商品簡介
從公司職員到一流自雇者、從寫作曝光到受邀出書，
一套做什麼都上手、都得其法，甚至還能成為專業的致勝思維
一流職場工作者都在用的思考術！
不必懂算數、熟統計，只要腦中有「數」，人生所有難事變簡單
作者大方附贈雲端特典，內含ChatGPT應用與補充書單
你是否一碰到新問題就卡關？面對難題總是束手無策？
又或者，總是依循過去經驗來辦事，甚至是純粹靠直覺來賭一把？
在任何領域，打破問題僵局的能力，決定了你的待遇。
要想勝出，不該再憑感覺行事，要用「數據思維」來處事！
◎像達人一樣思考，任何領域都取得較高的成功機會
高產出達人劉奕酉，曾在高科技產業擔任策略行銷與高階幕僚十餘年，時常需要面對工作中的各種難題，並在短時間消化大量相應數據，藉此找出最佳解。不只如此，他還有以下的驚人事蹟：
‧只花一年，就成功從公司職員離職成為一流自雇者。
‧費時兩年，由寫作曝光到出版橫跨簡報、高產出、視覺化的書籍。
‧短短六年，受各大企業競相邀約進行數百場的演講和課程。
究竟他是怎麼做到在短時間內就快速解決排除萬難，在各個領域都能勝出，成功站穩腳步？
他成為高勝算達人的祕密，就在「數據思維」！
你可能會想說，數據思維不就是說話或分析會使用數據嗎？哪有什麼了不起！其實顧名思義，「數據思維」是一種使用數據來思考、表達與解決問題的思維方式，但究竟該怎麼運用才能取得這麼高的成功機率呢？這次，他不藏私的揭密自己的大腦，將這套思維模式具體化──透過2個核心能力「數據敏銳度」和「數據洞察力」，與4階段「問題診斷」、「脈絡拆解」、「分析判讀」、「論點表明」來幫助大家落地實踐，用數據創造價值。
◎為什麼高勝算達人能快速解決問題，你卻做不到？差別就在「數據思維」
‧當老闆問你「最近業績如何？」，你會怎麼答？
憑感覺的你：立刻去翻數據、尋解答，但卻以錯誤的問題來找答案，最後答非所問、白費時間。
高勝算達人：會先回到問題本身，確認真正具體、明確的問題是什麼。以這個問題來說，應該確認「最近」究竟是這個月或這季？「業績」是指銷售量還是淨利？老闆問這個問題的意圖？等問題，才能再進行下一步。
‧拿到這個月ＯＯ產品的銷售數據，你會怎麼做？
憑感覺的你：直接嘗試分析，但卻不知道問題與數據是否合宜，最後取得流於表面的結果。
高勝算達人：一樣得先確認目前要回應的問題是什麼，並將問題進行拆解，以確認目前的數據是否充足後，才能開始分析。以這個問題來說，應該是先確認上司想看到什麼？是不是還需要蒐集其他同期的數據或類似產品的數據做比較、分析？接著再根據上司的期望找出有勝率的行動策略。
你看出不同了嗎？高勝算達人之所以能又快又好的解決問題，正是因為他們比起一般人慣性運用直覺和經驗，更懂得運用數據思維達到這三點：
一、洞悉問題的本質：用數據釐清問題脈絡，找到問題的核心。
二、打破常規的思維：藉由數據提供新的思路與解決方案。
三、提高決策的勝率：透過數據減少主觀判斷、直覺盲點或經驗偏誤。
而這三點價值，就是數據思維能「降低不確定性、增加勝率」的祕密。
◎想加入高勝算俱樂部，你得先認識「數據」是什麼！
在資訊爆炸的時代，「數據」比比皆是又唾手可得，包括「看得見」的文字、數值、圖像，以及「看不見」的聲音、情緒等。而這些數據，都是我們可以進行蒐集整合的來源，也會影響我們做出的每一個決定。
因此，數據在思維中所扮演的角色，其實是用來澄清問題、驗證想法與支持決策和行動。而了解數據並懂得蒐集整合數據，更是數據思維模型的基礎，和執行數據思維的各階段有著密不可分的關係。
