《现代秘书思维》课件-数据思维

TEACHINGRESOURCEDATABASEOFMODERNSECRETARYMAJOR现代文秘专业教学资源库TEACHINGRESOURCEDATABASEOFMODERNSECRETARYMAJORSMART1.SMART的概念2.SMART的步骤3.调查研究事务应用4.实训任务PART02PART01PART03PART0402SMART的概念现代文秘专业教学资源库SMART分析法概念PART02PART01PART03PART0402SMART的步骤现代文秘专业教学资源库SMART分析法应用步骤步骤二：量化指标设定可衡量的标准或指标确保指标与目标相关且可量化步骤一：明确目标确定目标的具体内容与团队或组织目标保持一致步骤三：评估可行性分析资源、时间和能力确保目标可实现步骤四：制定计划制定详细的行动计划分配任务和时间节点步骤五：监控与调整定期监控进度和结果根据实际情况调整计划PART03PART01PART03PART0403调查研究事务应用现代文秘专业教学资源库现代秘书工作情境导入某餐饮连锁店计划对其服务质量进行提升，因此需要进行一次顾客满意度调查，以了解顾客对当前服务的评价，从而找出改进的方向。案例SMART分析法应用步骤步骤一：明确目标（Specific）具体目标：了解顾客对餐饮连锁店服务质量的整体满意度，以及各服务环节的满意度情况。细化目标：顾客对菜品口味的满意度顾客对餐厅环境的满意度顾客对服务员态度的满意度顾客对餐厅卫生状况的满意度步骤二：量化指标（Measurable）满意度评分：设计调查问卷，每个满意度项目采用5分制评分，其中1分代表非常不满意，5分代表非常满意。数据收集：通过线上和线下方式发放问卷，预计收集至少500份有效问卷。步骤三：评估可行性（Achievable）资源评估：确保有足够的人力、物力和财力来支持调查的进行，包括问卷设计、数据收集、数据分析等。时间评估：设定调查周期为一个月，确保有足够的时间来收集和分析数据。技术评估：选择合适的调查工具（如问卷星等）进行数据收集和分析。确保调查按时完成。SMART分析法应用步骤步骤四：制定计划（Relevant）设计问卷：根据目标和指标设计调查问卷，确保问卷内容能全面反映顾客满意度情况。数据收集：通过线上和线下方式发放问卷，并设定收集期限。数据分析：对收集到的数据进行统计分析，包括描述性统计、相关性分析等，以了解顾客满意度的整体情况和各服务环节的满意度情况。报告撰写：根据数据分析结果撰写调查报告，提出改进建议。步骤五：监控与调整（Time-bound）进度监控：设定调查进度表，定期检查调查进度，确保按计划进行。结果调整：根据初步数据分析结果，及时调整调查计划或数据分析方法，以确保调查结果的准确性和有效性。时间管理：设定明确的调查时间节点，如问卷发放时间、数据收集截止时间、数据分析完成时间等，以确保调查按时完成。PART04PART01PART03PART0304实训任务现代文秘专业教学资源库数据思维实训任务

