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有效溝通模型 ｜結構化表達 X 故事性思維
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① 結構化表達一：STAR法則｜著重應對當下情境
Situation 情境 → Task 任務 → Action 行動 → Result 結果
☞ S /情境：宏觀表述具體時間、地點，闡述事實發生的背景。
☞ T /任務：具體描述在該情境的角色、執行的任務內容
與欲達到的目的。
☞ A /行動：為了達成任務所採取的行動與嘗試，重點是行動的過程中起了什麼作用與影響。
☞ R /結果：完成任務後達到得效果，盡量以具體可量化的指標與數據說明。
☺ 實際應用案例 ☺
情境一：工作分配
☞ S /情境：去年在做團隊項目時，兩個成員因對工作量不滿意，拒絕完成自己的部分。
☞ T /任務：必須要先解決他們的問題，才能讓團隊因持續運作。
☞ A /行動：所以我安排了一次小組會議，聽取兩位對分工的看法，以及他們擅長和想做的部分，重新分配工作，盡可能讓所有人滿意。
☞ R /結果：最終我們的項目很成功，這件事也讓我明白了合理地分工對於團隊來說是非常重要的。
情境二：問卷調查
☞ S /情境：年底時，公司希望針對組織管理進行審核。
☞ T /任務：我必須在一週內蒐集到所有員工對企業的滿意度調查。
☞ A /行動：因此我選擇網路問卷取代傳統紙本。並在一天內想好問卷內容，並使用SurveyCake製作表單，以 E-mail 方式寄送請大家填寫，七天內回收所有問卷。
☞ R /結果：成功在一週內提交調查結果，並獲得主管的高度評價。
② 結構化表達二：SCQA模型
③ 故事性思維一：SCRTV模型｜有邏輯的故事
Scene 情境 → Confllict 衝突 → Reason 原因 → Tactics 策略 → Value 價值
☞ S /情境：客觀描述事件情境。
☞ C /衝突：提出與現實相違背的內容與疑問。
☞ R /原因：了解事件原因與動機，分析原因。
☞ T /策略：產生並創造價值、有益的情感等。
☞ V /價值：解決問題的方法，進行決策。
☺ 實際應用案例 ☺
情境一：系統導入
☞ S /情境：你是一位HR，隨著公司的員工數量增加，你的工作量也越重，因此希望引進eHR系統，更有效的管理員工現況，你向老闆建導入eHR系統。
☞ C /衝突：公司近年組織規模快速擴張，因此在人力資源管理上出現了問題，如，績效、薪酬、培訓等數據，分別由不同處室管理，無法全面的追蹤和統計。
☞ R /原因：所有數據皆是人工計算，各處資訊並不相通，因此若需要對員工的數據做全面評估，則需要橫向進行整合或協作。
☞ T /策略：若導入eHR系統，將可降低溝通成本，重複性工作可由系統處理。
☞ V /價值：人力資源部門可投入更多的精力在如何改善人才結構、員工發展、內部培訓等工作，為公司同仁提供更全面的資源。
④ 故事性思維二：SCI模型｜包裝成故事的表達
Situation 情境 → Complication 衝突 → Implication 影響
☞ S /情境：現況？具體描述故事中面臨的情況。
☞ C /衝突：陳述問題？說明該情境下要處理的問題是什麼？表達其改變的必要性以營造緊張感。
☞ I /影響：故事啟示？從情境與複雜問題中導出一個符合邏輯的解決方案。
☺ 透過SCI模型將事情包裝成故事，帶來更好的溝通效果 ☺
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2018/06/21
Microsoft Forms 表單製作
【Microsoft 365 工作聖經：Forms 表單製作】
Forms 問卷製作，簡易且多樣的問題類型、各樣背景主題自行設定
回應顯示以統計圖表呈現，並能自動生成 QR Code
提供給手機使用者填寫，還能將表單放進 OneNote 讓你帶著走
Forms 提供你最棒的表單製作體驗，數據輕鬆掌握
註: 產品功能和功能可用性會因版本不同而有所差異。
影片來源：台灣微軟 Microsoft Taiwan Youtube
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探索性數據分析(EDA)是什麼？幫助產品經理深入分析，一篇文章看懂
探索性數據分析（EDA）是產品經理在進行深入分析或建模前，用來快速了解數據的一種方法。簡單來說，它幫助你了解數據的基本特徵、發現異常和缺失值等，以下將詳細介紹：
1. 了解數據的基本特徵：透過統計數據（如平均值、最大值、最小值）快速掌握數據的大概狀況。
2. 可視化數據：使用圖表（如直方圖、散點圖、箱形圖等）來查看數據的分佈、變量間的關係和潛在趨勢。
3. 發現異常和缺失值：檢查數據中是否有異常點或遺漏的數據，以確保數據的準確性。
4. 變量之間的關聯性：檢查數據中的不同變量是否相關，為後續的決策提供依據。
EDA 的目的是通過簡單的分析快速理解數據，為後續的深度分析和決策打好基礎。
要運用探索性數據分析（EDA）來幫助做出產品決策，以下是簡單的步驟指南：
1. 定義問題與目標
先明確你要解決的問題。例如，你可能想提升某個功能的用戶轉換率或找出導致用戶流失的原因。
2. 收集數據
從數據來源（如 Google Analytics、產品日誌、用戶反饋等）中收集與目標相關的數據，這可以包括用戶行為數據、產品使用數據、營銷數據等。
3. 進行基本數據檢查
- 數據總覽：查看數據有多少行、多少列，是否有缺失值。
- 統計摘要：快速檢查數據的平均值、最小值、最大值等，來了解數據的整體分佈。
4. 使用圖表進行可視化
利用簡單的圖表來快速了解數據：
- 直方圖：查看用戶行為的分佈（例如使用某個功能的頻率）。
- 散點圖：找出變量之間的關係（例如用戶使用時長與轉換率的關係）。
- 箱形圖：檢查是否有異常值，這些異常值可能會影響分析結果。
5. 檢查數據中的模式與趨勢
- 發現趨勢：例如，通過分析用戶的使用行為，發現某個功能在特定時間段更受歡迎。
- 群體分析：將用戶按不同特徵（如地區、設備、年齡）分群，看看各群體是否存在行為差異。
6. 處理異常值與缺失值
- 對於缺失數據，可以選擇補充或移除它們。
- 對於異常值，決定是否要排除，還是進一步分析其原因。
7. 根據發現制定行動計劃
根據 EDA 的結果，得出有價值的結論，然後制定具體的行動方案。例如，發現某些功能的使用頻率較低，可能需要優化或重新設計。
8. 持續監控與迭代
在產品上做出改變後，繼續收集數據，重複進行 EDA，以確認改進是否有效。
通過這些步驟，EDA 幫助你快速理解數據中的關鍵資訊，支持數據驅動的產品優化和決策。
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