MMO ĐẾN TỰ DO TÀI CHÍNH - PHẦN 4

  CON ĐƯỜNG MAKE MONEY ONLINE (MMO) ĐẾN TỰ DO TÀI CHÍNH 

PHẦN 4: XÂY DỰNG THÁP TÀI SẢN _ Tập 1

Nguồn: Internet

Danh mục: Ebook Văn Học

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    Để thực hiện xây dựng tháp tài sản cho bản thân hoặc gia đình của bạn thì bạn cần thực hiện tăng nguồn thu nhập của mình để có dòng tiền phân bổ vào các tầng tài sản phù hợp. (Để tăng thu nhập bạn có thể xem phần 2)

    Cấu Trúc Tháp tái sản bao gồm các tầng sau:

- Tầng 1: Tài sản phòng vệ

- Tầng 2: Tài sản tích sản

- Tầng 3: Tài sản đâu cơ

    Đây là cấu trúc tháp tài sản đơn giản nhất và phù hợp với tất cả mọi người mới tiếp cận tài chính cá nhân. Trong quá trình xây dựng tháp tài sản các bạn cần lưu ý xây tầng 1 rồi đến tầng 2 và 3, Tránh trường hợp xây dựng tháp tài sản lộn ngược thì có rất nhiều rủi ro mà bạn không lường trước được.

    Sau đây, Tôi cùng với các bạn thực hiện xây dựng tầng 1 của tháp tài sản!

    Việc đầu tiên các bạn cần xây dựng trong tầng 1 đó chính là "Quỹ dự phòng". Mục đích phải xây dựng Quỹ này là nhằm xây dựng chân móng vững chắc của tháp tài sản hay còn gọi tháp tài sản không bị rung lắc, hay đỗ vơ khi rủi ro xảy ra như:

- Bạn bị đuổi việc

- Bạn bị Chấn thương trong quá trình làm việc hoặc tham gia giao thông

- Gia đình bạn có việc đột suất cần tiền gấp,...

    Như vậy, bạn cần có một quỹ dự phòng để xử lý các vấn đề rủi ro xảy ra bất nhờ. Từ đó, các bạn có thể biết được đặc tính đối với "Quỹ Dự Phòng" này là:

- Tính thanh khoản cao (Bạn cần tiền thì từ 5 đến 30 phút) có thể nhận được tiền mặt

- Có thể có lãi suất hoặc không lãi suất

- Rủi ro mất tài sản cực kỳ thấp

- ...

Và số tiền đủ để xây dựng xong quỹ dự phòng bằng "Tiền chi tiêu hàng tháng của bạn" x 6. Nếu trường hợp số tiền này mà các bạn không có biện pháp gia tăng giá trì thì sẽ rủi ro bị lạm phát ăn mòn mất giá trị theo thời gian (nếu rủi ro không xảy ra). Như vậy, Bạn cần đầu tư/ gửi tiết kiệm "Quỹ Dự Phòng" nhưng phải đảm bảo tính thanh khoản và đa số các bạn thường hay chọn giải pháp như sau:

- Giải pháp 1: Mua vàng

Hầu hết mọi người thường hay sử dụng giải pháp này vì tính thanh khoản và đồng tiền không bị mất giá bởi lạm phát. 

- Giải pháp 2: Gửi tiết kiệm thông qua công nghệ Fintech

Hầu hết các bạn gen Z hay các bạn rành về công nghệ hay sử dụng giải pháp này vì một số ưu điểm sau:

- Tính thanh khoản cao

- Công nghệ đi đầu nên lãi suất thường cao hơn lãi ngân hàng tương ứng.

Nhược điểm:

- Dễ sử dụng các App lừa đảo dẫn đến mất tiền

-...