某电子商务公司近期发现其在线购物的顾客转化率较低，希望通过对顾客的购物体验和满意度进行调研，找出转化率低的原因，并制定相应的改进措施。

作为该公司的商务秘书团队，你需要运用SMART原则来设计一个调研计划。实训情境数据思维实训任务步骤内容提示思考框架第一步明确目标（Specific）第二步量化指标（Measurable）第三步评估可行性（Achievable）第四步制定计划（Relevant）第五步监控与调整（Time-bound）数据思维实训任务明确目标第一步量化指标第二步目标：提高在线购物顾客转化率具体目标：识别影响顾客转化率的关键因素了解顾客对购物体验的整体满意度分析顾客在购物过程中遇到的痛点或问题设计一份包含顾客满意度、购物体验等关键指标的调查问卷，问卷应至少包含20个题目，包括多选题、单选题和开放性问题。设定问卷调查的样本量为至少1000名近期在线购物的顾客。确定调查问卷的回收率和有效问卷的筛选标准。数据思维实训任务评估可行性第三步制定计划第四步评估公司当前的人力资源和技术资源是否足够支持这次调研活动。确定调研活动的时间表和预算，确保在限定时间内完成调研任务。分析可能遇到的挑战和风险，并制定相应的应对策略。设计详细的调研计划，包括问卷设计、样本选择、数据收集、数据分析等步骤。确定数据收集的方法和工具，如使用专业的问卷调查平台或内部数据库。制定数据分析的框架和方法，包括描述性统计、因子分析、回归分析等。数据思维实训任务监控与调整第五步设定调研活动的关键时间节点，如问卷发放时间、数据收集截止时间、数据分析完成时间等。定期对调研进度进行监控，确保按计划进行。根据初步数据分析结果，及时调整调研计划或数据分析方法，以确保调研结果的准确性和有效性。TEACHINGRESOURCEDATABASEOFMODERNSECRETARYMAJOR逻辑树1.逻辑树的概念2.逻辑树的步骤3.调查研究事务应用4.实训任务PART02PART01PART03PART0402逻辑树的概念现代文秘专业教学资源库逻辑树又称为麦肯锡逻辑树，演绎树或者分解树，是麦肯锡公司提出的分析问题，解决问题的重要方法。其最大的优势在于，将繁杂的数据工作细分为多个关系密切的部分，不断地分解问题，帮助人们在纷繁复杂的现象中找出关键点，推动问题的解决。逻辑树分析法概念逻辑树需满足三个要素：要素化：把相同问题总结归纳成要素框架化：将各个要素组织成框架，遵守不重不漏的MECE原则。关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不孤立逻辑树分析法概念逻辑树作用：帮助你理清自己的思路，不进行重复和无关的思考。

