資料同理心:飛奔的資料科學如何變成「易讀好用」的人類新資源?

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菲爾.哈維
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具体描述

  它不僅改變了我們知道什麼,也改變了我們知道的方式

  大數據資料是人類最重要的新資源。它不僅對企業很重要,對每個人也很重要。這種新資源能讓我們對世界的方方面面、這個星球和整個宇宙產生新的認知。

  和歷史上的其他技術革命一樣,我們對大量資料的結果了解得越多,就越了解我們自己、我們的世界以及如何改變它。然而,這種寶貴的新資源目前還沒有被充分利用、甚至被濫用或完全被忽視。

  當前資料科學及延伸的數據分析正蓬勃發展,但有個大問題是我們反而忘記了人性──「構成資料的人」、「使用資料的人」以及「期望了解結果的人」三者之間經常存在鴻溝。在資料數據化的世界中,同理心是一種強大的聯絡工具,將我們對資料的理解從純粹的技術實踐提升到可以為人類做出持久和重要貢獻的東西。

  本書源於兩位作者過去10年從事資料數據工作的經驗,以及資料同理心的講授和研究,內容包含他們與數百位跨領域資料科學、數據工程與數據哲學實作者合作得到的見解。本書將呈現良好和不良的資料使用與設計行為示例,也提供我們思考和處理資料的新方法及練習。

  資料非常重要、非常有價值,
  而我們卻常亂搞一通

  你是否發現以下類似情境:
  ★ 深諳資料科學及其技術的人,「不太在乎其他部門的人」(因為他們不懂)
  ★ 經理人會希望技術部門人員「總之就是按照吩咐去做」
  ★ 每天都要處理龐雜形式的資料,卻懷疑海量資料帶來的「新工作」是否帶來進步與效率?
  ★ 恨透了組織內部某種檔案格式,因為它既醜又難用。

  ──當科技愈聰明,算力愈強,資料也就更可能被誤用與浪費。
  資料科學家+人工智慧實作者 聯手解決當世「資料不適症」

  資料是人類最重要的新資源,它能為我們人生的所有面向帶來洞見──甚至關乎地球與宇宙。資料不僅改變了我們的知識,也改變了我們獲取知識的方式。如同過去多次科技革命那般,資料的價值能精進我們作為人類的存在,且程度可能更勝以往。