Do đó, các bạn trẻ khi sử dụng giải pháp 2 cần lưu ý:

- Nên đánh giá độ tin cậy các App trước khi đỗ tiền vào (Nên dựa vào một số chỉ tiêu như sau: Đã có người nổi tiếng sử dụng hay chưa, Số sao trên các kho ứng dụng, review của các youtober, Blooger,...)

- Nên phân bổ quỹ dự phòng vào các App (Ít nhất 3 App) để hạn chế mất tiền 1 lúc mất tất cả (Phương pháp chia sẻ rủi ro)

Đối với tôi, Quỹ dự phòng của tôi được sử dụng giải pháp 2 vì tôi còn khá trẻ nên các rủi ro có khả năng xãy ra thấp nên tôi cố gắng tăng lượng giá trị của quỹ:

- Phương pháp chia sẻ rủi ro đối với quỹ dự phòng của tôi, Quỹ dự phòng được chia đều làm 3 phần và đưa vào danh mục gửi tiết kiệm của 3 App Fintech sau:

1. App Ví MoMo - Túi thần tài

Mức độ tịn cậy: Số 1

+ Thời gian tồn tại của ví: Trên 05 năm

+ Công ty quản lý quỹ (1 trong 4 công ty quản lý quỹ lớn trên thế giới quản lý)

+ Liên kết với ngân hàng Vietcombank

Số tiền phân bổ: 60% quỹ dự phòng

Sản phẩm: Túi Thần Tài

Lãi suất: 05% / Năm 

Ưu điểm: Trả lãi theo ngày

Tính thanh khoản: Rất cao (05 phút)

Link tài App: TẠI ĐÂY

2. APP FINHAY - Tích lũy kỳ hạn 03 tháng

Mức độ tịn cậy: Số 2

+ Thời gian tồn tại của ví: Trên 03 năm

+ Công ty quản lý quỹ (1 trong 4 công ty quản lý quỹ lớn trên thế giới quản lý)

+ Liên kết với ngân hàng BIDV

Số tiền phân bổ: 20% quỹ dự phòng

Sản phẩm: Tích lũy kỳ hạn 03 tháng

Lãi suất: 06% /Năm 

Ưu điểm: Trả lãi theo 03 tháng 

Tính thanh khoản: Tương đối cao, rút tiền trong vòng 25 phút đến 60 phút, lãi suất rút gấp 4%/ Năm

Link tài App: TẠI ĐÂY

3. APP TIKOP

Mức độ tịn cậy: Số 3

+ Thời gian tồn tại của ví: Trên 02 năm

+ Công ty quản lý quỹ (1 trong 4 công ty quản lý quỹ lớn trên thế giới quản lý)

Số tiền phân bổ: 20% quỹ dự phòng

Sản phẩm: Tích lũy kỳ hạn 09 tháng

Lãi suất: 8.5% /Năm 

Ưu điểm: Trả lãi theo 09 tháng 

Tính thanh khoản: Tương đối cao, rút tiền trong vòng 25 phút đến 60 phút, lãi suất rút gấp 5%/ Năm

Link tài App: TẠI ĐÂY

Sau khi các bạn thực hiện xây dựng xong "Quỹ dự phòng', chúng ta cùng tiếp tục với tiếp theo :). 

Cùng đón xem tập sau nha:

Tập 2/ Phần 4 "Xây dựng tháp tài sản": Quỹ Hưu Trí và Mục tiêu dài hạn

Lưu ý: Việc phân bổ "Quỹ Dự Phòng" Tôi nêu trên đây chỉ mang tính chất tham khảo, Các bạn hoàn toàn có thể sử dụng Giái pháp 1 hoặc 2 là tùy thuộc vào lựa chọn của bạn.

Các kiến thức trên chỉ mang tính chất chia sẻ và không ảnh hướng đến quyết định của bạn.

