如何做出最好、最正確的選擇，這是一道難題，即便是偉大的智人也會犯難。
2500年前，著名的哲學家蘇格拉底帶領著他最優秀的幾個弟子，來到了一片麥田前。此時，正是麥子成熟的季節，金燦燦沉甸甸的麥穗，在麥田裡隨風搖曳。
蘇格拉底對他優秀的弟子們說：“請你們走進麥田，一直往前不要回頭，途中摘下一個最大的麥穗。”
弟子們聽到了老師的要求之後，就陸陸續續走進了麥田中，而蘇格拉底則來到了麥田的盡頭，在那裡等待弟子。
如何做出最好、最正確的選擇，這是一道難題，即便是偉大的智人也會犯難。
2500年前，著名的哲學家蘇格拉底帶領著他最優秀的幾個弟子，來到了一片麥田前。此時，正是麥子成熟的季節，金燦燦沉甸甸的麥穗，在麥田裡隨風搖曳。
蘇格拉底對他優秀的弟子們說：“請你們走進麥田，一直往前不要回頭，途中摘下一個最大的麥穗。”
弟子們聽到了老師的要求之後，就陸陸續續走進了麥田中，而蘇格拉底則來到了麥田的盡頭，在那裡等待弟子。
身處麥田之中的弟子們都犯了難，一眼望去全是麥穗，細細看下身旁，是有的大有的小，可是遠處還有更多的麥穗，究竟哪個才是最大的呢？
猶豫不決的弟子們，只能繼續往前走。這一株挺大的，摘了它吧，剛要伸手去摘，卻發現旁邊那一株也不小啊。
最後，蘇格拉底在麥田的盡頭，看到了自己的弟子們走出了麥田，雖然有的人手裡空空如也，有的人手裡拿著一個麥穗，但他們臉上的表情卻都是一副垂頭喪氣的樣子，很顯然，即便是那些摘了麥穗的弟子，也覺得自己摘的麥穗不是最大的。
蘇格拉底是著名的哲人，他的弟子們也都是優秀卓越之人，但面對茫茫無際的麥穗，也無法去判斷哪一個麥穗是最大的。那麼這個問題就無解了嗎？當然不是，我們可以藉助數學思維，去做出理性又客觀的決策。
如何在數不清的麥穗中找到最大的一株麥穗呢？我們可以把這片麥田劃分為三段，當走過第一段的時候，不要急於去做決定，而是把心思放在觀察麥穗上面，把眼睛所能見到的麥穗分為大、中、小這三類；在第二段的時候，仍是隻觀察不下手，目的是驗證第一段有關麥穗大小的判斷是否正確。
如何做出最好、最正確的選擇，這是一道難題，即便是偉大的智人也會犯難。
2500年前，著名的哲學家蘇格拉底帶領著他最優秀的幾個弟子，來到了一片麥田前。此時，正是麥子成熟的季節，金燦燦沉甸甸的麥穗，在麥田裡隨風搖曳。
蘇格拉底對他優秀的弟子們說：“請你們走進麥田，一直往前不要回頭，途中摘下一個最大的麥穗。”
弟子們聽到了老師的要求之後，就陸陸續續走進了麥田中，而蘇格拉底則來到了麥田的盡頭，在那裡等待弟子。
身處麥田之中的弟子們都犯了難，一眼望去全是麥穗，細細看下身旁，是有的大有的小，可是遠處還有更多的麥穗，究竟哪個才是最大的呢？
猶豫不決的弟子們，只能繼續往前走。這一株挺大的，摘了它吧，剛要伸手去摘，卻發現旁邊那一株也不小啊。
最後，蘇格拉底在麥田的盡頭，看到了自己的弟子們走出了麥田，雖然有的人手裡空空如也，有的人手裡拿著一個麥穗，但他們臉上的表情卻都是一副垂頭喪氣的樣子，很顯然，即便是那些摘了麥穗的弟子，也覺得自己摘的麥穗不是最大的。
蘇格拉底是著名的哲人，他的弟子們也都是優秀卓越之人，但面對茫茫無際的麥穗，也無法去判斷哪一個麥穗是最大的。那麼這個問題就無解了嗎？當然不是，我們可以藉助數學思維，去做出理性又客觀的決策。
如何在數不清的麥穗中找到最大的一株麥穗呢？我們可以把這片麥田劃分為三段，當走過第一段的時候，不要急於去做決定，而是把心思放在觀察麥穗上面，把眼睛所能見到的麥穗分為大、中、小這三類；在第二段的時候，仍是隻觀察不下手，目的是驗證第一段有關麥穗大小的判斷是否正確。
等到了第三段的時候，我們就可以從前兩段路程中得出的經驗，去指導選擇了，在歸到大類麥穗中選擇一個麥穗，這個麥穗不一定是真正意義上最大的那株麥穗，但一定不是小類和中類麥穗，這是我們所能做出的最理性、最正確的決定。
這就是著名的麥穗理論，前三分之一觀察提取數據，中三分之一驗證數據，後三分之一根據數據指導實踐，進行選擇。
1、運用數學思維，做出理性的決策
無論是個人的成長和抉擇，還是企業的經營和決策，甚至是國家的治理，這背後都有一個共同的邏輯：經營決策。
所謂的經營決策其實就是我們與這個世界的博弈，我們面臨的信息和選擇有無數多，就如同麥田裡數不清的麥穗，只有經過理性又客觀的思考，才能讓我們做出，最無限接近於最正確的那個抉擇，找出“最大”的那個麥穗。
如何去客觀認識這個世界，做出理性決策呢？最佳的方法就是運用數學思維，我們都知道文史哲是沒有標準答案的，而以數字為基礎的數理化則都是有標準答案的。
文字也許可以欺騙我們，但數字不會。數字沒有歧義，簡單清晰明瞭，一看就明白，它也不會說謊。於是，載有信息，具有意義的數字——數據，就是這個世界的底牌。
既然經營決策是人類世界永恆的主題之一，那麼對數據的分析和應用也就是這個世界的最底層的邏輯——蒐集信息，驗證信息和運用信息。
