決策全憑感覺？黃馨儀老師帶你善用數據精準解決問題！

課程精華

• 分析資料應避免只看數字表象，從描述性分析提升到診斷及預測性分析。
• 問題解決力由溝通力（C）、敏感度（S）和洞察力（I）這 3 要素組成。
• 系統化的問題分析應依循「辨識問題（Pinpoint）、分析原因（Analyze）、設計決策（Create）與執行評估（Execute / Evaluate）」 4 步驟。

建立解決問題的數據思維：分析 3 層級 + CSI 元素

要讓分析與解決問題的判斷能有憑有據，Cynthia 老師帶領大家從資料分析的 3 層級與問題解決力的 CSI 元素切入。針對下方的資料分析的 3 層級，老師指出資料的分析應該洞察原因並進一步預測，避免僅停留在表象的描述，才能讓資料產生商業價值。

• 描述性分析：現象描述，如「銷售額衰退百分比」
• 診斷性分析：原因分析，如「特定產品線的量販通路市場競爭力下滑。因為⋯⋯原因，所以建議⋯⋯」
• 預測性分析：趨勢推估，如「未來一季的市場狀況」，或「創造創新的商業模式」

圖片來源：《掌握「問題分析與解決力」 ─ 用 AI 與數據做出精準決策！》課程畫面截圖

而要讓分析的結果能真正解決問題，老師提醒還要掌握以下 3 個 CSI 元素。學會察覺細微的異常，進而看穿複雜問題的本質，最後再透過有效的跨部門合作落實決策。

• 敏感度（Sensitivity）：發現異常訊號並掌握關鍵
• 洞察力（Insight）：看懂結構深挖本質
• 溝通力（Communication）：推動解決方案

落實解決問題的數據思維：PACE 框架

而要真正利用龐雜的資料分析與解決問題，Cynthia 老師建議依循 PACE 框架。透過 4 大具體階段幫團隊從精準識別問題開始，確保後續的分析與決策都在正確的軌道上。

老師進一步舉例，面對任務延遲，我們不應只著眼於時間表，而是要運用數據思維拆解背後是否存在「人、流程、系統或管理」的結構性缺失。此外，在 AI 高速發展的時代，老師也提醒我們應該將 AI 視為分析資料的加速與擴張器，但不可直接交出過程的主導權，避免分析結果喪失參考的價值。

數據思維與精準決策常見 FAQ

資料分析應做到什麼程度，才能產出具備商業價值的診斷結果？

資料分析應做到什麼程度，才能產出具備商業價值的診斷結果？

有效的資料分析應依序遞進至「診斷與預測層級」，避免只停留在現象描述，資料分析的 3 層級如下。

• 描述性分析：現象描述，如「銷售額衰退百分比」
• 診斷性分析：原因分析，如「特定產品線的量販通路市場競爭力下滑。因為⋯⋯原因，所以建議⋯⋯」
• 預測性分析：趨勢推估，如「未來一季的市場狀況」，或「創造創新的商業模式」

面對複雜的企業問題，該如何系統化拆解並產出解決方案？

面對複雜的企業問題，該如何系統化拆解並產出解決方案？

建議採用 PACE 決策框架，依循以下 4 階段進行系統化處理。

• 識別問題（Pinpoint）：運用 5W2H 與 2×2 優先度矩陣定義問題
• 分析原因（Analyze）：透過 MECE 分析法盤點情境並解讀關鍵數據
• 創造決策（Create）：使用方案可行性評估矩陣創造並篩選選項
• 執行與評估（Execute / Evaluate）：利用 ARCI 法則明確權責，並以 SCQA 架構進行邏輯表達與共識凝聚

言果學習提供客製化的數據思維與問題解決課程，歡迎免費與我們聯繫，獲得客製化的培訓計畫

提升決策精準度！建立數據思維導向的高績效組織

黃馨儀（Cynthia）老師的「資料分析」課程，利用具體的框架與明確步驟，讓我們在面對問題時都能理性地依據事實分析與擬定策略，跳脫「憑感覺管理」的模式。除了提升個人的專業價值，也讓組織能有更高的韌性面對市場變化萬千的挑戰。若想深入了解課程細節，歡迎免費與我們聯繫！

內容授權聲明：
本文章內容依據黃馨儀（Cynthia）老師的講座內容撰寫，並經其授權使用。