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Các bải viết liên quan khác

1. MMO đến tư do tài chính - Phần 1: Bước tổng quát xây dựng tự do tài chính

2. MMO đến tư do tài chính - Phần 2: Tăng thu nhập thụ động

3. MMO đến tư do tài chính - Phần 3: Quán lý tài chính cá nhân

---------------------------------------------------------------------------------------------------------

Read more

Saturday, July 23, 2022

HÀM THỐNG KẾ TRONG EXCEL - phần 2

 HÀM THỐNG KẾ TRONG EXCEL

--Phần 2--

Danh mục: Ebook ĐH-CĐ

Nguồn: Internet

-----------------------------------------------------------------------------------

Tiếp tục các hàm thống kế được sử dụng trong Excel, Ebook HVB giới thiếu đến các bạn một số hàm trong thống kê xác định về tương tác và hồi tuyến tính.

III. 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

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.

TREND (known_y's, known_x's, new_x's, const) : Trả về các trị theo xu thế tuyến tính

IV. Các hàm tài chính - financian functions 

ACCRINT (issue, first_interest, settlement, rate, par, frequency, basis, calc_method) : Tính lãi tích lũy cho một chứng khoán trả lãi theo định kỳ

ACCRINTM (issue, settlement, rate, par, basis) : Tính lãi tích lũy đối với chứng khoán trả lãi theo kỳ hạn

AMORDEGRC (cost, date_purchased, first_period, salvage, period, rate, basis) : Tính khấu hao trong mỗi tài khóa kế toán tùy theo thời hạn sử dụng của tài sản (sử dụng trong các hệ thống kế toán theo kiểu Pháp)

AMORLINC (cost, date_purchased, first_period, salvage, period, rate, basis) : Tính khấu hao trong mỗi tài khóa kế toán (sử dụng trong các hệ thống kế toán theo kiểu Pháp)

COUPDAYBS (settlement, maturity, frequency, basis) : Tính số ngày kể từ đầu kỳ lãi tới ngày kết toán

COUPDAYS (settlement, maturity, frequency, basis) : Tính số ngày trong kỳ lãi bao gồm cả ngày kết toán

COUPDAYSCN (settlement, maturity, frequency, basis) : Tính số ngày từ ngày kết toán tới ngày tính lãi kế tiếp

COUPNCD (settlement, maturity, frequency, basis) : Trả về một con số thể hiện ngày tính lãi kế tiếp kể từ sau ngày kết toán

COUPNUM (settlement, maturity, frequency, basis) : Tính số lần lãi suất phải trả trong khoảng từ ngày kết toán đến ngày đáo hạn

COUPPCD (settlement, maturity, frequency, basis) : Trả về một con số thể hiện ngày thanh toán lãi lần trước, trước ngày kết toán

CUMIPMT (rate, nper, pv, start_period, end_period, type) : Tính lợi tức tích lũy phải trả đối với khoản vay trong khoảng thời gian giữa start_period và end_period

CUMPRINC (rate, nper, pv, start_period, end_period, type) : Trả về tiền vốn tích lũy phải trả đối với khoản vay trong khoảng thời gian giữa start_period và end_period

DB (cost, salvage, life, period, month) : Tính khấu hao cho một tài sản sử dụng phương pháp số dư giảm dần theo một mức cố định (fixed-declining balance method) trong một khoảng thời gian xác định.

DDB (cost, salvage, life, period, factor) : Tính khấu hao cho một tài sản sử dụng phương pháp số dư giảm dần kép (double-declining balance method), hay giảm dần theo một tỷ lệ nào đó, trong một khoảng thời gian xác định.