如何做出最好、最正確的選擇，這是一道難題，即便是偉大的智人也會犯難。
2500年前，著名的哲學家蘇格拉底帶領著他最優秀的幾個弟子，來到了一片麥田前。此時，正是麥子成熟的季節，金燦燦沉甸甸的麥穗，在麥田裡隨風搖曳。
蘇格拉底對他優秀的弟子們說：“請你們走進麥田，一直往前不要回頭，途中摘下一個最大的麥穗。”
弟子們聽到了老師的要求之後，就陸陸續續走進了麥田中，而蘇格拉底則來到了麥田的盡頭，在那裡等待弟子。
身處麥田之中的弟子們都犯了難，一眼望去全是麥穗，細細看下身旁，是有的大有的小，可是遠處還有更多的麥穗，究竟哪個才是最大的呢？
猶豫不決的弟子們，只能繼續往前走。這一株挺大的，摘了它吧，剛要伸手去摘，卻發現旁邊那一株也不小啊。
最後，蘇格拉底在麥田的盡頭，看到了自己的弟子們走出了麥田，雖然有的人手裡空空如也，有的人手裡拿著一個麥穗，但他們臉上的表情卻都是一副垂頭喪氣的樣子，很顯然，即便是那些摘了麥穗的弟子，也覺得自己摘的麥穗不是最大的。
蘇格拉底是著名的哲人，他的弟子們也都是優秀卓越之人，但面對茫茫無際的麥穗，也無法去判斷哪一個麥穗是最大的。那麼這個問題就無解了嗎？當然不是，我們可以藉助數學思維，去做出理性又客觀的決策。
如何在數不清的麥穗中找到最大的一株麥穗呢？我們可以把這片麥田劃分為三段，當走過第一段的時候，不要急於去做決定，而是把心思放在觀察麥穗上面，把眼睛所能見到的麥穗分為大、中、小這三類；在第二段的時候，仍是隻觀察不下手，目的是驗證第一段有關麥穗大小的判斷是否正確。
等到了第三段的時候，我們就可以從前兩段路程中得出的經驗，去指導選擇了，在歸到大類麥穗中選擇一個麥穗，這個麥穗不一定是真正意義上最大的那株麥穗，但一定不是小類和中類麥穗，這是我們所能做出的最理性、最正確的決定。
這就是著名的麥穗理論，前三分之一觀察提取數據，中三分之一驗證數據，後三分之一根據數據指導實踐，進行選擇。
1、運用數學思維，做出理性的決策
無論是個人的成長和抉擇，還是企業的經營和決策，甚至是國家的治理，這背後都有一個共同的邏輯：經營決策。
所謂的經營決策其實就是我們與這個世界的博弈，我們面臨的信息和選擇有無數多，就如同麥田裡數不清的麥穗，只有經過理性又客觀的思考，才能讓我們做出，最無限接近於最正確的那個抉擇，找出“最大”的那個麥穗。
如何去客觀認識這個世界，做出理性決策呢？最佳的方法就是運用數學思維，我們都知道文史哲是沒有標準答案的，而以數字為基礎的數理化則都是有標準答案的。
文字也許可以欺騙我們，但數字不會。數字沒有歧義，簡單清晰明瞭，一看就明白，它也不會說謊。於是，載有信息，具有意義的數字——數據，就是這個世界的底牌。
既然經營決策是人類世界永恆的主題之一，那麼對數據的分析和應用也就是這個世界的最底層的邏輯——蒐集信息，驗證信息和運用信息。
所謂決策，其實就是通過對已知的掌握來對未知做出選擇和判斷，換句話說，就是用已知來揭示未知。
在決策過程中，數據量的掌握程度是至關重要的，誰掌握了更多的信息量，誰就有可能做出更加正確的決定，這也是為什麼打仗勝利的關鍵不僅在於兵力的多少，還取決於對戰場和敵方信息量的掌握。
隨著互聯網時代的到來，數據的獲得相對以往變得更加的簡單和豐富，“大數據”成為近十年來最火的趨勢之一。
通過對大數據的分析，我們可以獲得一些顛覆性的數據，比如爸爸們去超市裡購買尿不溼的時候，往往會再買一些啤酒回去，於是商場把啤酒與尿不溼放在一起銷售，神奇地提高了雙方的銷售額。
利用數據之眼去科學運營企業，無疑是理性地一種做出決策的方法。我們在企業中做出的決策，比如電商行業，我們應該做什麼樣的新品，產品大概能賣多少，應該如何備貨，甚至如何選擇營銷海報的風格等等，都是需要全盤策劃和決策的。
如果僅是靠原有的經驗來支撐決策的話，很容易走彎路，因為人的經驗獲得畢竟是有限的。而藉助相關的調查數據，可以搞清楚受眾喜歡什麼樣的產品，需求量是多少，從哪個環節可以降低成本，提升利潤率……從而讓我們減少試錯，直接去做出市場需要的，受眾喜愛的產品，利潤率高的產品。
2、企業如何基於數據做出決策？
那麼問題來了，數據如此的神奇，我們在企業經營管理該如何基於數據做出決策呢？如何去收集企業中的數據呢？可記錄的數據那麼多，哪些是要重點收集的？哪些又是需要重點分析的呢？
如何做出最好、最正確的選擇，這是一道難題，即便是偉大的智人也會犯難。
2500年前，著名的哲學家蘇格拉底帶領著他最優秀的幾個弟子，來到了一片麥田前。此時，正是麥子成熟的季節，金燦燦沉甸甸的麥穗，在麥田裡隨風搖曳。
蘇格拉底對他優秀的弟子們說：“請你們走進麥田，一直往前不要回頭，途中摘下一個最大的麥穗。”
弟子們聽到了老師的要求之後，就陸陸續續走進了麥田中，而蘇格拉底則來到了麥田的盡頭，在那裡等待弟子。
身處麥田之中的弟子們都犯了難，一眼望去全是麥穗，細細看下身旁，是有的大有的小，可是遠處還有更多的麥穗，究竟哪個才是最大的呢？
