hiện một việc nào đó và rằng phải thêm những cơ hội mới.

4. Sẵn sàng chấp nhận thất bại. Chúng ta tin rằng đây là một đức tính mà các nhà lãnh đạo cần phải có. Mọi người đều không muốn thất bại và làm tất cả mọi việc để khỏi thất bại hoặc khỏi có biểu hiện bị thất bại. Nhưng sẵn sàng thất bại sẽ làm cho họ tiến ra xa bên lề và vượt ra ngoài giới hạn. Khả năng của họ sẽ bị thui chột nếu họ thiếu đức tính sẵn sàng chấp nhận thất bại này.

Không chống lại sự thay đổi. Đã có thuyết rằng: “Nếu không phá được, thì đừng đóng cho nó chặt thêm”. Điều này có nghĩa là nếu không thể phá vỡ được một thứ gì đó bây giờ, sau này sẽ có thể, và tốt hơn hết, bạn nên ưu tiên giải quyết nó triệt để, tránh rắc rối sau này.

6. Có triết lý sống đơn giản. Đây là triết lý sống tin tưởng vào tất cả những ý tưởng của tất cả mọi người ở ngoài kia, trong những cửa hàng trên thương trường. Nó đến từ những người phục vụ, người làm việc trong những tổ chức. Nhiệm vụ của một nhà lãnh đạo là phải đi, thu thập tất cả những ý tưởng, biết loại bỏ cũng như biết và áp dụng những ý tưởng hay.

7. Có đầu óc kinh doanh. Một trong những cách xây dựng nên nhà lãnh đạo là dạy họ kỹ năng kinh doanh cơ bản nhất. Ở Wal-Mart, chúng tôi tin rằng mọi người nên làm kinh doanh.

8. Phải có niềm hy vọng lớn. Đức tính này phải được đặt lên hàng đầu. Hầu hết mọi người đều đánh giá thấp điều này. Một trong những điều khó khăn nhất mà một nhà lãnh đạo hay một ông chủ phải học là có được niềm hy vọng đủ lớn. hầu hết mọi người đều có khả năng lớn hơn và có thể làm được những điều lớn hơn mà họ nghĩ.

Tôi không thể nghĩ là một công ty có vấn đề chỉ vì niềm mong đợi của họ quá cao. Những người có đức tính của những nhà lãnh đạo xuất chúng là người mà tôi cho rằng phải đặt hy vọng lớn vào nhận viên của họ.

Ở Wal-Mart, chúng tôi không có những siêu sao. Chúng tôi là công ty của những con người bình thường, làm việc trong một môi trường đầy kích thích và luôn được thử thách phải vượt qua khả năng của chính mình.

9. Là người đại diện cho quyền lực. Nhà lãnh đạo giỏi phải là người thúc đẩy quá trình quyết định một vấn đề và trao cho nhân viên của họ quyền quyết định vấn đề đó. Nếu bạn là một nhà lãnh đạo giỏi, quyền lực sẽ từ đến với bạn, nhưng bạn cũng phải khai thác quyền lực của mọi người ở khắp nơi. Bạn phải thúc đẩy quá trình quyết định, làm cho quá trình đó hoạt động. Đó là một bài toán khó.

10. Dám mơ. Nếu bạn không dành thời gian để mơ ước thực hiện được thứ gì đó, bạn sẽ bỏ lỡ cơ hội. Nếu bạn luôn thực tế, bạn sẽ bỏ lỡ mất một phần của thực tế đó.

11. Dám trở nên khác biệt. Trong thời đại ngày nay, khi mà cả nước đều có cách nghĩ giống nhau – bởi chúng ta thích được giống nhau – dám trở nên khác biệt là một đức tính hầu hết các nhà lãnh đạo cần phải có.

