优化与裁员的区别：研究如何提高效率，而非减少员工

优化与裁员的区别:研究如何提高效率,而非减少员工的投入。
数据分析之前,我们都是一直在接触研究。
我们如何看待数据分析?
在我的日常生活中,我经常通过一些工具来对企业进行分析。
比如,
IBM从中国诞生之初就能够利用《精益生产》这本系统,解决企业的最终生产力问题,这本系统可以降低生产成本,还能让运营成本节约。
又比如,我们会在营销学中使用这些工具。
比如,通过数据分析,我们可以对创意、推广、 数据等等进行分析。
而在我的日常生活中,会使用大量的工具来进行分析。
在我们看待一个事物时,需要先去发现它背后的秘密。
要研究发现“秘密”的方法,我们可以使用各种方法。
而如果我们能“发现”秘密,可以让人们立刻感到“捡到”。
下面我们就来聊聊这个“秘密”的应用。
很多时候我们被“营销”陷阱的最初方式就是被数据分析。
很多时候,我们通过各种方式来营销,而不是以解决问题为目的。
很多时候我们不能够跳出数据的陷阱,而是单纯的从数据的角度来分析。
今天,我们来聊聊“数据”的应用。
数据分析的最本质,还是想把数据“洞察”出来。
通过数据,我们可以知道哪些信息能够被用来解决问题。
而数据,它通常有两种解释方式:
以“结论”的方式,让用户去体验。
以“结论”的方式,让用户去传播。
以“结论”的方式,让用户去参与传播。
根据“结论”的数据的不同,我们也可以去挖掘出每一个重要的“结论”。
在“结论”的驱动下,我们知道每一个“结论”是什么,并一起得出结论。
但是,你可以采取更大胆的方式去“猜测”这个结论。
2、数据收集和分析
当你第一次尝试去做“数据分析”的时候,发现这个问题是非常简单的。
这个时候,你会非常苦恼。
这个时候你可能需要:
1)寻找不可能的结论,来决定整个项目的进展。
2)请你在开始工作之前,就去考虑如何收集数据。
3)了解你的问题,并提供反馈。
这就是“数据分析”的过程。
只有知道了每一个“结论”的过程,我们才会更有可能在这个过程中去改进,提高“数据分析”的质量。
但是,这个过程里,我仍然有一些需要注意的点:
1)不要用无差异化的概念去做“假设”。