猶豫不決的弟子們，只能繼續往前走。這一株挺大的，摘了它吧，剛要伸手去摘，卻發現旁邊那一株也不小啊。
最後，蘇格拉底在麥田的盡頭，看到了自己的弟子們走出了麥田，雖然有的人手裡空空如也，有的人手裡拿著一個麥穗，但他們臉上的表情卻都是一副垂頭喪氣的樣子，很顯然，即便是那些摘了麥穗的弟子，也覺得自己摘的麥穗不是最大的。
蘇格拉底是著名的哲人，他的弟子們也都是優秀卓越之人，但面對茫茫無際的麥穗，也無法去判斷哪一個麥穗是最大的。那麼這個問題就無解了嗎？當然不是，我們可以藉助數學思維，去做出理性又客觀的決策。
如何在數不清的麥穗中找到最大的一株麥穗呢？我們可以把這片麥田劃分為三段，當走過第一段的時候，不要急於去做決定，而是把心思放在觀察麥穗上面，把眼睛所能見到的麥穗分為大、中、小這三類；在第二段的時候，仍是隻觀察不下手，目的是驗證第一段有關麥穗大小的判斷是否正確。
等到了第三段的時候，我們就可以從前兩段路程中得出的經驗，去指導選擇了，在歸到大類麥穗中選擇一個麥穗，這個麥穗不一定是真正意義上最大的那株麥穗，但一定不是小類和中類麥穗，這是我們所能做出的最理性、最正確的決定。
這就是著名的麥穗理論，前三分之一觀察提取數據，中三分之一驗證數據，後三分之一根據數據指導實踐，進行選擇。
1、運用數學思維，做出理性的決策
無論是個人的成長和抉擇，還是企業的經營和決策，甚至是國家的治理，這背後都有一個共同的邏輯：經營決策。
所謂的經營決策其實就是我們與這個世界的博弈，我們面臨的信息和選擇有無數多，就如同麥田裡數不清的麥穗，只有經過理性又客觀的思考，才能讓我們做出，最無限接近於最正確的那個抉擇，找出“最大”的那個麥穗。
如何去客觀認識這個世界，做出理性決策呢？最佳的方法就是運用數學思維，我們都知道文史哲是沒有標準答案的，而以數字為基礎的數理化則都是有標準答案的。
文字也許可以欺騙我們，但數字不會。數字沒有歧義，簡單清晰明瞭，一看就明白，它也不會說謊。於是，載有信息，具有意義的數字——數據，就是這個世界的底牌。
既然經營決策是人類世界永恆的主題之一，那麼對數據的分析和應用也就是這個世界的最底層的邏輯——蒐集信息，驗證信息和運用信息。
所謂決策，其實就是通過對已知的掌握來對未知做出選擇和判斷，換句話說，就是用已知來揭示未知。
在決策過程中，數據量的掌握程度是至關重要的，誰掌握了更多的信息量，誰就有可能做出更加正確的決定，這也是為什麼打仗勝利的關鍵不僅在於兵力的多少，還取決於對戰場和敵方信息量的掌握。
隨著互聯網時代的到來，數據的獲得相對以往變得更加的簡單和豐富，“大數據”成為近十年來最火的趨勢之一。
通過對大數據的分析，我們可以獲得一些顛覆性的數據，比如爸爸們去超市裡購買尿不溼的時候，往往會再買一些啤酒回去，於是商場把啤酒與尿不溼放在一起銷售，神奇地提高了雙方的銷售額。
利用數據之眼去科學運營企業，無疑是理性地一種做出決策的方法。我們在企業中做出的決策，比如電商行業，我們應該做什麼樣的新品，產品大概能賣多少，應該如何備貨，甚至如何選擇營銷海報的風格等等，都是需要全盤策劃和決策的。
如果僅是靠原有的經驗來支撐決策的話，很容易走彎路，因為人的經驗獲得畢竟是有限的。而藉助相關的調查數據，可以搞清楚受眾喜歡什麼樣的產品，需求量是多少，從哪個環節可以降低成本，提升利潤率……從而讓我們減少試錯，直接去做出市場需要的，受眾喜愛的產品，利潤率高的產品。
2、企業如何基於數據做出決策？
那麼問題來了，數據如此的神奇，我們在企業經營管理該如何基於數據做出決策呢？如何去收集企業中的數據呢？可記錄的數據那麼多，哪些是要重點收集的？哪些又是需要重點分析的呢？
企業管理者在收集和分析數據的時候，要至少掌握和了解增長性指標數據和生產力指標數據，這兩個維度方面的內容。接下來，我們就來詳細論述什麼是增長性指標和生產力指標。
增長性指標就是與業績有關的指標，通俗來說就是多掙錢，提高業績。我們知道業績=客流量X轉化率X客單價，那麼客流量、轉化率和客單價就是增長性指標，三者相對應的數據也就是增長性指標數據。
①客流量是指每天有多少進店的客戶。
客流量的數據收集不僅是簡單記錄今天總共獲取了多少客戶這麼簡單，首先要區分獲客渠道，比如自然進店、網絡渠道、老客戶介紹等，然後再計算出每個渠道的獲客成本。
通過對這個數據的分析，我們不僅可以判斷出哪個渠道獲客量大，哪個渠道獲客成本低，從而去指導我們未來的經營規劃。
②轉化率就是進店客戶最後成交的比例。
轉化率也是一個很重要的因素，透過轉化率我們可以發現很多可以提升和改進的內容，對提高業績有著至關重要的作用。
比如公司的平均轉化率一直維持在30%左右，突然有一天轉化率飆升至60%，那麼這一天絕對有某個因素提升了當天的轉化率，通過對這個因素的分析，可以將該因素複製到日後的銷售活動中，從而提升整體的平均轉化率。