Chìa khóa thành công - Trận 11 - Quản trị hệ thống phân phối.mp4

http://www.youtube.com/v/Fj5DLdZzlZM?autohide=1&version=3&attribution_tag=kwzB35xk7nvPBJ3uZBHV6A&feature=share&autoplay=1&autohide=1&showinfo=1

1 số hàm thống kê trong excel

Danh mục các Hàm Thống kêCác hàm thống kê có thể chia thành 3 nhóm nhỏ sau: Nhóm hàm về Thống Kê, nhóm hàm về Phân Phối Xác Suất, và nhóm hàm về Tương Quan và Hồi Quy Tuyến Tính
1. NHÓM HÀM VỀ THỐNG KÊ
AVEDEV (number1, number2, …) : Tính trung bình độ lệch tuyệt đối các điểm dữ liệu theo trung bình của chúng. Thường dùng làm thước đo về sự biến đổi của tập số liệu
AVERAGE (number1, number2, …) : Tính trung bình cộng
AVERAGEA (number1, number2, …) : Tính trung bình cộng của các giá trị, bao gồm cả những giá trị logic
AVERAGEIF (range, criteria1) : Tính trung bình cộng của các giá trị trong một mảng theo một điều kiện
AVERAGEIFS (range, criteria1, criteria2, …) : Tính trung bình cộng của các giá trị trong một mảng theo nhiều điều kiện
COUNT (value1, value2, …) : Đếm số ô trong danh sách
COUNTA (value1, value2, …) : Đếm số ô có chứa giá trị (không rỗng) trong danh sách
COUNTBLANK (range) : Đếm các ô rỗng trong một vùng
COUNTIF (range, criteria) : Đếm số ô thỏa một điều kiện cho trước bên trong một dãy
COUNTIFS (range1, criteria1, range2, criteria2, …) : Đếm số ô thỏa nhiều điều kiện cho trước
DEVSQ (number1, number2, …) : Tính bình phương độ lệch các điểm dữ liệu từ trung bình mẫu của chúng, rồi cộng các bình phương đó lại.
FREQUENCY (data_array, bins_array) : Tính xem có bao nhiêu giá trị thường xuyên xuất hiện bên trong một dãy giá trị, rồi trả về một mảng đứng các số. Luôn sử dụng hàm này ở dạng công thức mảng
GEOMEAN (number1, number2, …) : Trả về trung bình nhân của một dãy các số dương. Thường dùng để tính mức tăng trưởng trung bình, trong đó lãi kép có các lãi biến đổi được cho trước…
HARMEAN (number1, number2, …) : Trả về trung bình điều hòa (nghịch đảo của trung bình cộng) của các số
KURT (number1, number2, …) : Tính độ nhọn của tập số liệu, biểu thị mức nhọn hay mức phẳng tương đối của một phân bố so với phân bố chuẩn
LARGE (array, k) : Trả về giá trị lớn nhất thứ k trong một tập số liệu
MAX (number1, number2, …) : Trả về giá trị lớn nhất của một tập giá trị
MAXA (number1, number2, …) : Trả về giá trị lớn nhất của một tập giá trị, bao gồm cả các giá trị logic và text
MEDIAN (number1, number2, …) : Tính trung bình vị của các số.
MIN (number1, number2, …) : Trả về giá trị nhỏ nhất của một tập giá trị
MINA (number1, number2, …) : Trả về giá trị nhỏ nhất của một tập giá trị, bao gồm cả các giá trị logic và text
MODE (number1, number2, …) : Trả về giá trị xuất hiện nhiều nhất trong một mảng giá trị
PERCENTILE (array, k) : Tìm phân vị thứ k của các giá trị trong một mảng dữ liệu
PERCENTRANK (array, x, significance) : Trả về thứ hạng (vị trí tương đối) của một trị trong một mảng dữ liệu, là số phần trăm của mảng dữ liệu đó
PERMUT (number, number_chosen) : Trả về hoán vị của các đối tượng.
QUARTILE (array, quart) : Tính điểm tứ phân vị của tập dữ liệu. Thường được dùng trong khảo sát dữ liệu để chia các tập hợp thành nhiều nhóm…
RANK (number, ref, order) : Tính thứ hạng của một số trong danh sách các số
SKEW (number1, number2, …) : Trả về độ lệch của phân phối, mô tả độ không đối xứng của phân phối quanh trị trung bình của nó
SMALL (array, k) : Trả về giá trị nhỏ nhất thứ k trong một tập số
STDEV (number1, number2, …) : Ước lượng độ lệch chuẩn trên cơ sở mẫu
STDEVA (value1, value2, …) : Ước lượng độ lệch chuẩn trên cơ sở mẫu, bao gồm cả những giá trị logic
STDEVP (number1, number2, …) : Tính độ lệch chuẩn theo toàn thể tập hợp
STDEVPA (value1, value2, …) : Tính độ lệch chuẩn theo toàn thể tập hợp, kể cả chữ và các giá trị logic
VAR (number1, number2, …) : Trả về phương sai dựa trên mẫu
VARA (value1, value2, …) : Trả về phương sai dựa trên mẫu, bao gồm cả các trị logic và text
VARP (number1, number2, …) : Trả về phương sai dựa trên toàn thể tập hợp
VARPA (value1, value2, …) : Trả về phương sai dựa trên toàn thể tập hợp, bao gồm cả các trị logic và text.
TRIMMEAN (array, percent) : Tính trung bình phần trong của một tập dữ liệu, bằng cách loại tỷ lệ phần trăm của các điểm dữ liệu ở đầu và ở cuối tập dữ liệu.
2. NHÓM HÀM VỀ PHÂN PHỐI XÁC SUẤT
BETADIST (x, alpha, beta, A, B) : Trả về giá trị của hàm tính mật độ phân phối xác suất tích lũy beta.
BETAINV (probability, alpha, beta, A, B) : Trả về nghịch đảo của hàm tính mật độ phân phối xác suất tích lũy beta.
BINOMDIST (number_s, trials, probability_s, cumulative) : Trả về xác suất của những lần thử thành công của phân phối nhị phân.
CHIDIST (x, degrees_freedom) : Trả về xác xuất một phía của phân phối chi-squared.
CHIINV (probability, degrees_freedom) : Trả về nghịch đảo của xác xuất một phía của phân phối chi-squared.

