职场沟通，大部分情况下，我们感到困难的都是和工作有关，比如求助、对接、汇报等。总担心自己说的不够好，担心没有展现自己的能力，担心领导或者同事听完看轻自己。
所以要劝大家的点就是，别太把自己当回事，完成工作才是大家的共同目标，沟通要做的，就是不羞不怯，直切要点；数据先行，有理有据；理性分析，思路清晰。
职场沟通里有两点很重要，一个是高情商，一个是简明扼要。
高情商在很多人看来就是多说一句“辛苦”，一个“谢谢”，但其实有一点非常重要，就是尊重大家的时间和精力，一个体现就是，当你想要提需求的时候一次性想好事情的前提条件、发展现状、要问的问题以及问题的分支情况，而不是让人家来一次次追问你。
比如你因为一个活动向设计提需求，就要一次性说明白：“此次活动的主题是xx，希望体现xx的元素，采用xx的配色，文案大意会是xx，能否实现xx，如果不能可否采用xx方案……”
而不是：
“我们要做一个xx海报。” “有什么要求吗？” “符合xx主题，xx配色。” “文案想好了吗？” “想好了是xx” “还有别的需求吗？” “xx可以吗？” ……
总之，你要预设一个需求或者问题给出去以后对方的反应，程度减少互相来回对话的次数。
其次就是简明扼要。
在表达看法的时候先说结论，也就是你表达的重点，然后说论据，也就是你为什么这么认为，有事实依据，然后给出实施建议或改进建议。
在接受问话的时候先说答案，不要先说各种前因后果弯弯绕绕，先说答案，大家就知道现在是否存在问题，然后指向性的解决问题。尤其就算自己犯了错误，也不要试图先云里雾里的遮掩和解释，而是直接说明问题，找到解决办法，程度保证工作的完成。
还要注意的一点就是，工作中，尤其合作里，大家都是为了实现工作目标，因为不要为了理念的不和而生出个人恩怨，只要对方可以为了达成目标而发挥作用，就拿出专业态度，好好合作。
职场不相信大饼，只相信成绩，以前领导还能给职场新人画饼，现在新人都学聪明了，不吃这一套了。所以想要让别人相信自己，就拿出数据说话。
比如你认为某某平台不适合重点投放，那就要去分析用户数据，看用户是不是真的和自己产品用户不匹配，比如性别、年龄、城市分布、内容喜好……而不是只凭借自己的平台使用体验和大众印象而说：“我觉得”、“我认为”。
有的时候你会发现数据是反常识的，比如我们常常认为男性更专注罪案，但实际上某个悬疑类故事公众号，女性用户多于男性用户。
所以数据不止让别人相信你，也让你少犯错，做出更正确的决策。对于职场新人来说，数据能力更是阶级的跳板，一个新人想要让自己的想法受到重视，必须拿出无可置疑的例证，也就是数据，当你展现出用数据说话的能力，和创造性的意识，就算你的方案暂时不被采用，你也会被看到。
可以说，虽然数据分析师现在还是一个单独岗位，但数据分析正在成为职场人必备技能，大数据时代，数据告诉你一切。
如果你觉得数据分析难、花时间而不想学，也可以考虑跟个入门课程，简单的学一些基础数据分析方法，了解一下案例，至少在本职工作的基础上增加竞争力。
我个人推荐知乎的一个课程，老师曾是IBM的数据分析师，还和50多位互联网大厂数据分析师进行深度访谈，并和阿里、谷歌、滴滴等公司的资深数据专家合作，课程从基础讲起，用案例讲知识点，结合大厂一线业务案例，能够深入浅出的讲明白那些数据分析理论是如何运用在业务里，属于是兼顾是输出和输入，让你更熟练的掌握这些思维和技巧。
分析方法有很多，这里主要说一下mice鱼骨图方案，其实也就是逻辑树、演绎法，即穷尽所有可能。
这种方法一般是确定一个目标或问题作为鱼头，然后把想到的（自己或团队）的所有方法或原因标在分叉，即可以用于归因，也可以用来拆解目标，还可以用来记录创意。
不过需要注意的是，鱼骨图这样的思维方法一般都需要练习，自己不断的去拆分，然后找到这方面更资深的人给出建议，并学习对方的思维方式。
除了鱼骨图，还有很多如3W、SWOT的分析方式，这些思维方式都更用来有条理的分析问题，还可以和数据分析相结合，作为模型给数据以方向。
如果你想要训练自己的这些思维方式，又找不到一个靠谱的渠道，也可以看一下知乎的数据分析课程，课程中数据分析思维和模型实际上也就是这些思维方式，老师会用实际案例带你练习，在实践中训练你的能力，属于是一个靠谱又稳定的渠道。
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