商務(wù)日語翻譯第二十三課邏輯問題的把握與決策

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1、第二十三課邏輯問題的把握與決策,把握解決,第一部分日 譯 漢,一、課文日語原文 1. 図解情報(bào)整理問題解決 （1）概念構(gòu)造階層化情報(bào)整理 発達(dá)普及、必要情報(bào)検索容易探出擔(dān)、數(shù)十年前、學(xué)術(shù)論文新聞雑誌記事情報(bào)検索提供商用。 商用、検索體系的整理呼辭書物構(gòu)築。言葉用語包含関係或上位下位概念明確、扱対象情報(bào)內(nèi)容整理場(chǎng)合有益考方。単用語整理、物事構(gòu)造整理、問題所在明確図表1-1。,図表1-1 例,,情報(bào)整理術(shù)或把握術(shù)身、上位概念、大問題発展、逆下位概念重箱隅枝葉末節(jié)問題扱。、取扱問題対象基軸確立、関連異情報(bào)振回。 基本W(wǎng)indows、構(gòu)造狀、上位概念下位概念明確、探求見。的情報(bào)整理術(shù)問題解決重要糸口理

2、解。,（2）共通屬性包含関係図問題把握図,情報(bào)共通屬性或集合。例前述下図言、飲料炭酸飲料清涼飲料共通集合含要素。 複數(shù)集合同士関係知、各集合通常、円楕円表図描、各集合間相互関係視覚的理解。 紙上図2次元表現(xiàn)、漏図描、三表現(xiàn)。 論理OR A概念情報(bào)集合B概念情報(bào)集合。今取扱問題、AB集合屬場(chǎng)合、問題対象領(lǐng)域AORB規(guī)定。 例、売上高100億円以上従業(yè)員數(shù)1000人以上二條件、少一満會(huì)社、活動(dòng)行場(chǎng)合図表1-2。,図表1-2 論理和,,論理積AND 上記例、取扱、AB両方集合屬場(chǎng)合、問題対象領(lǐng)域AANDB規(guī)定。 例、売上高100億円以上従業(yè)員數(shù)1000人以上二條件満會(huì)社活動(dòng)場(chǎng)合図表1-3。,図表1-

3、3 論理積,,論理差NOT 、取扱問題A集合屬、B集合屬除場(chǎng)合、問題対象領(lǐng)域ANOTB規(guī)定。 例、基本的売上高100億円以上企業(yè)、中従業(yè)員數(shù)1000人以上企業(yè)除、一人當(dāng)生産性高會(huì)社絞活動(dòng)場(chǎng)合図表1-4。,図表1-4 倫理差,,複合的組合 複雑AND、OR、NOT組合記述。 例、日本國(guó)內(nèi)企業(yè)売上高100億円以上従業(yè)員數(shù)1000人以上、製造業(yè)以外企業(yè)次表図表1-5。,図表1-5 論理差D日本國(guó)內(nèi)會(huì)社,,応用例 新規(guī)事業(yè)探索伴有望構(gòu)造分析（） 事業(yè)見直組織體制再構(gòu)築 型組織型組織変更 商用情報(bào)検索業(yè)務(wù) 社內(nèi)、條件満人材抽出選定 経理専門知識(shí)持30代女性社員語學(xué)堪能人 條件満OA機(jī)器選定 CPU演算速

4、度必要條件対応OS,,（3）問題要因分析（魚骨） 取扱問題対、原因漏特性要因図。特性対抽出要因、小項(xiàng)目、中項(xiàng)目、大項(xiàng)目分類、因果関係元小骨、中骨、大骨整理。 、問題対、原因結(jié)果因果関係要因特性、問題所在明確、整理、解決策優(yōu)先順位洗出方法図表1-6図表1-7。,図表1-6 （特性要因図）,図表1-7 因果構(gòu)造分析,2. 確率論,（1）確率論有効性 確率何不確側(cè)面思浮、將來起事象推測(cè)場(chǎng)合、信頼性確立。例何度振、目同回?cái)?shù)出。、目出確率1/6近。數(shù)學(xué)大數(shù)法則。 物事起、可能性、起起差確率表現(xiàn)。 確率論種伴、考慮上意思決定拠。例、天気予報(bào)降水確率70%場(chǎng)合、人30%外確率承知傘持出、別人70%覚悟傘持出

5、意思決定。,,（2）期待値算出 期待値、平均期待結(jié)果。、出來事起確率、得結(jié)果加重平均。例、100萬円得確率60%、300萬円得確率30%、500萬円得確率10%場(chǎng)合、全體期待値200萬円。 何度同起場(chǎng)合、一回限大場(chǎng)合、期待値大小選択肢意思決定考。,,（3）分岐點(diǎn)MECE（） MECE（）、耳慣言葉、Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive頭文字取、事柄概念、重、全體漏部分集合分考集合概念。 例、三、全體集合重、漏、三部分集合分。,図表1-8 MECEnot MECE,4）期待値,（意思決定樹形図、問題內(nèi)容意思決定事項(xiàng)（行動(dòng)內(nèi)容）、起得（発生外

