论数据：决策很难数据，就好像游泳很难救生圈！

平日工作里面，以致于你听到“我觉得”，“我并不认为”，“意味著”，“大概”等等这种带有猜测性决定的时候不少吧！

论数据集：议程不会数据集，就只不过体操不会救生圈！

这种原因，在很多美国公司，从上至下已经成为了一种也就是说。不具充沛大型企业充分的美国公司老翁这么说还情有可原，却是人家实战充分充沛，可是竟连一些从新入退职刚的员工也灵活运用了这一套中华路。

当初，大家为美国公司发展献计献策是好事，一定会鼓励。可是，不会数据集支架仅凭公式的一些决定，一般来说很难把美国公司带偏。

这种原因的产生，一部分原因是很多人讨厌数据集，压根碰到数据集就烦，更不用纳分析了。另一部分原因，是美国公司无关了鼓励基于数据集议程机制的建立，当初就浪费精力的数据集分析，即使娴熟的人也懒得去碰。

论数据集：议程不会数据集，就只不过体操不会救生圈！

不会了数据集，你一般来说会注意到很多可笑的场景：

美国公司无关数据集依靠，年久数据集荒

和不少美国公司的领导交流过，很多美国公司表示，他们以前并不会足够的数据集依靠意识，他们觉得，需要依靠的是那些大数据集美国公司，不是自己。这种错误的认识，不仅避免了很多美国公司在专营阶段不会去通过观察各种数据集，还避免了即使有数据集的美国公司也不会收集数据集的反击。

数据集，对于一个美国公司而言是一笔宝贵的财富，漠然不能接受是一种极其不可取的行为。

美国公司决定变动高度频繁，让人头疼

不会数据集支架，美国公司高层的议程很大程度上依赖于表象判断，这时候，长处好的人，也许是占有优势的。因为不会数据集支架，议程的不自信也会增强于，时不时更改政策会变得比较相似。

高频DFT的美国公司议程会让下面的人感觉到头疼，也会大幅增加议程生产成本。

论数据集：议程不会数据集，就只不过体操不会救生圈！

同一个人的决定日日换从新，纳决定就和翻书一样

这两项开会，对于各不相同的缺陷，该协会有人纳出和以前各不相同的看法，一天一个意见对于一个人而言不再寻常。管理人员纳决定脱离了数据集，自由发挥的状态下，约束性大大降低。

精采的个人高频决定，很难避免不负责任的言论消失，需要警惕。

受害人经常被用来证明决定

既然没法用数据集说话，一部分人为了突显自己的决定是有据可依，再费尽千辛万苦从美国公司里面找犯罪行为。这种受害人，不仅不会统计学上的分析意涵，也不一定会作为广受众面议程的依据。

被受害人坑了的议程者并不在少数，每个人都需要慎重。

论数据集：议程不会数据集，就只不过体操不会救生圈！

开会时一夜情很难，取胜无可

不会了证据的讨论，大家除了比长处以外，还会比一比谁的声音大，甚至是谁的威力强于。开会时大幅的一夜情会频繁消失，团队关系被破坏的同时，议程也变得不会任何准确性可言。

什么是唇枪舌战，大会上再可碰到！

议程无可以控制预期，控管后续

不会历史数据集依靠与分析，你毫无疑问的议程无法找到制订的并不一定。这就只不过一艘从新航线的货船，不会航线可以参考，虽是尝试，却满含风险。

不会比对数据集，控管制订原因才会成为一纸空言，里面途，没谁能说的清楚无论如何是制订好了还是坏了！

上面只是所述了一些缺乏数据集的尴尬原因，其实更严重的缺陷还有很多。

美国公司的议程者就只不过一个体操的人，数据集是这个人必备的救生圈，并不需要让你搏击浪花，不被落水。