把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题或者子任务有关。每想到一点，就给这个问题（也就是树干）加一个“树枝”，并标明这个“树枝”代表什么问题。一个大的“树枝”上还可以有小的“树枝”，如此类推，找出问题的所有相关联项目。逻辑树分析法概念针对此类问题，可以采用逻辑树方式进行对比分析，将问题按项目组成结构进行分层罗列，从最高层开始，逐步向下扩展，如剥洋葱、剥笋一样，层层深入，分析项目构成的变化，直至找到问题所在。当你的领导问到为什么公司收入、用户数量在下降，你会如何回答？逻辑树分析法分类议题树议题树是最典型，也是最简单的逻辑树，它就像是一棵大树一样，将问题逐层细分。通过逐层细分分，我们可以把模糊不清的问题分为无数个具体的小问题，使原本难以下手的问题，变得更容易操作。1特点：就是宽广、博大，它可以容纳一切可能性。这是它的优点，但它也存在缺点。正是源于可能性因素太多，因此议题树实施的过程比较缓慢。2使用范围：适合在问题开始出现的时候使用，这时问题还很宽泛，具体的原因也不太清楚，各个因素所占的比例也不明确，需要把所有因素都列出来，逐个进行比较和分析，这样一来，解决问题就会变得相对容易。3逻辑树分析法分类议题树：将问题逐层细分建立议题树有两种方式，一种是自上而下，一种是自下而上。自上而下演绎法的好处是效率高，可以很快速地就把问题结构化。前提是对问题的解决方法有深刻的理解，能够快速找到恰当的分解角度，或者大脑中已经有了现成的结构可以直接使用，比如：销售额=流量×转化率×客单价。其中第一层的分类最重要，它决定了你整个结构的整体功能。比如我们要完成100万元的业绩，可以从哪些方面入手呢？因为销售的最终目标是客户，所以我们可以将客户分类，对不同的客户群体采用不同的营销方式。根据MECE原则，客户无非是三种。陌生的新用户正在跟进的用户已经购买的老用户因此，我们可以在逻辑树的第一层，划分这样三个类别。自上而下做分解逻辑树分析法分类议题树：将问题逐层细分如果没有现成的结构，或者找不到分解的角度怎么办？你可以尝试使用“归纳法”自下而上地提炼结构。步骤如下：第一步：收集信息。在这一步，我们把所有收集到的信息，都一条一条地罗列出来。第二步：分类。在这个环节中，我们要按信息的属性、特点进行归类，确保在同一组的信息都属于同一个范畴。第三步：概括总结。在这个环节中，我们要根据每个分类的特点，给每个分类写一个具备总结功能的标题。举个例子：想要销售额提升一倍，怎么办呢？第一步：如果你没有对业务的整体认知，可以召集团队成员开头脑风暴会议。经过激烈的头脑风暴会议，大家列举出了很多的想法：约客户吃饭、请客户喝咖啡、陌生拜访、公众号合作......第二步：用归纳法把类型相同的信息分成一类。比如电商合作、公众号合作、线下活动属于渠道类，请客户吃饭、请客户喝咖啡等属于沟通类。陌生拜访又属于挖掘新用户下面的一种方式。第三步：概括总结。渠道类里，电商和公众号属于线上渠道，线下活动属于线下渠道。自下而上做聚合逻辑树分析法分类自上而下适合我们的目标特别明确的时候。比如你参加竞聘，这时你的目标就非常明确，一定是从上往下搭建结构会更好。自下而上适合我们没有目标的时候，比如年底写工作总结的时候，一开始往往不知道怎么归类。那就把一月至十二月所有的事情列出来，然后按照你的工作内容进行分类，之后再将每个类别概括出一个结构，最后再将这些结论往上概括出一个总结论来，便完成了金字塔结构的搭建。但是，在实际工作中，不太可能只用一种方法就把结构建完，通常会同时使用两种方法。自上而下和自下而上，到底哪种方法比较好？逻辑树分析法分类假设树假设树就是直接提出一种解决方案，然后给出足够的证据，来证明或者否定这个假设。和议题树不同的是，假设树看上去不像是解决问题的，更像是一个论证的过程，因为它的核心就是一个假设性的题目。1特点：

就是快，因为假设树针对问题所提出的假设，不用将问题的所有方面都考虑到，只要能够验证假设合理或者不合理即可，加快解决问题的进程。2使用范围：远远比不上议题树，它可以作为议题树的辅助，对问题进行更深入的分析。一般来说，只有对现状有足够的了解，才能提出这种合理的假设性问题，并且进行论证。3逻辑树分析法分类假设树：论证假设性问题当你对问题已经有了较为充足的了解时，可以用假设树分析问题。对于某种假设方案，只有当所有论点都支持该方案时，该假设方案可以得到验证，否则会被推翻。对于每一个论点同样可以进行分解，直至分解到可以被基本假设证实或证伪。假如需要针对X公司制定“提高销量”的方案，我们在了解了公司各方面的情况之后，觉得该公司可能可以通过研发新品来获得销量提升，遂绕过问题树的方法，直接提出“X公司应该研发新产品”这一假设。只要我们将第三层次的7个论点进行验证，就可以证明“X公司应该研发新产品”这一假设是否合理。这种方式实际上就是对问题先做演绎或者归纳，列举出前提或者是论据，然后用数据验证这个推理是否正确。逻辑树分析法分类是否树相对于议题树和假设树而言，是否树显得更加简单，也更加具体。画是否树就像是在做选择题，先给出一个问题。1特点：是简单，一眼就能看明白，对就是对，错就是错，绝不拖泥带水。2使用范围：对比议题树和假设树更窄。3逻辑树分析法分类是否树:将问题简单化是否树的主要形式是：先提出一个问题，然后对这一问题进行是否判断，分析的结果只能是“是”或者“否”；然后接着进行下一轮判断分析，继续得出分析结果“是”或者“否”。在使用是否树进行分析前，对一些结果应已有标准方案。如果答案为“是”，就可以应用实现准备好的标准方案。如果答案为“否”，那就需要再进行下一轮的判断分析，对具体情况进行具体分析，根据结果确定解决方案。通过图中的分析，根据不同的结果，就能够确认最终合适的方案是哪一个。三种树的使用场景PART02PART01PART03PART0402逻辑树的步骤现代文秘专业教学资源库确认问题把一个已知问题当成树干，准确的梳理需要解决什么问题，目的及底层逻辑是怎样的，只有精准界定了问题的边界和目标，才能保证后续步骤的方向正确。准确界定问题后，基于问题的性质选择逻辑树的类型，包括：