  本書能幫助你瞭解如何正確運用資料、告訴你資料為什麼重要、以及現在企業與政府如何使用資料。本書以極具說服力的方式說明了同理心何以是理解資料的關鍵。提升對資料的理解能為你的事業、人生、甚至整個世界帶來持久而重要的貢獻。
洞悉数据背后的温度:构建可信、有温度的数据生态 在信息爆炸的时代,数据早已超越了单纯的数字和代码,成为驱动社会变革、重塑商业模式的核心资产。然而,海量数据的涌现也带来了新的挑战:如何确保这些数据不仅“存在”,更能被“理解”和“信任”?如何将冰冷的技术转化为真正服务于人的力量? 本书深入探讨了一个至关重要的议题:如何在数据科学的飞速发展中,锚定“同理心”这一核心价值,从而构建一个真正以人为本、富有洞察力的数据生态。 这不仅仅是一本关于技术实现或算法优化的指南,更是一部关于数据哲学、伦理实践与组织文化重塑的深度思考录。 我们不再满足于仅仅构建预测模型或优化推荐系统,我们追求的是“数据可信度”和“用户体验的温度”。本书将引导读者穿越技术与人性的交界地带,探索如何让数据科学的成果——那些原本深藏于复杂统计模型中的洞察——变得清晰、透明、易于被决策者和最终用户所接纳和使用。 全书结构围绕“理解、转化、落地、治理”四大核心支柱展开,层层递进,旨在为数据专业人士、产品经理乃至企业高层提供一套全面的实践框架。 --- 第一部分:理解数据的“非技术性”价值——超越指标的同理心基础 本部分聚焦于重塑我们对数据价值的根本认知。数据科学常常被局限于“准确率”和“效率提升”的量化指标中,但本书强调,数据的真正力量在于其能否引发“共鸣”和“信任”。 1. 破译“沉默的少数派”:边缘案例的价值挖掘 我们通常过度关注平均值和多数群体的行为模式,却常常忽略了那些仅占少数的、但具有决定性影响力的边缘案例。本书将详细阐述如何设计数据采集与分析流程,主动搜寻和解读这些“沉默的少数派”的声音,确保我们的数据洞察是全面且公平的。这需要一种对潜在偏差的高度警觉和结构化的同理心投入。 2. 语境的陷阱:构建数据的“环境地图” 数据从不真空存在。一个指标的意义,完全取决于它所处的组织、市场、文化和社会环境。本书探讨了如何系统性地记录和分析数据的“环境地图”——包括收集时间、技术限制、初始假设以及历史演变。只有充分理解了数据的“生长环境”,我们才能避免“搬运式”应用带来的误判。 3. 需求的深度访谈:将用户痛点转化为数据问题 数据科学家和工程师往往从“有什么数据”出发,而不是从“用户真正需要解决什么问题”出发。本章介绍了一套“反向工程式需求分析法”,教导团队如何通过深度的、非结构化的用户访谈和观察,将模糊的业务痛点提炼成清晰、可量化、且具有人文关怀的数据科学假设。 --- 第二部分:从复杂模型到人类语言的转化艺术——可解释性与叙事的力量 数据科学的成果往往被困在高维度的数学迷宫中。本部分的核心目标是将复杂的模型输出,转化为决策者和非技术人员能够理解、信任并立即采取行动的清晰信息。 4. “为什么”比“是什么”更重要:构建层次化的可解释性界面 本书区分了不同受众对“可解释性”的需求层次。对于监管者、需要宏观决策的领导层和最终用户,他们需要的解释模型是不同的。我们探讨了从局部解释(LIME, SHAP的精细化应用)到全局因果推断的递进式解释框架,确保解释的深度与广度恰到好处,避免过度简化带来的失真。 5. 数据叙事学:用故事线连接数据与行动 数据分析的终点不是生成图表,而是驱动改变。本章提供了构建“数据故事线”的实用工具箱,强调如何利用情绪钩子(Emotional Hooks)、清晰的主角(关键指标或用户画像)和明确的冲突(当前挑战),将枯燥的统计发现包装成引人入胜、易于传播的叙事。 6. 仪表板的“人文设计”:消除认知负荷的设计原则 一个优秀的仪表板应当是直观的“副驾驶”,而非分散注意力的“信息过载器”。我们将审视仪表板设计的心理学基础,聚焦于信息密度控制、视觉层次优化以及警报机制的温度设定,确保用户在查看数据时,能迅速捕捉到关键信号,而不是在海量视觉元素中迷失。 --- 第三部分:落地与协作的飞轮——构建以人为本的数据产品文化 数据洞察的价值必须通过可靠的产品和服务触达用户。本部分关注如何将理论上的洞察转化为生产环境中的可靠、持续运行的“数据资产”。 7. 建立“信任沙盒”:快速迭代与失败的伦理边界 在敏捷开发中,数据模型需要快速迭代,但这可能带来暂时的不准确性。本书提出了一种“信任沙盒”机制,定义了模型在测试、灰度发布和全面上线过程中的透明化标准和用户反馈回路,确保用户始终了解他们正在与哪个版本的“数据智能”互动。 8. 跨职能沟通的“翻译官”:数据科学家的角色延伸 数据科学家不应是孤立的技术专家,而是连接业务、设计和工程的“文化桥梁”。本章详细介绍了如何通过共享术语表(Glossary)、联合工作坊和共同指标定义,打破职能壁垒,确保所有人对“成功”的定义保持一致。 9. 自动化中的人性锚点:当AI接管决策时 随着自动化程度提高,人类的干预点变得更加关键。本书深入探讨了在高度自动化的系统中,如何巧妙地设计“人工复核节点”和“紧急接管流程”,确保系统在遇到极端或非预期情况时,能够优雅地将控制权交还给具备同理心和上下文理解能力的人类操作者。 --- 第四部分:数据的长期守护——治理、责任与未来视野 数据治理不再是合规部门的例行公事,而是构建长期客户信任的战略基石。 10. 从“合规”到“责任”:数据伦理的嵌入式实践 本书超越了GDPR或CCPA等法规的硬性要求,探讨了如何将“数据不作恶”的理念内化为组织的首要原则。这包括建立“影响评估流程”,主动预判模型部署可能对弱势群体或特定用户群造成的潜在负面影响。 11. 数据的“保质期”与“可追溯性”:动态维护数据生命周期 随着时间推移,数据的相关性和准确性都会衰减。我们提出了一个动态数据审计框架,它不仅记录数据从何而来,更主动监控其在实际应用中的表现衰退速度,并建立自动化的“数据退休”或“再训练”触发机制,确保流向用户的始终是最新鲜、最相关的洞察。 12. 培养组织级的“数据情商”:长期投资于数据素养 最终,数据的力量取决于组织中每个成员的数据素养水平。本书倡导将数据教育视为一项持续的、高优先级的战略投资,重点培养的不是建模能力,而是批判性地审视数据来源、质疑模型输出的倾向性,以及用数据进行有效、有温度沟通的能力。 本书承诺提供一套切实可行、充满人本关怀的方法论,帮助数据团队实现从“技术卓越”到“价值共鸣”的深刻转变,让数据真正成为推动社会进步的、可信赖的“人类新资源”。