◎數據思維2核心 × 4階段，練就你的高勝算本事
當我們遭遇問題，數據思維的解題路徑是以下這樣的，包含了2核心與4階段：
‧能力1：數據敏感度，是理解數據來釐清真正問題
這常常是許多人忽略的能力，更是讓許多人失敗的原因，包含了數據意識、問題敏銳度的結合。當我們看到一組數據時，能否理解數據背後的意義與脈絡，進而聯想到存在某些問題或影響的可能性，也知道該尋求哪些數據來澄清問題或驗證自己的想法。要想具體實踐，有2階段：
【階段1：問題診斷】從問題出發，才能找對方向；方向錯了，方法再對也到不了目的地。
【階段2：脈絡拆解】確認問題後，理解問題背後的數據脈絡，找出影響問題的因素有哪些，了解需要蒐集那些數據來澄清問題。
→生活實例「超市賣的某巧克力比便利商店划算嗎？」
直覺聯想超市常以批發價計算，比起超商較便宜，回答「划算」！
先用問題診斷，確認「划算」的定義是什麼？發現除了CP值還需要加上各種成本，也就是問題應該是「獲得相同內容的巧克力，哪裡付出的成本比較低？」。再進一步脈絡拆解，列出這樣的公式關係「獲得相同內容的付出成本＝購買成本＋交通成本＋時間成本」。因此這個問題的答案，不一定是划算，而須視情況而異。
‧能力2：數據洞察力，是使用數據來找出回應問題的答案
這是職場工作者、一般生活中最常使用的能力，不單懂得操作數據工具，而是必須知道如何蒐集數據、該運用哪些分析技巧、如何判讀分析結果，以及如何有說服力的展現自己的見解或觀點，這一連串從數據中挖掘出價值的過程。要想具體實踐，有2階段：
【階段3：分析判讀】依數據脈絡取得數據後，基於問題來進行的數據分析與對分析結果的判讀，並歸納為自己的見解與結論。
【階段4：論點表明】取得結論和見解後，如果需要進一步將這些結論或見解說給別人聽，甚至需要爭取他人的認同進而採取行動，就必須以有說服力的方式「表明」你的論點和根據，也就是運用「圖像」表達純粹的數字，藉由本書從點線面切入的八個圖表，讓人一眼就能理解你的意圖。
→職場應用「說服主管在提升今年公司某商品的市場競爭力的辦法」
以業界經驗為依據，直接就建議主管採取「降價促銷和花錢打廣告」的策略。
假設問題本身正確，因此為了了解消費者心理，先依照行銷與業務端的建議，進行問卷調查，接著利用「柏拉圖分析」判讀問卷數據，進而了解消費者其實更加注重商品品質而非售價，後續再將這個論點化為圖像，如「斜線圖」來呈現改善商品品質可以帶來的銷售數量變化，讓主管一眼就能被你說服。因此這個問題的答案，用經驗不一定最具成效。
是不是跟一般人很不同呢？不再仰賴感覺做事，只要學會數據思維，就能做出更好的判斷和決策。不論是職場工作者應對老闆和任務，又或是管理者需要進行決策，甚至是父母對育兒理念上的衝突、情侶之間的吵架溝通，善用數據思維不只通通有解，更能勝出取得優勢。
◎本書特別附贈雲端特典，加值你的高勝算
內容包含：
1.【最流行】如何用ChatGPT加速數據思維。
2.【最實用】擴充數據思維的20本書。
掃描書中QRcode，勝出先機不錯過。
作者簡介
任何領域都勝出的一流自雇者
劉奕酉
擅長邏輯思考、數據分析、策略規畫、資訊視覺化與商務簡報等領域，曾在高科技產業任職超過十年，具有策略行銷與高階幕僚經驗。任職高階幕僚期間，他時常需要面對各種難題，並在短時間內釐清問題真相，消化大量相應的數據，分析判讀找出最佳解。在這樣的經驗下，他逐漸建構出一套能萬事勝出的「數據思維」，不僅職場商業的問題都能解，各種跨領域的困難和癥結，也能迅速做出最好回應。