DISC (settlement, maturity, pr, redemption, basis) : Tính tỷ lệ chiết khấu của một chứng khoán

DOLLARDE (fractional_dollar, fraction) : Chuyển đổi giá dollar ở dạng phân số sang giá dollar ở dạng thập phân

DOLLARFR (decimal_dollar, fraction) : Chuyển đổi giá dollar ở dạng thập phân số sang giá dollar ở dạng phân số

DURATION (settlement, maturity, coupon, yld, frequency, basis) : Tính thời hạn hiệu lực Macauley dựa trên đồng mệnh giá $100 (thời hạn hiệu lực là trung bình trọng giá trị hiện tại của dòng luân chuyển tiền mặt và được dùng làm thước đo về sự phản hồi làm thay đổi lợi nhuận của giá trị trái phiếu)

EFFECT (nominal_rate, npery) : Tính lãi suất thực tế hằng năm, biết trước lãi suất danh nghĩa hằng năm và tổng số kỳ thanh toán lãi kép mỗi năm

FV (rate, nper, pmt, pv, type) : Tính giá trị kỳ hạn của sự đầu tư dựa trên việc chi trả cố định theo kỳ và lãi suất cố định

FVSCHEDULE (principal, schedule) : Tính giá trị kỳ hạn của một vốn ban đầu sau khi áp dụng một chuỗi các lãi suất kép (tính giá trị kỳ hạn cho một đầu tư có lãi suất thay đổi)

INTRATE (settlement, maturity, investment, redemption, basis) : Tính lãi suất cho một chứng khoán đầu tư toàn bộ

IPMT (rate, per, nper, pv, fv, type) : Trả về khoản thanh toán lãi cho một đầu tư dựa trên việc chi trả cố định theo kỳ và dựa trên lãi suất không đổi

IRR (values, guess) : Tính lợi suất nội hàm cho một chuỗi các lưu động tiền mặt được thể hiện bởi các trị số

ISPMT (rate, per, nper, pv) : Tính số tiền lãi đã trả tại một kỳ nào đó đối với một khoản vay có lãi suất không đổi, sau khi đã trừ số tiền gốc phải trả cho kỳ đó.

MDURATION (settlement, maturity, coupon, yld, frequency, basis) : Tính thời hạn Macauley sửa đổi cho chứng khoán dựa trên đồng mệnh giá $100

MIRR (values, finance_rate, reinvest_rate) : Tính tỷ suất doanh lợi nội tại trong một chuỗi luân chuyển tiền mặt theo chu kỳ

NOMINAL (effect_rate, npery) : Tính lãi suất danh nghĩa hằng năm, biết trước lãi suất thực tế và các kỳ tính lãi kép mỗi năm

NPER (rate, pmt, pv, fv, type) : Tính số kỳ hạn để trả khoản vay trong đầu tư dựa trên từng chu kỳ, số tiền trả và tỷ suất lợi tức cố định

NPV (rate, value1, value2, ...) : Tính hiện giá ròng của một khoản đầu tư bằng cách sử dụng tỷ lệ chiếu khấu với các chi khoản trả kỳ hạn (trị âm) và thu nhập (trị dương)

ODDFPRICE (settlement, maturity, issue, first_coupon, rate, yld, redemption, frequency, basis) : Tính giá trị trên mỗi đồng mệnh giá $100 của chứng khoán có kỳ đầu tiên lẻ (ngắn hạn hay dài hạn)

ODDFYIELD (settlement, maturity, issue, first_coupon, rate, pr, redemption, frequency, basis) : Trả về lợi nhuận của một chứng khoán có kỳ tính lãi đầu tiên là lẻ (ngắn hạn hay dài hạn)

ODDLPRICE (settlement, maturity, last_interest, rate, yld, redemption, frequency, basis) : Tính giá trị trên mỗi đồng mệnh giá $100 của chứng khoán có kỳ tính lãi phiếu cuối cùng là lẻ (ngắn hạn hay dài hạn)

ODDLYIELD (settlement, maturity, last_interest, rate, pr, redemption, frequency, basis) : Tính lợi nhuận của chứng khoán có kỳ cuối cùng là lẻ (ngắn hạn hay dài hạn)

PMT (rate, nper, pv, fv, type) : Tính tiền phải trả đối với khoản vay có lãi suất không đổi và chi trả đều đặn