著者信息

作者簡介

菲爾.哈維 Phil Harvey


  在英國多塞特郡長大,並於薩塞克斯大學(University of Sussex)取得人工智慧學士學位。他從事的大多是資訊產業工作,從地板下配線、電腦建置、到十五年的程式設計職涯,其中五年身為新創公司的技術創辦人暨技術長。菲爾是一項認證專利發明人,目前並擔任微軟公司的資料與人工智慧雲端解決方案架構師。

諾莉雅.希門尼斯.馬丁尼茲 博士 Dr. Noelia Jiménez Martínez

  出生於阿根廷,天文物理學家。她曾在倫敦擔任資料科學顧問,與多家大公司與各種中小型企業合作,也曾在歐洲的數間大學擔任天文物理學研究員,並在Unbound 出版社擔任資料科學與天文科學主任。她在拉普拉塔大學取得了應用於星系形成與化學演化的計算天文物理學博士學位。她利用空閒時間探討如何用運人工智慧的解決方案避免氣候與生態的崩潰。

譯者簡介

廖崇佑


  臺灣大學翻譯碩士學位學程畢業,譯有:《多極世界衝擊》、《真的好奇怪:希臘神話》、《貓咪問題全攻略》、《無法測量的領導藝術》等書。現為自由譯者及英語學習粉絲頁「賓狗單字」共同創辦人。

图书目录

前言
本書用意
導讀
氣候危機
演化知識論體系
深入資料
深入同理心
深入觀點
交給各位

附錄一:給科技建構者的深度技術案例
附錄二:給資料旅程初心者的資料擘劃指南
致謝


 

图书序言

  • ISBN:9789579689816
  • 叢書系列:catch On
  • 規格:平裝 / 268頁 / 14.8 x 21 x 1.7 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

图书试读

前言(兩位合著者的話)

  菲爾的話

  「科技是簡單的部分;困難的部分是人。」

  我不曉得這句話從哪裡聽來的,不過我整個職涯都應證了此言不假。早在學生時期,當大多數的理工宅都迷戀著微軟系統,而我則不幸地著迷於麥金塔電腦時,我就開始遊走於人與科技之間了。這常常使我陷入窘境。舉例來說,選擇大學預科考試課程時,我選的是計算機科學、數學以及傳播學。這種不尋常的組合會使我在預科學院難以排課,所以我被逼著放棄讀離散數學(discrete mathematics),改而讀統計學。面對大學學系的選項時,我選擇人工智慧學系的文學士學位,而不是計算機科學暨人工智慧學系的理學士學位。職涯發展諮詢師聽到這個決定,神態糾結地說:「你讀這個科系會找不到工作,雇主都只看計算機科學學位。」即便上了大學,我在大三仍選修日本語言文化與社會,而不是更技術性的課程。與人類學家當朋友是一大樂事。

  我在試圖成為3D繪圖藝術家時,遇到了同樣的問題。政府的職涯諮詢專員透過電話直截了當地對我說:「你沒有受過藝術訓練,你是技術人員。找一份能夠運用科技幫助藝術家的工作吧。」