如何做出最好、最正確的選擇，這是一道難題，即便是偉大的智人也會犯難。
2500年前，著名的哲學家蘇格拉底帶領著他最優秀的幾個弟子，來到了一片麥田前。此時，正是麥子成熟的季節，金燦燦沉甸甸的麥穗，在麥田裡隨風搖曳。
蘇格拉底對他優秀的弟子們說：“請你們走進麥田，一直往前不要回頭，途中摘下一個最大的麥穗。”
弟子們聽到了老師的要求之後，就陸陸續續走進了麥田中，而蘇格拉底則來到了麥田的盡頭，在那裡等待弟子。
身處麥田之中的弟子們都犯了難，一眼望去全是麥穗，細細看下身旁，是有的大有的小，可是遠處還有更多的麥穗，究竟哪個才是最大的呢？
猶豫不決的弟子們，只能繼續往前走。這一株挺大的，摘了它吧，剛要伸手去摘，卻發現旁邊那一株也不小啊。
最後，蘇格拉底在麥田的盡頭，看到了自己的弟子們走出了麥田，雖然有的人手裡空空如也，有的人手裡拿著一個麥穗，但他們臉上的表情卻都是一副垂頭喪氣的樣子，很顯然，即便是那些摘了麥穗的弟子，也覺得自己摘的麥穗不是最大的。
蘇格拉底是著名的哲人，他的弟子們也都是優秀卓越之人，但面對茫茫無際的麥穗，也無法去判斷哪一個麥穗是最大的。那麼這個問題就無解了嗎？當然不是，我們可以藉助數學思維，去做出理性又客觀的決策。
如何在數不清的麥穗中找到最大的一株麥穗呢？我們可以把這片麥田劃分為三段，當走過第一段的時候，不要急於去做決定，而是把心思放在觀察麥穗上面，把眼睛所能見到的麥穗分為大、中、小這三類；在第二段的時候，仍是隻觀察不下手，目的是驗證第一段有關麥穗大小的判斷是否正確。
等到了第三段的時候，我們就可以從前兩段路程中得出的經驗，去指導選擇了，在歸到大類麥穗中選擇一個麥穗，這個麥穗不一定是真正意義上最大的那株麥穗，但一定不是小類和中類麥穗，這是我們所能做出的最理性、最正確的決定。
這就是著名的麥穗理論，前三分之一觀察提取數據，中三分之一驗證數據，後三分之一根據數據指導實踐，進行選擇。
1、運用數學思維，做出理性的決策
無論是個人的成長和抉擇，還是企業的經營和決策，甚至是國家的治理，這背後都有一個共同的邏輯：經營決策。
所謂的經營決策其實就是我們與這個世界的博弈，我們面臨的信息和選擇有無數多，就如同麥田裡數不清的麥穗，只有經過理性又客觀的思考，才能讓我們做出，最無限接近於最正確的那個抉擇，找出“最大”的那個麥穗。
如何去客觀認識這個世界，做出理性決策呢？最佳的方法就是運用數學思維，我們都知道文史哲是沒有標準答案的，而以數字為基礎的數理化則都是有標準答案的。
文字也許可以欺騙我們，但數字不會。數字沒有歧義，簡單清晰明瞭，一看就明白，它也不會說謊。於是，載有信息，具有意義的數字——數據，就是這個世界的底牌。
既然經營決策是人類世界永恆的主題之一，那麼對數據的分析和應用也就是這個世界的最底層的邏輯——蒐集信息，驗證信息和運用信息。
所謂決策，其實就是通過對已知的掌握來對未知做出選擇和判斷，換句話說，就是用已知來揭示未知。
在決策過程中，數據量的掌握程度是至關重要的，誰掌握了更多的信息量，誰就有可能做出更加正確的決定，這也是為什麼打仗勝利的關鍵不僅在於兵力的多少，還取決於對戰場和敵方信息量的掌握。
隨著互聯網時代的到來，數據的獲得相對以往變得更加的簡單和豐富，“大數據”成為近十年來最火的趨勢之一。
通過對大數據的分析，我們可以獲得一些顛覆性的數據，比如爸爸們去超市裡購買尿不溼的時候，往往會再買一些啤酒回去，於是商場把啤酒與尿不溼放在一起銷售，神奇地提高了雙方的銷售額。
利用數據之眼去科學運營企業，無疑是理性地一種做出決策的方法。我們在企業中做出的決策，比如電商行業，我們應該做什麼樣的新品，產品大概能賣多少，應該如何備貨，甚至如何選擇營銷海報的風格等等，都是需要全盤策劃和決策的。
如果僅是靠原有的經驗來支撐決策的話，很容易走彎路，因為人的經驗獲得畢竟是有限的。而藉助相關的調查數據，可以搞清楚受眾喜歡什麼樣的產品，需求量是多少，從哪個環節可以降低成本，提升利潤率……從而讓我們減少試錯，直接去做出市場需要的，受眾喜愛的產品，利潤率高的產品。
2、企業如何基於數據做出決策？
那麼問題來了，數據如此的神奇，我們在企業經營管理該如何基於數據做出決策呢？如何去收集企業中的數據呢？可記錄的數據那麼多，哪些是要重點收集的？哪些又是需要重點分析的呢？
企業管理者在收集和分析數據的時候，要至少掌握和了解增長性指標數據和生產力指標數據，這兩個維度方面的內容。接下來，我們就來詳細論述什麼是增長性指標和生產力指標。
增長性指標就是與業績有關的指標，通俗來說就是多掙錢，提高業績。我們知道業績=客流量X轉化率X客單價，那麼客流量、轉化率和客單價就是增長性指標，三者相對應的數據也就是增長性指標數據。
①客流量是指每天有多少進店的客戶。
客流量的數據收集不僅是簡單記錄今天總共獲取了多少客戶這麼簡單，首先要區分獲客渠道，比如自然進店、網絡渠道、老客戶介紹等，然後再計算出每個渠道的獲客成本。