CHITEST (actual_range, expected_range) : Trả về giá trị của xác xuất từ phân phối chi-squared và số bậc tự do tương ứng.
CONFIDENCE (alpha, standard_dev, size) : Tính khoảng tin cậy cho một kỳ vọng lý thuyết
CRITBINOM (trials, probability_s, alpha) : Trả về giá trị nhỏ nhất sao cho phân phối nhị thức tích lũy lớn hơn hay bằng giá trị tiêu chuẩn. Thường dùng để bảo đảm các ứng dụng đạt chất lượng…
EXPONDIST (x, lambda, cumulative) : Tính phân phối mũ. Thường dùng để mô phỏng thời gian giữa các biến cố…
FDIST (x, degrees_freedom1, degrees_freedom2) : Tính phân phối xác suất F. Thường dùng để tìm xem hai tập số liệu có nhiều mức độ khác nhau hay không…
FINV (probability, degrees_freedom1, degrees_freedom2) : Tính nghịch đảo của phân phối xác suất F. Thường dùng để so sánh độ biến thiên trong hai tập số liệu
FTEST (array1, array2) : Trả về kết quả của một phép thử F. Thường dùng để xác định xem hai mẫu có các phương sai khác nhau hay không…
FISHER (x) : Trả về phép biến đổi Fisher tại x. Thường dùng để kiểm tra giả thuyết dựa trên hệ số tương quan…
FISHERINV (y) : Tính nghịch đảo phép biến đổi Fisher. Thường dùng để phân tích mối tương quan giữa các mảng số liệu…
GAMMADIST (x, alpha, beta, cumulative) : Trả về phân phối tích lũy gamma. Có thể dùng để nghiên cứu có phân bố lệch
GAMMAINV (probability, alpha, beta) : Trả về nghịch đảo của phân phối tích lũy gamma.
GAMMLN (x) : Tính logarit tự nhiên của hàm gamma
HYPGEOMDIST (number1, number2, …) : Trả về phân phối siêu bội (xác suất của một số lần thành công nào đó…)
LOGINV (probability, mean, standard_dev) : Tính nghịch đảo của hàm phân phối tích lũy lognormal của x (LOGNORMDIST)
LOGNORMDIST (x, mean, standard_dev) : Trả về phân phối tích lũy lognormal của x, trong đó logarit tự nhiên của x thường được phân phối với các tham số mean và standard_dev.
NEGBINOMDIST (number_f, number_s, probability_s) : Trả về phân phối nhị thức âm (trả về xác suất mà sẽ có number_f lần thất bại trước khi có number_s lần thành công, khi xác suất không đổi của một lần thành công là probability_s)
NORMDIST (x, mean, standard_dev, cumulative) : Trả về phân phối chuẩn (normal distribution). Thường được sử dụng trong việc thống kê, gồm cả việc kiểm tra giả thuyết
NORMINV (probability, mean, standard_dev) : Tính nghịch đảo phân phối tích lũy chuẩn
NORMSDIST (z) : Trả về hàm phân phối tích lũy chuẩn tắc (standard normal cumulative distribution function), là phân phối có trị trung bình cộng là zero (0) và độ lệch chuẩn là 1
NORMSINV (probability) : Tính nghịch đảo của hàm phân phối tích lũy chuẩn tắc
