以數據驅動決策 + AI

Data-Driven Decision Making (DDDM): 駕馭數據與 AI，做出更精準、更有效益的商業決策。

Cliff Wang, Ph.D.

dr.cliffwang@a2psdm.com

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數據驅動決策框架 (PDCA)

P: 定義問題 (Plan)

清晰地定義問題、目標與衡量指標，是所有決策的起點。

D: 提出模型與假設 (Do)

建立分析模型，提出關於因果關係的初步假設。

C: 分析核對數據 (Check)

收集並分析數據，驗證或修正提出的假設。

A: 執行決策 (Act)

基於數據分析的洞見，採取行動並持續優化。

培訓目的

收集數據並關注數據品質：垃圾進，垃圾出。高品質的決策源於高品質的數據。
解讀數據，開放探討數據意義：數據本身不會說話，需要透過分析與討論，賦予其商業意義。
制定決策準則，展現行動力：將數據洞見轉化為具體的決策標準與行動方案。
反覆驗證優化：決策是一個持續循環的過程，需要不斷透過新的數據來驗證與優化。

決策的邏輯

決策邏輯三要素: Y, X, A

果 (Y): 我們期望達成的結果或觀察到的現象。例如：比基尼銷量提升。
因 (X): 可能導致結果發生的原因或相關因素。例如：天氣炎熱、靠近海灘。
決策主張 (A): 基於對因果關係的理解，所採取的行動。例如：在沿海省份的夏天，針對年輕女性客群，增加比基尼的廣告投放。

兩種決策邏輯: 歸納與演繹

歸納 (Inductive): 從觀察到的結果(Y)反推可能的原因(X)。從特殊到一般，常用於探索與假設生成, 大部分的大數據分析均是歸納分析, 例如廻歸分析 Regression。(由果推因)
演繹 (Deductive): 從已知的原因(X)或普遍法則，推導出特定的結果(Y)。常用於驗證與預測, 例如實驗計畫 DOE。(由因推果)

邏輯思考測驗

1. 前提：(1) 所有成功的企業家都非常勤奮。(2) 王先生非常勤奮。根據以上兩個前提，我們可以*邏輯上確定*下列哪個敘述為真？

A. 王先生是一位成功的企業家。 B. 如果一個人不勤奮，那他一定不是成功的企業家。 C. 所有勤奮的人都是成功的企業家。 D. 有些成功的企業家不勤奮。

2. 觀察到『我看到的第一隻天鵝是白的』、『我看到的第二隻天鵝是白的』...直到『我看到的第一千隻天鵝都是白的』，因此我得出結論：『所有天鵝都是白色的』。這個推理過程屬於下列何者？

A. 演繹推理 (Deductive Reasoning) B. 歸納推理 (Inductive Reasoning) C. 溯因推理 (Abductive Reasoning) D. 類比推理 (Analogical Reasoning)

邏輯謬誤分析演練

請輸入一段您聽過或看過的論述：

數據思維的應用場景

場景一: 作選擇

當面臨多個選項時，如何利用數據化的評分標準，做出最優決策。例如：選擇供應商、評估專案、挑選人才。

場景二: 防風險

如何系統性地識別潛在風險，評估其嚴重性與發生機率，並制定預防與應變計畫。例如：FMEA、NUDD 分析。

場景三: 解問題 (DMAIC)

當問題發生時，如何透過結構化的方法 (如 8D、DMAIC)，從數據中找到根本原因，並制定有效的解決方案。

AI 與數據驅動決策

描述統計

描述統計是數據分析的基礎，幫助我們理解數據的集中趨勢與離散程度 (包含計量型與計數型數據)。

平均數、中位數：衡量資料的中心點。
標準差、四分位距：衡量資料的分散程度。
分布概況：了解資料是否符合常態(計量型), 布阿松(計數型)等特定模式。

推論統計

推論統計讓我們能從樣本數據推斷母體的特徵，是科學決策的關鍵。

假設檢定與 p-value：判斷觀察到的差異是真實效果還是隨機偶然。
信賴區間：估計母體參數可能所在的範圍, 例如 95% (對應 p-value 5%)。

資料視覺化圖表

將複雜數據轉化為直觀圖形，是快速發現趨勢與洞見的利器。例如：

箱型圖：快速比較多組數據的分布、中位數與離群值。
熱圖：以顏色深淺呈現變數間的關聯性強度。
折線圖：清晰呈現數據隨時間變化的趨勢與週期。
多維度視覺圖：在單一圖表中呈現多個變數，探索複雜關係。

開啟「吸油率優化」觀摩範例 (新視窗)

機器學習基礎模型

利用演算法讓電腦從數據中學習，進行預測與分類。

線性迴歸：建立變數間的線性關係，進行數值預測。
決策樹：透過樹狀結構進行分層決策，模型解釋性強。
分群分析：在沒有標籤的數據中，自動找出相似的群體，是非監督式學習。

AI 如何賦能決策流程

人工智慧，特別是機器學習與生成式 AI，正在徹底改變數據驅動決策的模式。AI 不僅能處理龐大且複雜的數據，更能從中自動學習、識別模式、生成洞見，甚至提出建議方案。

AI 的挑戰與陷阱 (Pitfall)

微軟與卡內基美隆大學的研究指出，過度依賴生成式 AI 可能會帶來一些負面影響：

問題解決能力下降：使用者可能傾向於直接驗證 AI 的結果，而非從頭開始分析問題。
批判性思考減少：對 AI 產出越信任，就越可能直接接受答案，而忽略了批判性檢視。
思考模式轉變：思考重心可能從「分析與創造」轉向「資訊驗證與整合」。

結論：我們應將 AI 視為強大的「輔助」工具，而非取代人類思考的「決策者」。決策的核心仍應是人類的智慧、經驗與批判性思維。

結論與討論

課程總結心智圖 (點擊放大)

最終目標：以人腦的智慧與批判性思維為主導，駕馭 AI 的強大分析能力，將數據轉化為驅動企業成長的競爭優勢。

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