通過對這個數據的分析，我們不僅可以判斷出哪個渠道獲客量大，哪個渠道獲客成本低，從而去指導我們未來的經營規劃。
②轉化率就是進店客戶最後成交的比例。
轉化率也是一個很重要的因素，透過轉化率我們可以發現很多可以提升和改進的內容，對提高業績有著至關重要的作用。
比如公司的平均轉化率一直維持在30%左右，突然有一天轉化率飆升至60%，那麼這一天絕對有某個因素提升了當天的轉化率，通過對這個因素的分析，可以將該因素複製到日後的銷售活動中，從而提升整體的平均轉化率。
③客單價就是客戶平均購買商品的金額。
提高客單價是提升業績和營業額的一種方法，通過了解客單價，我們若是發現某個渠道的均價比較低，那麼就可以為這個渠道的客戶設置一個專有的優惠政策。這樣不僅能夠避免優惠政策拉低其他渠道客戶應得的利潤，還能拉高這個渠道的客單價，增加營業額。
說完增長性指標，我們再來說說生產力指標，就是員工的生產效率，主要指標有工作量、完成率等等。
我們以兒童攝影行業為例，如果員工A用1個小時拍攝完成一個寶寶，員工B用40分鐘拍攝完成一個寶寶。無疑是員工B的工作效率高，但先不要輕易下結論。
員工A的客戶後續平均加片金額是500元，而員工B的則是200元；此外，員工A的老客戶轉介紹也要比員工B多很多。
通過對整個數據的完成分析，我們會發現員工B雖然工作效率高，但工作質量低，這也就是今後要著重提升和改進的方向。
在企業經營決策方面，我們可以通過對增長性指標數據和生產力指標數據的收據、整理和分析，發現經營中存在的優勢和劣勢，優勢繼續保持，劣勢則有針對性的改進和提升，最後讓企業的經營步入良性的發展軌道之中。
3、數據收集只是第一步，分析和應用更重要
企業的活動是由經營和管理兩方面相輔相成的，說完了“數據之眼”在企業經營中的利用，那麼我們再來看看如何利用數據指導企業管理。
管理的對象是人，那麼所要收集的數據就是人的個人行為指標數據，分為可以量化的數據和不可量化的數據。
如何做出最好、最正確的選擇，這是一道難題，即便是偉大的智人也會犯難。
2500年前，著名的哲學家蘇格拉底帶領著他最優秀的幾個弟子，來到了一片麥田前。此時，正是麥子成熟的季節，金燦燦沉甸甸的麥穗，在麥田裡隨風搖曳。
蘇格拉底對他優秀的弟子們說：“請你們走進麥田，一直往前不要回頭，途中摘下一個最大的麥穗。”
弟子們聽到了老師的要求之後，就陸陸續續走進了麥田中，而蘇格拉底則來到了麥田的盡頭，在那裡等待弟子。
身處麥田之中的弟子們都犯了難，一眼望去全是麥穗，細細看下身旁，是有的大有的小，可是遠處還有更多的麥穗，究竟哪個才是最大的呢？
猶豫不決的弟子們，只能繼續往前走。這一株挺大的，摘了它吧，剛要伸手去摘，卻發現旁邊那一株也不小啊。
最後，蘇格拉底在麥田的盡頭，看到了自己的弟子們走出了麥田，雖然有的人手裡空空如也，有的人手裡拿著一個麥穗，但他們臉上的表情卻都是一副垂頭喪氣的樣子，很顯然，即便是那些摘了麥穗的弟子，也覺得自己摘的麥穗不是最大的。
蘇格拉底是著名的哲人，他的弟子們也都是優秀卓越之人，但面對茫茫無際的麥穗，也無法去判斷哪一個麥穗是最大的。那麼這個問題就無解了嗎？當然不是，我們可以藉助數學思維，去做出理性又客觀的決策。
如何在數不清的麥穗中找到最大的一株麥穗呢？我們可以把這片麥田劃分為三段，當走過第一段的時候，不要急於去做決定，而是把心思放在觀察麥穗上面，把眼睛所能見到的麥穗分為大、中、小這三類；在第二段的時候，仍是隻觀察不下手，目的是驗證第一段有關麥穗大小的判斷是否正確。
等到了第三段的時候，我們就可以從前兩段路程中得出的經驗，去指導選擇了，在歸到大類麥穗中選擇一個麥穗，這個麥穗不一定是真正意義上最大的那株麥穗，但一定不是小類和中類麥穗，這是我們所能做出的最理性、最正確的決定。
這就是著名的麥穗理論，前三分之一觀察提取數據，中三分之一驗證數據，後三分之一根據數據指導實踐，進行選擇。
1、運用數學思維，做出理性的決策
無論是個人的成長和抉擇，還是企業的經營和決策，甚至是國家的治理，這背後都有一個共同的邏輯：經營決策。
所謂的經營決策其實就是我們與這個世界的博弈，我們面臨的信息和選擇有無數多，就如同麥田裡數不清的麥穗，只有經過理性又客觀的思考，才能讓我們做出，最無限接近於最正確的那個抉擇，找出“最大”的那個麥穗。
如何去客觀認識這個世界，做出理性決策呢？最佳的方法就是運用數學思維，我們都知道文史哲是沒有標準答案的，而以數字為基礎的數理化則都是有標準答案的。
文字也許可以欺騙我們，但數字不會。數字沒有歧義，簡單清晰明瞭，一看就明白，它也不會說謊。於是，載有信息，具有意義的數字——數據，就是這個世界的底牌。
既然經營決策是人類世界永恆的主題之一，那麼對數據的分析和應用也就是這個世界的最底層的邏輯——蒐集信息，驗證信息和運用信息。