议题树、假设树、是否树如果我们还没有可能的解决方案时，可以用议题树，这是一种头脑风暴式的问题分析过程。如果我们已经有基本的假设，有大致的问题解决方向时，我们可以用假设树。如果解决方案只存在条件选择时，则直接用是否树。逻辑树分析法应用步骤三种树的使用场景第一步拆解问题,写出主要原因利用最佳实践、方法论或模板进行问题拆分，同时，结合问题的实际情况，考虑这个问题和哪些相关问题或者子任务有关，将问题的所有子问题分层罗列，从最高开始，并逐步向下扩展，通过假设，判断，排除等方式，对问题进行深入的研究。问题拆分过程是不断迭代的，每想到一点，就给这个问题（也就是树干）加一个“树枝”，就需要作为子问题的树干继续拆解，一个大的“树枝”上还可以有小的“树枝”，如此类推，找出问题的所有相关联的问题，直到将问题拆分到具象化的，无法进一步拆分的原因为止。逻辑树分析法应用步骤问题原因细分,剔除不相关的事项对于问题的分析，应该在问题定义的范围内进行思考，至于其他看似有用，就不要被它们影响到自己的判断。先根据模板、经验列出可能的原因，但那哪些是有效的原因，就需要用具体的数据来说明。复盘与反思,原因拆解和关键要素分析当剔除了不相关的事项，了解到必要的信息后，接下来就需要对保留下的问题进行进一步拆解和关键要素分析，确定关键驱动点。第三步第二步第四步逻辑树分析法应用步骤第一步确定问题，把一个已知的问题比作树干。第二步写出主要原因，拆解大问题为小问题每拆一个问题，就在树干后增加一个树枝，并表明含义。第三步问题原因细分，针对一个个小问题“树枝”进行分析，找出可以解决小问题的指标或者方法。剔除不相关的事项，对于问题的分析，应该在问题定义的范围内进行思考。可先根据模板、经验列出可能的原因，但哪些是有效的原因，就需要用具体的数据来说明。确定关键驱动点，对留下的原因进行拆解和关键要素的分析。第四步复盘与反思，通过解决小问题的思路进行复盘与反思，深入体会解决大问题的关键点。需要解决的问题原因1原因1-1原因1-2原因1-3原因2原因3第一层级将想要解决的问题放在逻辑树的第一层级上第二层级列举导致问题的主要原因，只需要对原因大致分类即可第三层级将主要原因进一步细分，在原因全部列举完毕后，检查上下层级之间是否存在矛盾关系，是否存在重复、遗漏议题树逻辑树分析法应用步骤第一步：确定需要解决的课题(议题)确定现在最重要的课题(议题)，比如“xx是否可能成功”、“是否应该xx”第二步：分解议题为了对议题进行验证，将要素以提问的形式分解。第三步：对要素正确与否进行分析和验证分析分解的要素是否正确，用“是”或“否”进行验证。第四步：执行假设如果全部为“是”则执行这个假设。是否树+假设树解释逻辑树分析法最经典的案例：费米问题命名来自美国科学家恩利克·费米常常会用来检验一个人是否具备理科思维，或具有问题拆解的能力。逻辑树分析法应用案例芝加哥有多少位钢琴调音师全部钢琴调音师1年的总工作时长1位调音师每年的工作时长什么样的问题称为费米问题？有人曾经问科学家费米：“芝加哥有多少位钢琴调音师？”通过逻辑树方法进行问题的拆解，将问题拆解为2个子问题。第一个子问题:

全部钢琴调音1年的总工作时长则取决于3个子问题。芝加哥有多少架钢琴?钢琴每年要调几次音?调一次音需要多少时间?逻辑树分析法应用案例

逻辑树分析法应用案例通过查询，芝加哥人口大约有250万，由于钢琴不是普通家庭能够添置的物件，因此其人均拥有比例是较低的，再考量学校等机构拥有的钢琴数量，估算其为2%。那么钢琴每年要调几次音呢，我们估算其为一年一次。调一次音需要多少时间呢？我们估算其为2个小时。则可以推算出第一个子问题：全部钢琴师一年的总工作时长=250万*2%*2=10万小时。芝加哥有多少位钢琴调音师全部钢琴调音师1年的总工作时长芝加哥有多少架钢琴？1位调音师每年的工作时长其中，芝加哥有多少架钢琴又可拆解成2个问题。芝加哥有多少人口?有钢琴的人占多少比例?接下来回到第二个子问题：一位调音师每年的工作时间。每天工作时长为8小时，一年50个星期，一星期工作5天，每天8小时，得出每年工作2000小时，减去路程上损耗的20%时间，一位调音师每年工作的实际时间是：1600小时。最终，用100000/1600约=63(人)那么这个结果与实际差距有多大呢，后来费米找到了一份芝加哥的调音师表，上面记录了83名调音师，但是有不少名字是重复的，可见费米估计的人数是十分接近事实的。PART03PART01PART03PART0403调查研究事务应用现代文秘专业教学资源库现代秘书工作情境导入为提升利润率，公司考虑向现有顾客推销升级车型。作为秘书，需调查整理客户资料，分析购买潜力，并准备相关推广材料。在确保顾客满意度的前提下，推动升级销售，以实现利润最大化。案例逻辑树分析法应用步骤第一步确定问题1第二步写出主要原因2第三步问题原因细分3第四步复盘与反思4PART04PART01PART03PART0304实训任务现代文秘专业教学资源库数据思维实训任务

某知名品牌近期遭遇线上销售困境，近三月销量锐减三成。作为品牌秘书的你，需通过调查研究确定品牌当前核心问题，紧急制定策略，以在接下来两个月内逆转颓势，助力品牌重回增长轨道。请你结合逻辑树分析法，按照应用步骤，完成分析思路框架。实训情境数据思维实训任务步骤内容提示思考框架第一步确定问题第二步拆解问题,写出主要原因第三步问题原因细分,剔除不相关的事项第四步复盘与反思,原因拆解和关键要素分析数据思维实训任务确认问题第一步拆解问题写出主要原因第二步问题原因细分剔除不相关的事项第三步数据思维实训任务复盘与反思原因拆解和关键要素分析第四步TEACHINGRESOURCEDATABASEOFMODERNSECRETARYMAJOR数据思维1.情景案例导入2.数据思维概念分析3.数据思维场景运用4.数据思维互动讨论PART01PART02PART03PART0401情景案例导入YOURTITLE现代文秘专业教学资源库