現為鉑澈行銷顧問策略長、「簡報．簡單報」創辦人。曾於微軟旗下最大簡報分享網站SlideShare 獲得年度Top 5 %簡報者殊榮，於2017年成為知識型自雇者，專注在職人簡報、邏輯思考與商業思維的研究、思考、表達與問題的培訓與顧問服務上，至今已累計百場以上培訓與演講，客戶包括微軟、松下、太古可口可樂、聯詠、微星、中信、富邦、國泰等知名外商與台灣百大企業。著有暢銷書《我用模組化簡報，解決99.9%的工作難題》、《高產出的本事》、《20道資料視覺化難題全解析》
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序
這個世界，數據已經無所不在。
隨著科技的不斷發展，數據已經成為企業、政府、學術研究與職場工作者不可或缺的元素。無論是工作領域還是生活中，我們都需要處理和使用大量的數據，包括文字、圖像、數字與各種無形的聲音、情緒和環境條件等來源，這也讓數據成為當今最有價值的資源之一。
比爾．蓋茲（Bill Gates，微軟共同創始人）：「數據是新石油。」
他曾在多次演講中強調數據在經驗與社會中的巨大價值，以及未來需要具備相關技能和知識來使用數據。隨著人工智慧與大數據的持續發展，我們所處的社會也正逐漸轉變為數據驅動的社會，這也意味著人們需要具備運用數據的能力和思維方式，才能夠跟上時代的步伐。
然而，多數人在面對問題時，還是習慣以直覺或經驗來回應。
這是人類進化的過程中，所演化出來的合理行為，在大部分情況下能幫我們節省時間、避開不必要的危險。但是在面對棘手、困難的問題，或是突發狀況與全新挑戰時，過度依賴直覺或經驗就會帶來極高的風險，我們可能做出了錯誤判斷而不自知，也可能耗費了大量時間與精力卻沒有任何進展。正如同丹尼爾．康納曼（Daniel Kahneman） 在《快思慢想》中指出，人們在做任何判斷時最先使用的就是直覺與經驗，但也可能伴隨著偏見與謬誤。
更糟糕的是，可能因此讓自己陷入了危機。
比方說，完成一項任務、選擇一份工作，或是準時赴約，憑藉著直覺與經驗很可能就做出後悔的決定，或是沒能達成目標。或許你會覺得這也還好，但如果因此而丟失了現有工作、失去了職涯發展的機會，甚至是造成了生活與經濟上的重大損失，你還會認為這沒什麼嗎？
追根究柢，這都是因為思考與解決問題的方式沒能與時俱進，也忽略了數據的重要性。而懂得掌握與善用身邊所能取得各種數據與資訊的人，往往更能把握住機會，甚至是創造出專屬於自己的機會，找出破局之道、徹底翻轉自己的人生。
除了自身的努力與實踐，他們的共通點就是都具備數據思維。
任何問題找解，你需要以數據來思考
數據思維，就是使用數據來思考與解決問題的一種思維模式。
「問題的本質是什麼？真正的問題又是什麼？」
「如何藉由數據找出回應問題的答案？」
如果不清楚問題是什麼、或是搞錯了問題，自然無法展開後續的問題解決，甚至製造出更大的問題。即使能找出問題的本質、確認了真正的問題，如果缺乏回應問題的數據與使用數據的能力也是枉然，只能看著問題乾著急卻束手無策。如果能掌握數據思維，你就能夠更好的理解和應對現實中的複雜問題，並快速做出回應。
Google 首席經濟學家哈爾．威里安（ Hal Varian）曾直言：「運用數據的能力，也就是能理解與處理數據並從中獲得價值，加以視覺化與拿來溝通，是未來數十年非常重要的技能。」