  我先是做了「非工程師」工作(試著當一位3D繪圖人員),接著成為工程師(幫助3D繪圖藝術家),繼而創辦新創公司、擔任技術長。經歷這些年後,我才真正與資料有意義地邂逅。我發現資料是一種資源,能完美支持我們對世界與世人的新理解。歷經五年,科技對我而言變得清晰了,透過科技,我能在資料中看見世界。

  我遊走在科技與人之間好些日子了,如今這些經驗變得明朗透澈,我希望這些經驗值得分享。對我來說,這些經驗能夠以資料同理心(data empathy)的概念呈現。

  在資訊產業把快速創新作為不間斷的養分,造成產業過度膨脹且偏執之際,我認為顯而易見的是:資訊產業缺乏人文技能。這種不平衡是有害的。我發現,資料與科技方面的同理心缺乏,正阻擋著人類向前進。證據俯首即是。

  我想盡點心力,有鑑於我過往的尷尬科技經驗,我想我可以帶來幫助。

  諾莉雅的話

  我生長於阿根廷北部薩爾塔省(Salta)的首都。我在那裡長大,過程中盡可能抵抗以男性為尊的文化,並在十八歲那年離開家鄉,到布宜諾斯艾利斯的拉普拉塔大學(University of La Plata)讀天文學。在那裡,男性為尊的文化固然沒有消散,不過沒那麼嚴重。

  我擁有計算天文物理學(Numerical Astrophysics)博士學位,也在學術界工作多年。我運用不同的解決方案和技術(包括不同的星系化學演化模組),編寫大規模宇宙模擬程式,並進行分析工作。高品質教育在阿根廷是免費的,所以我在大學時期也研修我有興趣的芭蕾舞和拉丁美洲歷史課程。

  我實屬幸運,曾到世界各地遊覽,並居住過許多不同國家,這不但要拜我的博士後職位所賜,也多虧了我住在薩爾塔時所屬的合唱團(我們很熱衷於參賽)。

  最後,某年隆冬,在蘇格蘭美好的聖安德魯斯鎮(St Andrews)工作時,我意識到自己必須改變,於是搬到倫敦成為一名資料科學顧問。我十分幸運地再次得以與一大群來自不同背景的資料科學家共事;不同產業都在試圖以資料作為驅動力,或是優化已經由資料所驅動的程序。我目前任職於Unbound出版社,我很榮幸能擁有這份夢想中的工作。我喜愛閱讀、書本以及出版世界,也對Unbound出版社的使命充滿熱情。

  我和菲爾是在資料科學訓練認識並成為朋友的。第二年後,我們都指導有分析專長的博士生執行資料科學專案。他當時問我有沒有興趣幫忙寫一本關於資料與同理心的書。

  我答應了,因為我有一個非常重要且源於個人經驗的訊息要傳達。我來自地球的另一邊,一個北半球少有耳聞的地方,我受教於一群最睿智、最聰明、長期受苦的人。他們都是為了躲避二戰的後果而移居阿根廷的移民。我後來也體認到與家人遠渡重洋遷移所必須付出的代價。幾個世代後,我也開始重視穩定、關係網絡與教育,開始明白數個世紀的壓迫、殘害與貪婪,對生靈萬物造成了何等折磨。

  我想透過訴說我在南美洲的兒時故事來介紹自己。那裡的天空舉世最美,儘管貧窮,我們有森林、有自然澄淨的空氣、有每夜都能看見完整銀河輪廓的壯闊星空,無論誰皆能享受其中。我想傳遞一種尊敬之感,一種對大自然、對我們有幸能與其共處的萬物、對宇宙中除了我們自己與其它已知生物外的「其他」生命的尊敬。我的母親是一名生物學家,我從小就生活在微觀世界裡。她賦予我對於生靈萬物的細膩感受。她引導我深思每片葉子與每隻昆蟲的存在,其複雜與美麗,並對我訴說這些生物神祕安靜的世界與互動。因為她,這些生物在我眼中變得神聖。

  我敬仰自然。我熱愛它。我尊敬它的程度勝過許多人所謂的「神聖」事物。我與自然有深刻的連結,這或許是為什麼我對地球上的野生動物、美麗景貌以及生態多樣性現在的慘況感到極為憤怒,對未來的黑暗前景感到憂傷。