6、部要因）起確率（発生確率）記述。、各意思決定事項(xiàng)期待値計(jì)算、大小比較、意思決定有利事前判斷。 、意思決定分岐點(diǎn)、後起得分岐點(diǎn)枝分形描。意思決定分目四角、出來事分目?jī)冶硎?、出來事分目各確率判斷書込。最後結(jié)果対、結(jié)果出數(shù)字表。期待値、採(cǎi)行動(dòng)各結(jié)果発生確率、加重平均出。,,図表1-9例、A社合併、合併場(chǎng)合、人事統(tǒng)合、利用検討結(jié)果。期待値大見A社合併、人事統(tǒng)合、有力意思決定想定。,図表1-9 例,（5）感度分析,感度分析、確率予測(cè)外場(chǎng)合、結(jié)果程度変化推測(cè)。描、A出來事40%確率起想定、50%高場(chǎng)合、或、逆30%低場(chǎng)合、結(jié)果期待値影響與検討、意味一。,,感度分析、限、定量分析幅広使基本的。 感度分析、元

7、前提條件変化場(chǎng)合、変化有利、変化対許容範(fàn)囲知、結(jié)果少意思決定行。経営計(jì)畫3點(diǎn)見積、目標(biāo)計(jì)畫基準(zhǔn)値、上下楽観値、悲観値設(shè)定、一種感度分析。 摘自日本CFO協(xié)會(huì)理論的思考方法,譯文,1. 根據(jù)圖解整理信息和解決問題 （1）概念結(jié)構(gòu)的層次化和信息整理詞庫(kù) 由于因特網(wǎng)的發(fā)展和普及，我們所需要的信息很容易通過對(duì)關(guān)鍵字的檢索搜索出來。早在幾十年前，具有檢索報(bào)刊、報(bào)道信息能的商用在線數(shù)據(jù)庫(kù)就存在。 為提供更加便利的檢索服務(wù)，這種商用在線數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)地整理了關(guān)鍵字，組成了“字典式”詞庫(kù)。因?yàn)樗鼘⒄Z言及慣用語中包含的關(guān)系及上下位的概念明確化，即通過整理語言，更重要的是整理事務(wù)的構(gòu)造，找出問題的所在，如圖圖1-1所

8、示。,圖1-1 詞庫(kù)的例子,,如果我們掌握了這種信息整理技術(shù)，就不必將上位問題這樣大的問題展開，也不必像上位問題這樣打的問題展開，也不必處理邊邊角角的細(xì)枝末節(jié)性的問題，也就是說，一旦確定了將要處理的核心對(duì)象，就不必再去理會(huì)相關(guān)但不在同一水平上的信息，也不必再為無關(guān)的信息感到困惑。 在計(jì)算機(jī)得基本軟件Windows中，因?yàn)槲募A采用了樹狀結(jié)構(gòu)（層次結(jié)構(gòu)），使得上下位的概念十分清晰，這樣就很容易找到所要的文件存在于哪個(gè)文件夾中。由此我們可以認(rèn)為詞庫(kù)這種信息整理方式是解決問題的重要線索。,,2）共同屬性的包含關(guān)系和問題的把握餅圖 按照其共性使紛繁凌亂的信息條理化、集中化，叫做集合。例如，在図表1-1

9、中，“果汁飲料”、“碳酸飲料”都是“清涼飲料”這一共同范疇集合中的要素。想知道多個(gè)集合之間的關(guān)系時(shí)，通常要描繪出以圓或橢圓來表示的各個(gè)集合的“餅圖”（或“油罐圖”），以便通過視覺更容易地理解各集合間的關(guān)系。 注：因?yàn)榧埳袭嫷娘瀳D是二維的，為了不在繪圖中遺漏信息，只能表現(xiàn)三個(gè)關(guān)鍵詞。,,論理和（OR，或） 假設(shè)有概念A(yù)和概念B兩個(gè)集合，現(xiàn)在要確定處理的問題是屬于A和B哪一個(gè)集合，此時(shí)要把問題對(duì)象的領(lǐng)域設(shè)定為A或B。 例如，有“銷售收入100億日元以上”和“從業(yè)人員1000人以上”兩個(gè)條件，把至少滿足其中一個(gè)條件的公司作為目標(biāo)來進(jìn)行營(yíng)銷活動(dòng)，如圖表1-2所示。,圖1-2 論理和,,論理積（AND，