公司计划推出一款新产品，市场营销部门制定了详细的推广计划，包括广告投放、线上线下活动、社交媒体宣传等。作为秘书的小李，需要协助市场营销部门做好活动的组织和推进工作。数据思维案例导入小李在协助组织活动前，首先对市场进行了调研，收集了目标市场的用户数据、竞争对手的数据以及历史营销活动的数据。通过对这些数据的分析，小李发现目标市场用户主要集中在年轻人群体，且更喜欢通过社交媒体了解产品信息。（1）数据收集与分析：基于数据分析结果，小李向市场营销部门提出了建议，将更多的营销预算投入到社交媒体广告上，同时优化线上线下活动的时间和地点，以更好地吸引目标用户。市场营销部门采纳了小李的建议，并据此修改了推广计划。（2）量化决策支持：活动结束后，小李协助市场营销部门收集了活动的各项数据，包括广告点击率、转化率、活动参与度等。通过对这些数据的分析，小李发现社交媒体广告的点击率和转化率远高于预期，而线下活动的参与度则较低。基于这些数据反馈，小李建议公司在未来的营销活动中继续加大社交媒体广告的投入，同时优化线下活动的设计。（3）效果评估与反馈：数据思维案例分析案例讨论数据思维在秘书工作中的作用有哪些？如何培养数据思维呢？数据思维案例分析

通过本案例的学习，学生将深刻体会到数据思维在秘书工作中的重要性。作为现代秘书，我们应该积极培养数据思维，从量化角度思考问题，以更好地辅助公司推进相关工作任务效能。同时，我们也应该认识到数据思维并不是孤立的思维方式，它需要与其他思维方式相结合，共同推动公司的发展。数据思维在秘书工作中的作用：帮助秘书更准确地了解市场需求和用户偏好，为公司的决策提供有力支持。通过数据分析，秘书可以量化评估各项工作的效果，为公司的持续改进提供数据支持。数据思维还有助于秘书发现潜在的问题和机会，提前为公司制定应对策略。如何培养数据思维：学习数据分析工具和方法，掌握基本的数据处理和分析技能。关注行业动态和市场趋势，及时收集和分析相关数据。在工作中积极运用数据思维，从量化角度思考问题，提升工作效率和质量。爱因斯坦曾说：宇宙不可理解之处，就是它居然是可以被理解的。《万物皆数》一书告诉我们，那些看似不可理解的万物背后，隐藏着一把开启理解之门的钥匙，而这把钥匙就是数字。01数字，作为数据的基础和表现形式，更是我们理解和分析世界的关键所在。数据思维作为开启理解之门的钥匙，在我们的认知和工作中发挥着举足轻重的作用。02小测试某天，一个你的熟人哭丧着脸问你：“我炒股亏了100万，咋办呀！”你会怎么回答呢？思考一分钟……通过聊天发现，“亏”这个字在不同股民口中，差异非常大，至少有六种情况：情况1：我看到一只好股票，犹豫了，没有买，结果少赚了100万情况2：我买了一只好股票，卖！早！了！结果少赚了100万情况3：我买了一只好股票，结果忘了逢高出货，现在跌了，少赚了100万情况4：我买了一只好股票，结果忘了逢高出货，现在跌了，净亏了100万情况5：我买了一只坏股票，结果一直闷不吭声，别人都涨了，少赚了100万情况6：我买了一只好股票，结果一入手就开始跌，净亏了100万所以认真思考的话，“亏”是很不严谨的说法。“亏了100万”听起来也有数字，可并不能准确地描述问题。PART02PART01PART03PART0402数据思维概念YOURTITLE现代文秘专业教学资源库数据思维是根据数据来思考事物的一种思维模式，是一种量化的思维模式，是重视事实、追求真理的思维模式。简单的说是用数据思考，用数据说话、用数据决策。用数据思考，就是要实事求是，坚持以数据为基础理性思考，避免情绪化、主观化，避免负面思维、以偏概全、单一视角、情急生乱。用数据说话，就是要杜绝“大概、也许、可能、差不多……”，而是要以数据为依据，基于合理、有逻辑的“推论”。用数据决策，就是要以事实为基础、以数据为依据，通过数据的关联分析、预测分析、事实推理获得结论，避免通过直觉做决定和情绪化决策。数据思维的三个特点抓重点、善于简化求精确，注重量化知不知，追求真理数据思维的三个特点-抓重点、善于简化-0102简化思考，聚