  就個人層面而言,這本書的撰寫過程十分困難。我只能從深沉的抑鬱中出發,爬梳哀傷的情緒,然後重新觸碰憤怒和悲傷─這是我書寫的唯一辦法。

  我在尋找社群時,找到了寬慰和希望。我發現深深擔心氣候和生態崩潰的不只有我。我必須不斷重複發揮同理心,陪伴社群的新成員理解這個現實;社群裡有年輕家長、有被忽視的科學家、有孩子⋯⋯我能感受他們目睹未來正在被少數貪婪的(白種)男人偷走的痛苦與憤怒。

  同時我也意識到自己的觀點與別人頗為不同,甚至在同道之人中也如此;因為我來自低度開發世界,通常每十年會有一次經濟或社會崩潰,這種摧殘加深了我的無助。我們被排除在決定重大事務的談判之外。

  於是,我答應寫這本書,我要透過這個機會說清楚一件事,那就是無論如何我們都必須記得:我們就是自然,彼此相互連結。無論是身為科技專家、資料科學家或純粹作為人類的我們,都必須明白自然不能被金錢化操作。誰能為穩定的氣候、乾淨的空氣、健康的土壤、海洋、老虎、無尾熊、大象、花朵、鳥類或細菌定價呢?我們無法用金錢換得或創造這些生態。我們對這些經歷數百萬年演變的複雜系統與人類之間的精密關係了解甚少。

  人類把自然當作理所當然。最屈居弱勢的生態正面臨危險。然而,我也相信人們有改變結構和改善世界的力量。在第四次工業革命之初,我們有了新工具(如資料)以及新挑戰。

  這是我將在本書中探討的訊息。作為一個群體,人類正面臨有史以來最重要的任務,而「同理心」是執行這項任務的關鍵概念。我從父親那裡學到這點,他教會我要先為他人著想,永遠要以慷慨的心胸理解他人的感受,並先預期他人的需要。

  我也想幫忙。

  我肯定自己能幫上忙。

  本書用意

  本書的書寫對象是那些心底明白資料很重要的人。

  本書某些部分固然會涉及技術專業,但這不是只設計給專業人士看的專業書籍。如果某些段落讀起來太費勁,儘管略過。我們希望走在技術與人之間,希望促使人更親近科技,讓科技專家更親近人。最重要的是,我們希望促成兩方之間的對談。

  讀完這本書後,你會有新的想法、技能與工具來幫助你運用資料同理心取得更大的成功。

  可嘆的是,某些能受到本書幫助的人們不會主動拿起它。某些曾參與形塑本書基礎的講座和討論的人們並不懂這本書。我們可以從他們的回饋中聽出來。

  然而,某些人如我們希望的,主動地閱讀了這本書,並給了我們很美好的回饋。有些人表示,我們這兩個硬派技術人如此深入探討「軟技能」以及科技中的環境議題,這令他們「極為耳目一新」。我們正目睹科技產業的巨變。開始有一股力量驅策人們承擔責任。員工開始要求雇主正視科技決策的生態與社會限制。儘管無法立竿見影,這類行動卻正在引領一股科技使用的變革,其中的核心在於人們對同理心的重要性有了新體認。

  這本書證明了資料產業必須提升軟技能─把人考慮進去─而且是大幅度的改善。

  感謝正在讀此書的你。讀完後,請分享這些點子、分享這本書。我們想帶來幫助,而你也可以是其中一員。

  我們的產業可以更好,遠比現在好得多。

  齊心協力,我們將能成功。

用户评价

评分

這本書光是書名就讓人眼睛一亮,「資料同理心」——這到底是什麼新玩意兒?聽起來就很有料,畢竟現在這個時代,誰不知道數據是新石油?但問題是,數據再多、演算法再強,如果最後出來的報告或分析結果,搞得像天書一樣,連部門主管看了都霧煞煞,那跟搬一堆磚頭回家有什麼兩樣?我個人覺得,真正厲害的資料科學家,不只是會寫複雜的程式碼,更重要的本事是怎麼把這些冰冷的數字,轉化成有溫度的、能讓人立刻理解並採取行動的洞察。我期待這本書能深入探討這個「翻譯」的過程,怎麼讓那些高深的統計模型,能夠像跟朋友聊天一樣自然地傳達訊息。畢竟,我們這些在第一線衝刺的業務人員或決策者,哪有時間去鑽研那些複雜的數學原理?我們需要的,是「立刻上手」的實用指南,告訴我們如何像一個有同理心的人一樣去解讀數據,而不是只會堆砌圖表。這種從「技術導向」轉向「人性溝通」的思維轉變,絕對是當前產業最迫切需要的關鍵技能,希望這本書能給出紮實的解方。