10、和） 仍用上述例子，如要確定所處理的問題共同屬于A和B兩個(gè)集合，則要把問題的對(duì)象領(lǐng)域設(shè)定為“A”“B”。 例如，將既滿足“銷售收入100億日元以上”，又滿足“從業(yè)人員1000人以上”兩個(gè)條件的公司作為營(yíng)銷活動(dòng)的目標(biāo)，圖1-3所示。,圖1-3 論理積,,論理差（NOT，非） 如要確定所處理的問題是屬于A但不屬于B的，則此時(shí)，將問題對(duì)象的領(lǐng)域設(shè)定為“A”“B”。 例如，基本上以“銷售收入100億日元以上”為目標(biāo)，但其中要排除掉“從業(yè)人數(shù)1000人以上”這一條件，即只想把人均生產(chǎn)率高的公司作為目標(biāo)進(jìn)行營(yíng)銷活動(dòng)，如圖1-4所示。,圖1-4 論理差,,復(fù)合型組合 無論多么復(fù)雜，都可以以“或”、“和”、“

11、非”組合表述。 例如，日本國(guó)內(nèi)某企業(yè)，以“銷售收入100億日元以上”、“從業(yè)人員1000人以上”兩標(biāo)準(zhǔn)將制造業(yè)以外的企業(yè)用圖1-5表示。,圖1-5 復(fù)合型,,（3）問題的因素分析魚骨圖（魚骨形的圖） 魚骨圖是全面、無遺漏地歸納待處理問題原因的特性因素圖?？蓪奶匦灾谐槿〉囊蛩胤殖尚№?xiàng)目、中等項(xiàng)目和大項(xiàng)目，然后根據(jù)因果關(guān)系分別整理出小骨、中骨和大骨。也就是說，把問題的主旨從“原因結(jié)果”的因果關(guān)系轉(zhuǎn)化為“因素特性”，明確問題所在并加以整理，從而確定出解決方案的先后順序，如圖1-6、圖1-7所示。,圖1-6 魚骨圖（特性因素圖）,圖1-7 因果構(gòu)造分析,2. 概率論與決策樹,（1）概率論的有效性 所

12、謂概率就是想象出一些不確定的方面，用以在推測(cè)將來可能發(fā)生的事情時(shí)，確定某些想法的可信程度。例如，不管你投擲骰子多少次，每一種點(diǎn)數(shù)出現(xiàn)的概率都幾乎相同，即每種點(diǎn)數(shù)出現(xiàn)的概率近乎6/1，這在數(shù)學(xué)中叫“大數(shù)定理”。 雖然事情的發(fā)生，會(huì)有許多可能，但發(fā)生與不發(fā)生的比率可以用概率表示出來。 概率論中總會(huì)有某種風(fēng)險(xiǎn)存在，要在充分考慮了風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上，將其作為決策的依據(jù)。例如，當(dāng)氣象預(yù)報(bào)報(bào)道將于的概率為70%時(shí)，有的人覺得只有30%的可能性不下雨，比較危險(xiǎn)，就帶傘出門；而其他人則覺得70%下雨的概率并不大，于是不帶傘出門。這就是人們的決策。,,（2）算出期望值 期望值就是人們的平均期待結(jié)果，即以各種事情出現(xiàn)的

13、概率為權(quán)重將其可能得到的結(jié)果加權(quán)平均。例如，獲得100萬日元的概率為60%，獲得300萬日元的概率為30%，獲得500萬日元的概率為10%，則整體的期望值就是200（1000.6+3000.3+5000.1）萬日元。 在同樣事件多次發(fā)生或某事僅發(fā)生一次且風(fēng)險(xiǎn)性不大的情況下，可按期望值的大小從中選出決策方案。 （3）平衡點(diǎn)處的MECE（不相容全概率） 所謂MECE（不相容全概率），聽起來不太耳熟，它是取mutually exclusive and collectively的開頭字母，意思是“對(duì)某事件和概念不重復(fù)，且從整體上將其作為一個(gè)無遺漏的部分的集合來把握”，即將整體集合分成無遺漏、無重復(fù)的部

14、分集合的“集合概念”。 例如，猜拳有石頭、剪子、布三種手勢(shì)，其整體集合可以根據(jù)這三種手勢(shì)毫無遺漏且不重復(fù)地分成三部分集合，如圖1-8所示。,圖1-8 MECE和not MECE,（4）決策樹與期望值,所謂決策樹就是“決策的樹形圖”，他通過“決策事項(xiàng)（行動(dòng)內(nèi)容）”、“可能發(fā)生的事情（發(fā)生的外部因素）”、“其可能發(fā)生的概率（發(fā)生概率）”來描述，而且可計(jì)算各決策方案的期望值，并比較其大小，從而判斷哪一個(gè)決策最有利。 決策樹是將應(yīng)決策的節(jié)點(diǎn)和伺候可能發(fā)生事情的節(jié)點(diǎn)分化成樹杈形來描述。決策點(diǎn)以方形表示，事件點(diǎn)用圓形表示，并在各事件分點(diǎn)處寫上判斷所的概率，最后的結(jié)果要以數(shù)字表示。期望值則要把每個(gè)行動(dòng)的各種