所謂決策，其實就是通過對已知的掌握來對未知做出選擇和判斷，換句話說，就是用已知來揭示未知。
在決策過程中，數據量的掌握程度是至關重要的，誰掌握了更多的信息量，誰就有可能做出更加正確的決定，這也是為什麼打仗勝利的關鍵不僅在於兵力的多少，還取決於對戰場和敵方信息量的掌握。
隨著互聯網時代的到來，數據的獲得相對以往變得更加的簡單和豐富，“大數據”成為近十年來最火的趨勢之一。
通過對大數據的分析，我們可以獲得一些顛覆性的數據，比如爸爸們去超市裡購買尿不溼的時候，往往會再買一些啤酒回去，於是商場把啤酒與尿不溼放在一起銷售，神奇地提高了雙方的銷售額。
利用數據之眼去科學運營企業，無疑是理性地一種做出決策的方法。我們在企業中做出的決策，比如電商行業，我們應該做什麼樣的新品，產品大概能賣多少，應該如何備貨，甚至如何選擇營銷海報的風格等等，都是需要全盤策劃和決策的。
如果僅是靠原有的經驗來支撐決策的話，很容易走彎路，因為人的經驗獲得畢竟是有限的。而藉助相關的調查數據，可以搞清楚受眾喜歡什麼樣的產品，需求量是多少，從哪個環節可以降低成本，提升利潤率……從而讓我們減少試錯，直接去做出市場需要的，受眾喜愛的產品，利潤率高的產品。
2、企業如何基於數據做出決策？
那麼問題來了，數據如此的神奇，我們在企業經營管理該如何基於數據做出決策呢？如何去收集企業中的數據呢？可記錄的數據那麼多，哪些是要重點收集的？哪些又是需要重點分析的呢？
企業管理者在收集和分析數據的時候，要至少掌握和了解增長性指標數據和生產力指標數據，這兩個維度方面的內容。接下來，我們就來詳細論述什麼是增長性指標和生產力指標。
增長性指標就是與業績有關的指標，通俗來說就是多掙錢，提高業績。我們知道業績=客流量X轉化率X客單價，那麼客流量、轉化率和客單價就是增長性指標，三者相對應的數據也就是增長性指標數據。
①客流量是指每天有多少進店的客戶。
客流量的數據收集不僅是簡單記錄今天總共獲取了多少客戶這麼簡單，首先要區分獲客渠道，比如自然進店、網絡渠道、老客戶介紹等，然後再計算出每個渠道的獲客成本。
通過對這個數據的分析，我們不僅可以判斷出哪個渠道獲客量大，哪個渠道獲客成本低，從而去指導我們未來的經營規劃。
②轉化率就是進店客戶最後成交的比例。
轉化率也是一個很重要的因素，透過轉化率我們可以發現很多可以提升和改進的內容，對提高業績有著至關重要的作用。
比如公司的平均轉化率一直維持在30%左右，突然有一天轉化率飆升至60%，那麼這一天絕對有某個因素提升了當天的轉化率，通過對這個因素的分析，可以將該因素複製到日後的銷售活動中，從而提升整體的平均轉化率。
③客單價就是客戶平均購買商品的金額。
提高客單價是提升業績和營業額的一種方法，通過了解客單價，我們若是發現某個渠道的均價比較低，那麼就可以為這個渠道的客戶設置一個專有的優惠政策。這樣不僅能夠避免優惠政策拉低其他渠道客戶應得的利潤，還能拉高這個渠道的客單價，增加營業額。
說完增長性指標，我們再來說說生產力指標，就是員工的生產效率，主要指標有工作量、完成率等等。
我們以兒童攝影行業為例，如果員工A用1個小時拍攝完成一個寶寶，員工B用40分鐘拍攝完成一個寶寶。無疑是員工B的工作效率高，但先不要輕易下結論。
員工A的客戶後續平均加片金額是500元，而員工B的則是200元；此外，員工A的老客戶轉介紹也要比員工B多很多。
通過對整個數據的完成分析，我們會發現員工B雖然工作效率高，但工作質量低，這也就是今後要著重提升和改進的方向。
在企業經營決策方面，我們可以通過對增長性指標數據和生產力指標數據的收據、整理和分析，發現經營中存在的優勢和劣勢，優勢繼續保持，劣勢則有針對性的改進和提升，最後讓企業的經營步入良性的發展軌道之中。
3、數據收集只是第一步，分析和應用更重要
企業的活動是由經營和管理兩方面相輔相成的，說完了“數據之眼”在企業經營中的利用，那麼我們再來看看如何利用數據指導企業管理。
管理的對象是人，那麼所要收集的數據就是人的個人行為指標數據，分為可以量化的數據和不可量化的數據。
可以量化的數據就是我們上文提到的經營性數據，比如接待多少客戶，成交多少客戶，客單價多少，轉介紹多少等等。不可量化的行為，就是員工工作的主動性和能動性，是我們傳統管理中很難量化方面的內容，因為老闆和管理者不可能一直盯著員工。
但是隨著企業管理軟件的普及，通過簽到、任務、打賞、日誌、學習等多個維度的數據，也可以量化員工在能動性和主動性方面的行為。
①通過上下班的打卡，可以判斷員工的出勤率、上班的準時度以及工作的時長，可以反映出一個員工的時間觀和對工作的態度。
②通過任務系統，可以判斷員工的工作參與數和工作效率，從而反映出他是否會主動工作。
③通過打賞，可以判斷員工的協同度、是否能主動地進行工作。
④通過日誌，可以判斷員工的績效完成情況，做事情是否有結果，是否有責任心和擔當。