PPMT (rate, per, nper, pv, fv, type) : Tính khoản vốn thanh toán trong một kỳ hạn đã cho đối với một khoản đầu tư, trong đó việc chi trả được thực hiện đều đặn theo định kỳ với một lãi suất không đổi

PRICE (settlement, maturity, rate, yld, redemption, frequency, basis) : Tính giá trị chứng khoán trên đồng mệnh giá $100, thanh toán lợi tức theo chu kỳ

PRICEDISC (settlement, maturity, discount, redemption, basis) : Tính giá trị trên đồng mệnh giá $100 của một chứng khoán đã chiết khấu

PRICEMAT (settlement, maturity, issue, rate, yld, basis) : Tính giá trị trên đồng mệnh giá $100 của một chứng khoán phải thanh toán lãi vào ngày đáo hạn

PV (rate, nper, pmt, fv, type) : Tính giá trị hiện tại của một khoản đầu tư

RATE (nper, pmt, pv, fv, type, guess) : Tính lãi suất mỗi kỳ trong một niên kim

REVEICED (settlement, maturity, investment, discount, basis) : Tính số tiền nhận được vào kỳ hạn thanh toán cho một chứng khoán đầu tư toàn bộ

SLN (cost, salvage, life) : Tính chi phí khấu hao (theo phương pháp đường thẳng) của một tài sản trong một kỳ

SYD (cost, salvage, life, per) : Tính khấu hao theo giá trị còn lại của tài sản trong định kỳ xác định

TBILLEQ (settlement, maturity, discount) : Tính lợi nhuận tương ứng với trái phiếu cho trái phiếu kho bạc

TBILLPRICE (settlement, maturity, discount) : Tính giá trị đồng mệnh giá $100 cho trái phiếu kho bạc

TBILLYIELD (settlement, maturity, pr) : Tính lợi nhuận cho trái phiếu kho bạc

VDB (cost, salvage, life, start_period, end_period, factor, no_switch) : Tính khấu hao tài sản sử dụng trong nhiều kỳ

XIRR (values, dates, guess) : Tính lợi suất nội hàm cho một loạt lưu động tiền mặt không định kỳ

XNPV (rate, values, dates) : Tính tỷ giá ròng cho một dãy lưu động tiền mặt không định kỳ

YIELD (settlement, maturity, rate, pr, redemption, frequency, basis) : Tính lợi nhuận đối với chứng khoán trả lãi theo định kỳ

YIELDDISC (settlement, maturity, pr, redemption, basis) : Tính lợi nhuận hằng năm cho chứng khoán đã chiết khấu

YIELDMAT (settlement, maturity, issue, rate, pr, basis) : Tính lợi nhuận hằng năm của chứng khoán trả lãi vào ngày đáo hạn

---------------------------------------------------------------------------------------

Tài liệu tự học Excel liên quan:

1. HÀM THỐNG KÊ TRONG EXCEL phần 1: Xem thêm TẠI ĐÂY

Read more

Saturday, July 17, 2021

TUYỆT ĐỈNH PHỎNG PHẤN

 TUYỆT ĐỈNH PHỎNG PHẤN

DẠNH MỤC: EBOOK ĐH-CĐ

Nguồn: Internet

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

- Phỏng vấn là một hình thức sàn lọc các ứng viên trong quá trình phỏng vấn, lựa chọn nguồn nhan lực phù hợp với tiêu chuẩn công việc cần tuyển dụng.

- Hiện tại, trên thế giới có rất nhiều hình thực sàn lọc ứng viên và có thể tóm lượt như sau:

    1. Phỏng vấn trực tiếp

    2. Phỏng vấn gián tiếp

    3. Phỏng vấn + xét tuyển

    4. Phỏng vấn + thi tuyển

- Nhìn tổng quan, để lựa chọn được 1 ứng viên phù hợp thì nhà tuyển dụng chắc chắn sẽ phải trải qua giai đoạn phỏng vấn để tiếp xúc ban đầu với ứng viên và có cách nhìn nhận về ứng viên phù hợp.