评分

從設計美學的角度來看,很多數據視覺化都是慘不忍睹的。密密麻麻的長條圖、色彩混亂的圓餅圖,簡直是視覺噪音的極致展現。這本書如果能真正體現「同理心」,那想必在視覺呈現上也會有獨到的見解。我想像中,它會教導我們如何像一位頂尖的產品設計師那樣去思考數據呈現:哪條線最重要?這個標籤需要多大?哪個數據點需要用顏色凸顯?這不只是美感問題,更是一種資訊的層級管理。在資訊爆炸的時代,注意力是最稀缺的資源,如果你的圖表不能在零點幾秒內抓住讀者的目光並傳遞核心訊息,那你就輸了。我期待看到的是,作者如何將使用者體驗(UX)的思維,無縫嫁接到數據報告與儀表板的設計上,讓數據介面變得像操作智慧型手機一樣直覺自然,這才是真正的「易讀好用」。

评分

說真的,我對於「人類新資源」這個形容詞很有感觸。資料科學家這個職位,在很多企業裡還是個比較新的角色,地位有點尷尬,有時候被視為成本中心,有時候又被寄予厚望,但中間的溝通落差極大。我們常常看到,資料團隊花費數月建立的模型,最後卻因為跟業務端語言不通而被束之高閣,這不只是時間的浪費,更是人才的折損。這本書如果能有效彌補這種「資訊鴻溝」,我覺得它簡直可以成為企業轉型的催化劑。我尤其希望它能探討如何建立跨部門的「共同語言庫」,讓工程師理解業務目標,讓業務人員理解模型的限制。這種雙向的、基於理解的協作模式,才是真正能把數據潛能完全釋放出來的關鍵。如果這本書能提供一些實戰的溝通心法,例如面對質疑時如何用同理心來回應,我會毫不猶豫推薦給所有我認識的同行。

评分

這本書的書名讓我聯想到一個核心的哲學問題:我們到底為什麼要做資料科學?如果只是為了追求最高的準確率(Accuracy),那機器自己跑就好,何必需要人來判讀?顯然,人類介入的價值,在於我們的「判斷力」和「倫理觀」,而這些都建立在對情境的深刻理解之上,這就是「同理心」的體現。我希望作者能夠跳脫純粹的技術框架,深入探討資料科學家在決策鏈中的道德責任,以及如何將這種責任感轉化為更貼近人性的數據產出。例如,當模型預測了負面結果時,我們該如何包裝和傳達這個訊息,才能在不引發恐慌的同時,激發必要的變革?這本書如果能探討這種高層次的思辨,指導我們如何成為一個負責任、有溫度,同時又極度高效的數據專家,那它將不只是一本工具書,而是一本引領專業倫理思潮的經典。

评分

拿到這本書的感覺,就像發現了一個隱藏的寶藏地圖。現在市面上的技術書籍多半是工具書,教你 Python 的哪個函式庫最強、TensorFlow 怎麼用,讀完之後雖然技術能力有提升,但總覺得少了點「靈魂」。這本書的「飛奔的資料科學」這個詞用得太貼切了,現實中,資料的產出速度快到嚇人,專案的時程恨不得壓縮再壓縮,很多時候我們根本來不及慢慢消化,只能囫圇吞棗地把結果拋出去。重點來了,怎麼樣在這種極限速度下,還能確保輸出是「易讀好用」的?這需要的不僅是速度,更是對接收者的深度觀察與預測。我猜想,作者可能會分享一些非常實用的案例,展示如何在一張簡報裡,濃縮數百萬筆交易紀錄的精華,讓老闆能在三分鐘內掌握全局,甚至當場拍板。如果這本書能提供一套標準化的、能應對快節奏環境的「同理心流程」,那它的價值可就遠超一般的技術指導手冊了。

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