POISSON (x, mean, cumulative) : Trả về phân phối poisson. Thường dùng để ước tính số lượng biến cố sẽ xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định
PROB (x_range, prob_range, lower_limit, upper_limit) : Tính xác suất của các trị trong dãy nằm giữa hai giới hạn
STANDARDIZE (x, mean, standard_dev) : Trả về trị chuẩn hóa từ phân phối biểu thị bởi mean và standard_dev
TDIST (x, degrees_freedom, tails) : Trả về xác suất của phân phối Student (phân phối t), trong đó x là giá trị tính từ t và được dùng để tính xác suất.
TINV (probability, degrees_freedom) : Trả về giá trị t của phân phối Student.
TTEST (array1, array2, tails, type) : Tính xác xuất kết hợp với phép thử Student.
WEIBULL (x, alpha, beta, cumulative) : Trả về phân phối Weibull. Thường sử dụng trong phân tích độ tin cậy, như tính tuổi thọ trung bình của một thiết bị.
ZTEST (array, x, sigma) : Trả về xác suất một phía của phép thử z.
3. NHÓM HÀM VỀ TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY TUYẾN TÍNH
CORREL (array1, array2) : Tính hệ số tương quan giữa hai mảng để xác định mối quan hệ của hai đặc tính
COVAR (array1, array2) : Tính tích số các độ lệch của mỗi cặp điểm dữ liệu, rồi tính trung bình các tích số đó
FORECAST (x, known_y’s, known_x’s) : Tính toán hay dự đoán một giá trị tương lai bằng cách sử dụng các giá trị hiện có, bằng phương pháp hồi quy tuyến tính
GROWTH (known_y’s, known_x’s, new_x’s, const) : Tính toán sự tăng trưởng dự kiến theo hàm mũ, bằng cách sử dụng các dữ kiện hiện có.
INTERCEPT (known_y’s, known_x’s) : Tìm điểm giao nhau của một đường thẳng với trục y bằng cách sử dụng các trị x và y cho trước
LINEST (known_y’s, known_x’s, const, stats) : Tính thống kê cho một đường bằng cách dùng phương pháp bình phương tối thiểu (least squares) để tính đường thẳng thích hợp nhất với dữ liệu, rồi trả về mảng mô tả đường thẳng đó. Luôn dùng hàm này ở dạng công thức mảng
LOGEST (known_y’s, known_x’s, const, stats) : Dùng trong phân tích hồi quy. Hàm sẽ tính đường cong hàm mũ phù hợp với dữ liệu được cung cấp, rồi trả về mảng gía trị mô tả đường cong đó. Luôn dùng hàm này ở dạng công thức mảng
PEARSON (array1, array2) : Tính hệ số tương quan momen tích pearson (r), một chỉ mục không thứ nguyên, trong khoảng từ -1 đến 1, phản ánh sự mở rộng quan hệ tuyến tính giữa hai tập số liệu
RSQ (known_y’s, known_x’s) : Tính bình phương hệ số tương quan momen tích Pearson (r), thông qua các điểm dữ liệu trong known_y’s và known_x’s
SLOPE (known_y’s, known_x’s) : Tính hệ số góc của đường hồi quy tuyến tính thông qua các điềm dữ liệu
liệu
STEYX (known_y’s, known_x’s) : Trả về sai số chuẩn của trị dự đoán y đối với mỗi trị x trong hồi quy.