- Tiến trình chuẩn bị cho 1 cuộc phỏng vấn bao gồm các giai đoạn:

    1. Đăng thông báo tuyển dụng

    2. Tiếp nhận CV, Profile cá nhân, đơn xin việc,...

    3. Sàn lọc

    4. Liên hệ và hẹn lịch phỏng vấn

    5. Tiến hành phỏng vấn

    6. Đánh giá sau phỏng vấn.

- Nhiều bạn sinh viên mới ra trường, thâm trí các bạn đã có kinh nghiệm trong công việc thường xem nhẹ giai đoạn gửi CV, Profile cá nhân đến nhà tuyển dụng. Nhưng với góc nhìn là nhà tuyển dụng với hơn 10 năm trong lĩnh vực này thì khi xem xét đến hàng ngàn các CV, Profile cá nhân của các bạn, tôi nhận thấy để quyết định lựa chọn và hẹn lịch phỏng vấn 1 ứng viên thì giai đoạn 3 "Sàn lọc" rất quan trọng.

- Hay nói cách khác, bản CV, Profile cá nhân,... là nhân tố quyết định đến kết quả sàn lọc, lựa chọn ứng viên phỏng vấn vì lúc nay tôi chưa từng tiếp xúc với các bạn, chỉ có thể nhìn nhận các bạn thông qua bảng CV hoặc Profile cá nhân này.

- Do đó, với góc nhìn là nhà tuyển dụng với hơn 10 năm kinh nghiệm trong ngành tôi xin đưa ra một số kinh nghiệm gửi các bạn sinh viên hoặc các bạn có nhu cầu ứng tuyển vào một vị trí công việc mơ ước của mình.

- Sau đây, nội dung tôi tóm tắt sơ qua về tài liệu tâm huyết 10 năm trong nghề , tôi gọi đó là "TUYỆT ĐỈNH PHỎNG VẤN".

        NỘI DUNG:

        1. NỘI DUNG CV: 

- Các yêu cầu về nội dung CV cần phải có đối với 1 CV, Profile bài bản

- Một số sai lầm nhỏ trong CV, Profile,.. làm mất điểm trong góc nhìn nhà tuyển dụng

Mách nhỏ: Sai chính tả nha các bạn

        2. NHỮNG LƯU Ý KHI VIẾT CV

- Nêu lên các mẹo, kỹ năng viết CV, Profile cá nhân, gây ấn tượng tốt với nhà tuyển dụng

- Các thủ thuật thể hiện CV, Profile cá nhân thể hiện đối với các cá nhân chưa có nhiều kinh nghiệm trong ngành nghề ứng tuyển (áp dụng với các bạn sinh viên mới ra trường"

- Cách nhìn nhận điểm mạnh, điểm yếu của các bạn trong từng bối cảnh, nghề nghiệp mà các bạn mong muốn ứng tuyển,... và cach thể hiện rõ điệm mạnh trong CV, Profile không quá lố, tạo cảm giác bất thiện cảm với nhà tuyển dụng

        3. NHỮNG KỸ NĂNG MỀM

- Kỹ năng mềm là một yếu tố rất cần thiết đối với quá trình phỏng vấn trực tiếp và phương pháp tối ưu, gây thiện cảm đối với nhà tuyển dụng.

- Những tình huống và cách giải quyết các tình huống liên quan đến kỹ năng mềm.

        4. RÈN LUYỆN KỸ NĂNG MỀM

- Kỹ năng mềm không hẳn thuộc về năng khiếu của một cá nhân mà là thể hiện sự từng trải của một cá nhân cũng như trải nhiệm đời sống của họ. Hay còn gọi là kinh nghiệm sống rút ra từ những sự cố, biến cố cuộc đơi. 