⑤通過學習，可以通過員工的學習時長，進而判斷出他的發展潛力，一般愛學習的人，成長會更快，發展潛力也更大。
通過對行為的量化數據，老闆和中層管理者可以一目瞭然地知道這個員工現在的工作狀態如何。
其實，對企業經營管理來說，收集數據其實並不是一件難事，被忽視的往往是對數據的分析。寫日報，給領導彙報工作數據這樣的事情很多單位都在進行，但是往往會有這樣一種結果就是大家最後數據報著報著只剩一種形式。
如何做出最好、最正確的選擇，這是一道難題，即便是偉大的智人也會犯難。
2500年前，著名的哲學家蘇格拉底帶領著他最優秀的幾個弟子，來到了一片麥田前。此時，正是麥子成熟的季節，金燦燦沉甸甸的麥穗，在麥田裡隨風搖曳。
蘇格拉底對他優秀的弟子們說：“請你們走進麥田，一直往前不要回頭，途中摘下一個最大的麥穗。”
弟子們聽到了老師的要求之後，就陸陸續續走進了麥田中，而蘇格拉底則來到了麥田的盡頭，在那裡等待弟子。
身處麥田之中的弟子們都犯了難，一眼望去全是麥穗，細細看下身旁，是有的大有的小，可是遠處還有更多的麥穗，究竟哪個才是最大的呢？
猶豫不決的弟子們，只能繼續往前走。這一株挺大的，摘了它吧，剛要伸手去摘，卻發現旁邊那一株也不小啊。
最後，蘇格拉底在麥田的盡頭，看到了自己的弟子們走出了麥田，雖然有的人手裡空空如也，有的人手裡拿著一個麥穗，但他們臉上的表情卻都是一副垂頭喪氣的樣子，很顯然，即便是那些摘了麥穗的弟子，也覺得自己摘的麥穗不是最大的。
蘇格拉底是著名的哲人，他的弟子們也都是優秀卓越之人，但面對茫茫無際的麥穗，也無法去判斷哪一個麥穗是最大的。那麼這個問題就無解了嗎？當然不是，我們可以藉助數學思維，去做出理性又客觀的決策。
如何在數不清的麥穗中找到最大的一株麥穗呢？我們可以把這片麥田劃分為三段，當走過第一段的時候，不要急於去做決定，而是把心思放在觀察麥穗上面，把眼睛所能見到的麥穗分為大、中、小這三類；在第二段的時候，仍是隻觀察不下手，目的是驗證第一段有關麥穗大小的判斷是否正確。
等到了第三段的時候，我們就可以從前兩段路程中得出的經驗，去指導選擇了，在歸到大類麥穗中選擇一個麥穗，這個麥穗不一定是真正意義上最大的那株麥穗，但一定不是小類和中類麥穗，這是我們所能做出的最理性、最正確的決定。
這就是著名的麥穗理論，前三分之一觀察提取數據，中三分之一驗證數據，後三分之一根據數據指導實踐，進行選擇。
1、運用數學思維，做出理性的決策
無論是個人的成長和抉擇，還是企業的經營和決策，甚至是國家的治理，這背後都有一個共同的邏輯：經營決策。
所謂的經營決策其實就是我們與這個世界的博弈，我們面臨的信息和選擇有無數多，就如同麥田裡數不清的麥穗，只有經過理性又客觀的思考，才能讓我們做出，最無限接近於最正確的那個抉擇，找出“最大”的那個麥穗。
如何去客觀認識這個世界，做出理性決策呢？最佳的方法就是運用數學思維，我們都知道文史哲是沒有標準答案的，而以數字為基礎的數理化則都是有標準答案的。
文字也許可以欺騙我們，但數字不會。數字沒有歧義，簡單清晰明瞭，一看就明白，它也不會說謊。於是，載有信息，具有意義的數字——數據，就是這個世界的底牌。
既然經營決策是人類世界永恆的主題之一，那麼對數據的分析和應用也就是這個世界的最底層的邏輯——蒐集信息，驗證信息和運用信息。
所謂決策，其實就是通過對已知的掌握來對未知做出選擇和判斷，換句話說，就是用已知來揭示未知。
在決策過程中，數據量的掌握程度是至關重要的，誰掌握了更多的信息量，誰就有可能做出更加正確的決定，這也是為什麼打仗勝利的關鍵不僅在於兵力的多少，還取決於對戰場和敵方信息量的掌握。
隨著互聯網時代的到來，數據的獲得相對以往變得更加的簡單和豐富，“大數據”成為近十年來最火的趨勢之一。
通過對大數據的分析，我們可以獲得一些顛覆性的數據，比如爸爸們去超市裡購買尿不溼的時候，往往會再買一些啤酒回去，於是商場把啤酒與尿不溼放在一起銷售，神奇地提高了雙方的銷售額。
利用數據之眼去科學運營企業，無疑是理性地一種做出決策的方法。我們在企業中做出的決策，比如電商行業，我們應該做什麼樣的新品，產品大概能賣多少，應該如何備貨，甚至如何選擇營銷海報的風格等等，都是需要全盤策劃和決策的。
如果僅是靠原有的經驗來支撐決策的話，很容易走彎路，因為人的經驗獲得畢竟是有限的。而藉助相關的調查數據，可以搞清楚受眾喜歡什麼樣的產品，需求量是多少，從哪個環節可以降低成本，提升利潤率……從而讓我們減少試錯，直接去做出市場需要的，受眾喜愛的產品，利潤率高的產品。
2、企業如何基於數據做出決策？
那麼問題來了，數據如此的神奇，我們在企業經營管理該如何基於數據做出決策呢？如何去收集企業中的數據呢？可記錄的數據那麼多，哪些是要重點收集的？哪些又是需要重點分析的呢？
企業管理者在收集和分析數據的時候，要至少掌握和了解增長性指標數據和生產力指標數據，這兩個維度方面的內容。接下來，我們就來詳細論述什麼是增長性指標和生產力指標。