這樣的能力，一般稱之為數據素養。
大多數人認為隨著科技發展與數據工具的進步，使用數據來解決問題將不再是件難事。像是最近蔚為風潮的生成式人工智慧，已經可以自動分析數據、生成圖表了，我們只需要提供數據與對應的問題就好。你注意到了嗎？即便人工智慧可以幫我們做到很多事，但仍需要你給出正確的提問與相應的數據。
那麼，你懂得提問嗎？你知道需要哪些數據才能回應問題嗎？還有一個更大的問題是：你如何辨識與判讀人工智慧所給你的答案是正確的、有效的？這些都有賴於數據思維的能力，光是具備數據技能或數據素養是遠遠不夠的。
數據素養在不少企業或領域中有個更通俗的說法：數據洞察力。
這關係到一個人能否懂得蒐集與整合數據、善用數據來進行分析與判讀，以及利用視覺化技巧與有說服力的表達方式，來展現數據中所蘊含的洞見與價值。
在簡單、明確的問題下，擁有數據洞察力的人可以快速的使用數據，找出回應問題的關鍵線索，或是有利於解決問題的方案。然而，隨著商業社會中的問題日益複雜與多元化，如果對問題的理解不足，僅憑數據洞察力也無法很好的解決問題，甚至是在錯誤的問題下前進著，結果只是耗費了大量時間與資源，卻沒能解決真正的問題。
因此，讓數據洞察力能發揮作用的前提，是釐清問題的本質、找出真正的問題，並得知該使用哪些數據來回應問題？這就需要借助數據敏銳度的能力，來洞悉問題的本質，並將原本的問題轉換為數據問題，藉此將問題與所需要的數據產生連結。如此一來，我們便能運用數據洞察力來進行數據的分析與分析結果的判讀，找出能回應問題的洞察與發現。
數據思維，就是一套結合數據敏銳度與數據洞察力來思考與解決問題的思維模式。
跳脫所有困境，你需要靠數據來破局
奈特．席佛（Nate Silver）：「數據思維是一種問題解決方法，而不僅僅是數據分析。」
這位知名的美國統計學家和作家，專長是分析棒球數據及預測選舉結果，成功預測了歐巴馬在兩屆美國總統大選中勝出，著有《精準預測：如何從巨量雜訊中，看出重要的訊息？》一書，對於數據思維也給出了他的詮釋。
帶領微軟重回巔峰的現任執行長薩蒂亞．納德拉（Satya Nadella）也同樣十分強調數據思維的重要性，並指出：「數據思維已經成為現代生活中不可或缺的一部分，如果你能夠應用數據思維來解決問題，你就能夠實現很多事情。」
納德拉認為數據是未來的貨幣，所有成功的企業都必須能夠充分利用數據。數據已經成為一種極其重要的資源，可以幫助企業更好的了解客戶和市場，並做出更好的決策，具備數據思維和數據分析的能力，將是未來成功的企業所必需的。而數據思維不僅僅是一種技術，更是一種能力、一種思維方式，可以幫助人們更好的理解世界、預測未來並創造價值。同時他也強調人工智慧與機器學習的發展，將使數據思維更加重要。因為這些技術需要大量的數據來訓練模型，並從中獲得智慧與預測能力；而能夠掌握這些力量並從中獲益的人，就必須懂得運用數據思維來思考
與解決問題。
這個世界有大量的數據被產生，這些數據中包含了許多有價值的訊息和知識，能夠幫助企業、政府等機構以及個人做出更好的決策，促進社會進步和經濟發展，而具備數據思維的人才將會愈來愈受到重視。我們可以從四個方面來彰顯數據思維的重要性：
‧數據思維是一種高效解決問題的方法：藉由數據思維，你可以將複雜的問題轉換為明確、具體的數據問題，透過數據的分析與判讀，找到問題的本質和解決方案。