Thứ Bảy, 9 tháng 11, 2013

Bản chất của chiến lược kinh doanh được thể hiện trên 5 mặt.

Chiến lược kinh doanh là sự thể hiện vị thể cạnh tranh của doanh nghiệp

Khi xây dựng chiến lược kinh doanh, doanh nghiệp cần phân tích hoàn cảnh khách quan của mình. Mục đích của việc phân tích này là để tìm hiểu những cơ hội và thách thức mà hoàn cảnh khách quan mang lại cho doanh nghiệp. Đồng thời cũng là nghiên cứu những điều kiện chủ quan của doanh nghiệp để biết những điểm mạnh điểm yếu của mình.

Chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp phải kết hợp tốt với những cơ hội mà hoàn cảnh khách quan mang lại với những điểm mạnh của doanh nghiệp, đồng thời phải có giải pháp khắc phục cho những thách thức và điểm yếu của doanh nghiệp. Do đó phải nghiên cứu vị thế cạnh tranh của doanh nghiệp. Chỉ có như vậy mới có thể đưa ra chiến lược kinh doanh đúng. Nếu xác định không đúng vị thế cạnh tranh thì không thể nào đề ra chiến lược kinh doanh đúng.

Chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp là một mô thức kinh doanh của doanh nghiệp

chiến lược kinh doanh là cương lĩnh hoạt động của doanh nghiệp, là phương thức sự dụng các nguồn lực, là căn cứ để xử lý mọi vấn đề của doanh nghiệp. Do đó xét theo khía cạnh này, chiến lược kinh doanh là mô thức của của doanh nghiệp.

Chiến lược kinh doanh là sự thể hiện quan điểm giá trị của doanh nghiệp

Chiến lược kinh doanh là sự thể hiện quan điểm giá trị, tinh thần tiến thủ, ý chí ngoan cường của người lãnh đạo doanh nghiệp, phản ánh sự đánh giá của người lãnh đạo về hoàn cảnh khác quan, điều kiện chủ quan của doanh nghiệp.

Chiến lược kinh doanh là sự sáng tạo trong quản lý doanh nghiệp

Sự sáng tạo trong quản lý có nghĩa là doanh nghiệp căn cứ vào mục tiêu nhất định, sắp xếp, hình thành 1 hệ thống quản lý mới hữu hiệu, có khả năng cạnh tranh. Nếu 1 doanh nghiệp chỉ đơn thuần bắt chước doanh nghiệp khác thì không thể có được sự phát triễn và phồn vinh thật sự. Do đó việc xây dựng chiến lược kinh doanh phải xuất phát từ tình hình thực tế của doanh nghiệp.

Chiến lược kinh doanh là kế hoạch hành động của doanh nghiệp

Xây dựng chiến lược kinh doanh là quan trọng nhưng thực hiện chiến lược còn quan trọng hơn nhiều. Nếu có chiến lược nhưng không thưc hiện thì chiến lược đó trở thành vô nghĩa. Muốn thực hiện chiến lược thì toàn thể nhân viên phải nắm vững chiến lược, phải biến chiến lược đó thành kế hoạch hàng năm, kế hoạch của từng bộ phận thành hành động của mọi người và phải có tính khả thi.