- Nhưng không hẳn chúng ta phải trải qua  mới có những kỹ năng mềm, có rất nhiều biện pháp giúp tô luyện kỹ năng mềm của chúng ta, điều quan trọng mà bạn cần chọn phương pháp nào để tô luyện kỹ năng này.

- Tài liệu, tôi cũng trình bày cho các bạn các phương pháp mà thế giới đang tiếp cận, sử dụng đào tạo kỹ năng mền,...

và phần tiếp đến liên quan đến rèn luyện kỹ năng mềm là bạn sẽ lựa chọn phương pháp phù hợp với bạn nhất.

        5. THỂ HIỆN KỸ NĂNG MỀM TRÊN CV

- Từ mục 4, các bạn có thể thấy tầm quan trọng của kỹ năng mềm trong việc phỏng vấn những không thể chờ đến khi phỏng vấn trực tiếp bạn mới thể hiện cho nhà tuyển dụng biết kỹ năng mềm. Nếu bạn suy nghĩ như vậy tức bạn đã bỏ qua 1 cơ hội để ghi nhận điêm của nhà tuyển dụng.

- Như vậy, để không bỏ sót một cơ hội nào đối với nhà tuyển dung bạn nên thể hiện đăng cấp kỹ năng mềm của mình trên CV, Profile công việc của bạn. Tuy nhiên để không có những thể hiện kỹ năng mềm sai lầm trên CV , Profile cá nhân, .. tôi cũng lấy một số ví dụng và tiêu chuẩn thể hiện để các bạn có thể khéo léo lồng ghép kỹ năng mềm vào CV, Profile cá nhân hợp lý nhất

--> Như vậy để trả lời câu hỏi: Cần chuẩn bị gì cho cuộc phỏng vấn thì câu tra lời chính xác nhất là:

" Ngoài kiến thức chuyên môn bạn cần chuẩn bị kỹ năng mềm" và hy vọng tài liệu "TUYỆT ĐỈNH PHỎNG VẤN" sẽ hỗ trợ bạn tốt trong giai đoạn chuẩn bị CV đến giai đoạn phỏng vấn và có một cuộc phỏng vấn hiệu quả.

Để tải tài liệu "TUYỆT ĐỈNH PHỎNG VẤN": TẠI ĐÂY

-----------------------------------------------------------------------------------

- Nếu các bạn mong muốn thêm các kiến thức hoặc kỹ năng khác về phỏng vấn vui lòng để lại comment bên dưới và không quên đăng ký kênh thông qua nút đăng ký ở góc bên trái (phía trên).

   "CHÚC CÁC BẠN TIẾM KIẾM ĐƯỢC MÔI TRƯỜNG CÔNG VIỆC PHÙ HỢP VỚI BẢN THÂN"

Read more

Sunday, July 4, 2021

Các yêu cầu của ISO 9001 Điều khoản 7.1.3 Cơ sở hạ tầng

 Các yêu cầu của ISO 9001 Điều khoản 7.1.3 Cơ sở hạ tầng

Danh mục: Ebook ĐH_CĐ

Nguồn: Internet

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------

Mục 7.1.3 tiếp theo trong phần nguồn lực yêu cầu tổ chức lập kế hoạch, cung cấp và quản lý cơ sở hạ tầng của mình một cách hiệu quả và hiệu quả. Nó phải định kỳ đánh giá tính phù hợp của cơ sở hạ tầng để đáp ứng các mục tiêu của tổ chức.

Lãnh đạo cao nhất nên đánh giá các yếu tố sau đây trong việc xác định nhu cầu tài nguyên cơ sở hạ tầng.