‧數據思維能夠提高工作效率和生產力：掌握數據思維可以使工作更加高效，可以更快速的理解和分析大量的數據，幫助做出更好的決策，提高工作效率和生產力。
‧數據思維可以應用在各種領域與角色：數據思維不僅僅適用於科技領域，還可以應用於金融、醫療、製造、教育與服務等各種領域，不論是一般工作者、管理者、經營者，或是創業家與自雇者等各種角色，數據思維都能幫助你更好的理解和應用數據。
‧數據思維是未來的發展趨勢與破局力：大數據時代到來，未來數據的產生和應用將愈來愈多，掌握數據思維能力的人才將會更具競爭優勢，更容易在未來的發展中獲得成功，也能在面對複雜困境與挑戰時更好的找出破局之道。
……更多內容，請看本書。
目次
自序 等待好運，不如創造自己的勝率
前言 用數據理出勝算，各個領域都得利
第一章 像高勝算者一樣思考的「數據思維」
01 什麼是數據思維？別以為想到數據就算
缺一不可，數據思維的兩大核心
實踐數據思維的四個階段
裝備在數據思維上的其他知識與技能
02 「數據蒐集與整合」幫思維打底
數據的定義與分類
把握五原則 × 四步驟，蒐集正確數據
取得數據，但少了整合等於做白工
找不到數據？三種技巧獲取替代數據
03 數據不是一切，但沒有數據思維的人先輸一半！
用數據「做事」是基本，拿數據「思考」更重要
掌握競爭力，得了解專家們的數據思維能力
檢查看看，是否有錯用數據思維的習慣
04 數據思維的優勢，就是到哪都能占得大勢
第二章 數據思維核心①：理解問題的「數據敏銳度」
05 實踐階段一：問題診斷
打上「問號」，卻不一定就是真正的問題
拿到問題就找答案，恐遇三危險
問題數據化的三種技巧
06 實踐階段二：脈絡拆解
四張圖，梳理問題背後的脈絡
三步驟，找出高機率解決問題的數據
圖解四盲點，小心愈思考愈混亂
脈絡拆解實例：遠距上班工作效率低落的問題
第三章 數據思維核心②：高效解答的「數據洞察力」
07 實踐階段三：分析判讀
職場必備，數據分析判讀的三目的
分析難度愈大，判讀愈有價值
不只是觀察，還要有促進行動的「洞見」
數據分析六方法，九成問題都有解
五個統計觀點，擺脫分析判讀的偏誤
分析判讀老是失敗，當心誤踩三陷阱
08 實踐階段四：論點表明
重點一、讓對方理解的三個說明原則
重點二、陳述論點的兩個加分架構
重點三、提升數據說服力的四個關鍵
第四章 養成數據思維習慣，凡事都能取得勝算
09 人人都能做的，日常五項練習
練習一、看到數據，想想它為什麼在這裡？
練習二、發現數據，能不能找到出處來源？
練習三、解讀數據，哪些參考數據可拿來比較？
練習四、拆解數據，能否還原計算的關係公式？
練習五、呈現數據，什麼方式能讓人更好理解？
10 職場高手必學，回應四道工作難題
難題一、什麼是最重要的事？衡量輕重緩急
難題二、市場到底有多大？推估規模與比例
難題三、如何改善與成長？發現可行的機會
難題四、還有哪些訊息與洞見？運用圖表視覺化
11 想靠個人品牌變現，需要跨越的兩個挑戰
挑戰一、從零到一：思考市場定位、布局知識產品
挑戰二、穩步向上：建構個人品牌與知識變現的商業模式
12 精進決策管理，決策前後的兩項課題
課題一、做對決策：思考如何做出好決策
課題二、做好覆盤：無論決策結果好壞，從中汲取教訓
今日66折
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