增長性指標就是與業績有關的指標，通俗來說就是多掙錢，提高業績。我們知道業績=客流量X轉化率X客單價，那麼客流量、轉化率和客單價就是增長性指標，三者相對應的數據也就是增長性指標數據。
①客流量是指每天有多少進店的客戶。
客流量的數據收集不僅是簡單記錄今天總共獲取了多少客戶這麼簡單，首先要區分獲客渠道，比如自然進店、網絡渠道、老客戶介紹等，然後再計算出每個渠道的獲客成本。
通過對這個數據的分析，我們不僅可以判斷出哪個渠道獲客量大，哪個渠道獲客成本低，從而去指導我們未來的經營規劃。
②轉化率就是進店客戶最後成交的比例。
轉化率也是一個很重要的因素，透過轉化率我們可以發現很多可以提升和改進的內容，對提高業績有著至關重要的作用。
比如公司的平均轉化率一直維持在30%左右，突然有一天轉化率飆升至60%，那麼這一天絕對有某個因素提升了當天的轉化率，通過對這個因素的分析，可以將該因素複製到日後的銷售活動中，從而提升整體的平均轉化率。
③客單價就是客戶平均購買商品的金額。
提高客單價是提升業績和營業額的一種方法，通過了解客單價，我們若是發現某個渠道的均價比較低，那麼就可以為這個渠道的客戶設置一個專有的優惠政策。這樣不僅能夠避免優惠政策拉低其他渠道客戶應得的利潤，還能拉高這個渠道的客單價，增加營業額。
說完增長性指標，我們再來說說生產力指標，就是員工的生產效率，主要指標有工作量、完成率等等。
我們以兒童攝影行業為例，如果員工A用1個小時拍攝完成一個寶寶，員工B用40分鐘拍攝完成一個寶寶。無疑是員工B的工作效率高，但先不要輕易下結論。
員工A的客戶後續平均加片金額是500元，而員工B的則是200元；此外，員工A的老客戶轉介紹也要比員工B多很多。
通過對整個數據的完成分析，我們會發現員工B雖然工作效率高，但工作質量低，這也就是今後要著重提升和改進的方向。
在企業經營決策方面，我們可以通過對增長性指標數據和生產力指標數據的收據、整理和分析，發現經營中存在的優勢和劣勢，優勢繼續保持，劣勢則有針對性的改進和提升，最後讓企業的經營步入良性的發展軌道之中。
3、數據收集只是第一步，分析和應用更重要
企業的活動是由經營和管理兩方面相輔相成的，說完了“數據之眼”在企業經營中的利用，那麼我們再來看看如何利用數據指導企業管理。
管理的對象是人，那麼所要收集的數據就是人的個人行為指標數據，分為可以量化的數據和不可量化的數據。
可以量化的數據就是我們上文提到的經營性數據，比如接待多少客戶，成交多少客戶，客單價多少，轉介紹多少等等。不可量化的行為，就是員工工作的主動性和能動性，是我們傳統管理中很難量化方面的內容，因為老闆和管理者不可能一直盯著員工。
但是隨著企業管理軟件的普及，通過簽到、任務、打賞、日誌、學習等多個維度的數據，也可以量化員工在能動性和主動性方面的行為。
①通過上下班的打卡，可以判斷員工的出勤率、上班的準時度以及工作的時長，可以反映出一個員工的時間觀和對工作的態度。
②通過任務系統，可以判斷員工的工作參與數和工作效率，從而反映出他是否會主動工作。
③通過打賞，可以判斷員工的協同度、是否能主動地進行工作。
④通過日誌，可以判斷員工的績效完成情況，做事情是否有結果，是否有責任心和擔當。
⑤通過學習，可以通過員工的學習時長，進而判斷出他的發展潛力，一般愛學習的人，成長會更快，發展潛力也更大。
通過對行為的量化數據，老闆和中層管理者可以一目瞭然地知道這個員工現在的工作狀態如何。
其實，對企業經營管理來說，收集數據其實並不是一件難事，被忽視的往往是對數據的分析。寫日報，給領導彙報工作數據這樣的事情很多單位都在進行，但是往往會有這樣一種結果就是大家最後數據報著報著只剩一種形式。
見過某個公司群，每天晚上八點所有成員彙報當日業績，然後一到八點每個人往群裡丟了一堆數據，然後就沒有然後了……
翻了翻他們群裡的聊天記錄，全都是每個人的工作數據，沒有其他的任何信息，也就說大家除了發工作數據之外，沒有任何的互動信息，這顯然是不行的。
對數據的收集只是最基礎的一步，彙總和分析才是一個很重要的環節，這也是很多企業管理者都忽視的問題。
想一想，下屬提交了工作日誌，你是不是看了一眼就通過了，並沒進行任何思考，也沒有對他的工作進行點評，時間長了員工就把日誌不當回事，弄虛作假這種情況也可能會發生，一旦投機取巧行為的多了，就會導致管理和經營危機的出現。
總結：擁有數據之眼，就能看清世界的底牌
經營決策其實就是我們與這個世界的博弈，我們面臨的信息和選擇有無數多，只有經過理性又客觀的思考，才能讓我們做出，最無限接近於最正確的那個決策。而載有信息，具有意義的數字——數據，就是這個世界的底牌。
擁有數據之眼，就擁有看清世界的底牌，為企業的經營和管理不斷的賦能。數據賦能，是智能商業的典型特徵，不懂得使用數據，就像在一片黑暗中前行，會走彎路，甚至走錯路。