- Kiểm kê theo loại & hạng, mức độ quan trọng, vị trí, tính khả dụng và việc sử dụng cơ sở hạ tầng hiện có,

- Tình trạng hoặc tình trạng hiện tại (độ tin cậy) của cơ sở hạ tầng hiện có và tuổi thọ hữu ích về kinh tế,

- Khả năng và năng lực (xem định nghĩa trong điều 7.1.1 ở trên) của cơ sở hạ tầng hiện có,

- Tần suất & thời gian sử dụng - thời gian hoạt động, thời gian ngừng hoạt động đột xuất & thời gian nhàn rỗi

- Chi phí & rủi ro khi sử dụng & duy trì cơ sở hạ tầng hiện có,

- Các kế hoạch chiến lược của tổ chức để phát triển

- Nhu cầu hiện tại và tương lai về sản phẩm và dịch vụ,

- Khả năng của cơ sở hạ tầng hiện có để xử lý tăng trưởng trong tương lai một cách hiệu quả,

- Căn chỉnh, sắp xếp và tích hợp các loại và lớp tài sản để tạo ra hiệu suất và hiệu quả hoạt động,

- Hiệu quả & hiệu quả của cơ sở hạ tầng hiện tại so với các đối thủ cạnh tranh,

- Đánh giá chi phí & năng suất của cơ sở hạ tầng mới ít đánh đổi / thải bỏ hơn so với duy trì hiện trạng.

Các yêu cầu của ISO 9001 Điều khoản 7.1.3 Cơ sở hạ tầng

Như bạn có thể thấy, quản lý tài nguyên (tài sản) là một chủ đề lớn và có rất nhiều công cụ (Phân tích chỉ số tài nguyên, Bảo trì tập trung vào độ tin cậy, v.v.), chuyên môn và hướng dẫn (ví dụ: ISO 55000) về quản lý và tối ưu hóa giá trị của cơ sở hạ tầng của tổ chức.

Các tổ chức lớn hơn có thể có chuyên môn bên ngoài để giúp đánh giá những yếu tố này và đưa ra quyết định thích hợp về việc thực hiện hành động tốt nhất trong việc xác định nhu cầu nguồn lực cho sự tăng trưởng hiện tại và tương lai nhằm đạt được các mục tiêu kinh doanh & QMS.

Các tổ chức nhỏ hơn có thể sử dụng chuyên môn nội bộ bao gồm một nhóm đa chức năng để thực hiện đánh giá này bằng cách sử dụng các công cụ như phân tích Chế độ thất bại & Ảnh hưởng (FEMA) cho từng nguồn lực cơ sở hạ tầng chính và / hoặc quan trọng của tổ chức đó.

Khi xác định quy hoạch cơ sở hạ tầng của bạn, bạn có thể xem xét các yếu tố chiến lược như: nhu cầu trong tương lai; tính khả dụng và công suất hiện tại; đệm cho sự tăng trưởng; kế hoạch dự phòng; liên kết với các chương trình sản phẩm hiện tại và tương lai. Việc lập kế hoạch này có thể được thực hiện thông qua kế hoạch kinh doanh và QMS (khoản 4). Việc triển khai thực tế các tài nguyên đó có thể được xác định bởi mỗi chủ sở hữu quy trình.

----------------------------------------------------------------------------------

Read more

Wednesday, June 30, 2021

HÀM THỐNG KÊ TRONG EXCEL

 HÀM THỐNG KÊ TRONG EXCEL

Danh mục: Ebook  ĐH-CĐ
Nguồn: Nhiều nguồn

----------------------------------------------------------------------------------------------------------

Excel là công cụ hỗ trợ đắc lực đối với nhân viên văn phòng, tuy nhiên việc nhớ tất cả các hàm trong Excel là một việc vô cùng khó khăn.

Nằm bắt được nhu cầu và các khó khăn này, EBOOK HVB làm chuỗi các bài viết  liệt kê các hàm trong Excel theo các nhóm cụ thể:

I. NHÓM HÀM 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.

II. NHÓM HÀNG VỀ PHÂN PHỐI XÁC XUẤT

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.

-----------------------------------------------------------------------------------------------------

Read more

Sunday, June 13, 2021