从业务现象到判断
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我长期做经营分析与数据相关工作，也把 AI 用进实际任务。这里从具体业务现象出发，说明判断还需要哪些条件。
先从三个具体问题，看判断还需要哪些条件。
请求不少，为什么还是没有订单？
在境外住宿分销的定价实践里，我遇到过报价请求不少、却没有形成订单的对象。这还不能直接认定是价格问题。请求转化与价格竞争力可以提示待检解释；小范围调价之后，还要同时回看产量和收益，才能支持下一步判断。
指标都对上了，为什么还做不了决定？
同一个数字，放进不同目标、资源和约束里，可能支持不同动作。数据和计算准确，是分析的基础；还要说明这次准备作什么决定、结论依赖哪些条件、哪些信息需要业务方补充，以及谁来承担后续动作。把指标解释清楚之后，仍要继续检查它能支持哪一步判断。
这篇谈数据判断与方法认识：延伸阅读：数据分析里，什么才叫懂业务
想让团队用 AI，先选哪一段工作？
要判断 AI 是否适合进入一项工作，先明确哪个岗位在做什么、可以使用哪些材料、结果由谁检查，以及出错后怎样接手。若要试用，还应了解原来怎样完成、耗时和修改负担如何。这里提出的是基于现有实践的任务设计认识；具体岗位是否适用、是否省时，仍须在约定任务中验证。