15、結(jié)果都乘以發(fā)生的概率，求出加權(quán)平均值。 圖1-9的例子，是就是否應(yīng)該與A公司合并或在已與A公司合并的情況下，人員上是否應(yīng)該合并的問題，采用決策樹研討后的結(jié)果。從期望值的大小來看，可推測(cè)出“與A公司合并且人員上也合并”雖是有風(fēng)險(xiǎn)性的但卻是有利的決策。,圖表1-9 決策樹的例,（5）靈敏度分析,所謂靈敏度分析是指在概率較高的預(yù)測(cè)沒有實(shí)現(xiàn)的情況下，推測(cè)結(jié)果變化程度的方法。描繪了決策樹，并由此預(yù)測(cè)了A事件發(fā)生的概率為40%，此時(shí)如果發(fā)生概率升高至50%，或降低至30%，那么會(huì)對(duì)作為結(jié)果的期望值產(chǎn)生多大的影響呢？靈敏度分析就是研究這種情況的專用方法。從某種意義上來說，它也是一種模擬實(shí)驗(yàn)。 靈敏度分析不只

16、限于決策樹，他還廣泛應(yīng)用于定量分析中。 通過靈敏度分析，可了解在原有模型的前提條件發(fā)生變化時(shí)，在何種程度上變化是有利的，即變化幅度的容許范圍，而且最終可以找到風(fēng)險(xiǎn)小的決策方法。在經(jīng)營(yíng)計(jì)劃中有三點(diǎn)預(yù)測(cè)，除了目標(biāo)計(jì)劃的標(biāo)準(zhǔn)之外，還要在其上下設(shè)定樂觀值和悲觀值，這也是一種靈敏度分析。,第二部分 漢 譯 日,一、課文翻譯重點(diǎn) （一）本單元翻譯技巧及要點(diǎn)： 1.解決問題的第一步，是從事件的結(jié)構(gòu)整理開始的。將混亂信息群按照概念的水平，劃分成上位概念、同為概念、下為概念，從而明確待處理對(duì)象（目標(biāo)）的范圍。 2.利用餅圖明確集合（共同屬性的信息集合）的包含關(guān)系，從視覺上把握問題的結(jié)構(gòu)及所在。 3.處理復(fù)雜問題

17、時(shí)可用魚骨圖來表示其原因和結(jié)果間的因果關(guān)系。利用魚骨圖，較容易查清差生問題的原因是什么，從而找到解決問題的切入點(diǎn)。 4.運(yùn)用無遺漏、無重復(fù)的MECE分類法整理全部集合的結(jié)構(gòu)，可以描述畫出無矛盾的決策樹形圖（決策構(gòu)造圖）。 5.按照決策樹和期望值方法可以找出合理且理性化得決策方案，即可以制定出以最小的風(fēng)險(xiǎn)獲得最大效果或利益的決策。,譯文,（二）翻訳： 1.問題解決第一歩、構(gòu)造整理始。情報(bào)概念、上位概念、同位概念、下位概念整理、取扱対象範(fàn)囲（）明確。 2.図利用、集合（共通屬性情報(bào)集）包含関係明確、視覚的問題構(gòu)造所在把握。 3.複雑問題対処、原因結(jié)果因果関係図表。利用、問題発生要因何突止、問題解決

18、糸口見多。 4.全體集合構(gòu)造、漏重MECE（）分類方法基整理、矛盾生（意思決定構(gòu)造図）描。 5.期待値、合理的論理的意思決定方策見。、最小、最大効果得意思決定可能。,二、篇章翻譯,1. 次文読後、中國(guó)語訳。 （1）消費(fèi)者庁偽裝表示悪徳商法企業(yè)得利益沒収、被害者返還制度導(dǎo)入検討入。消費(fèi)者団體被害者代事業(yè)者賠償金回収方向調(diào)整。月內(nèi)工程表3年以內(nèi)法整備盛込。警察保健所持事故情報(bào)一元化年內(nèi)試験運(yùn)用開始。同庁消費(fèi)者委員會(huì)今後3年間取組課題盛込工程表（1）事故情報(bào)一元化（2）消費(fèi)者自立救済（3）地方消費(fèi)者行政充実支援環(huán)境整備3本柱構(gòu)成。新政権発足後詳細(xì)詰、月內(nèi)正式発表。,,（2）警察庁26日、違法情報(bào)、警

19、視庁発信地特定、発信地都道府県警捜査事件化全國(guó)協(xié)働捜査方式7月1日本格実施決。新方式昨年10月試行、全國(guó)警察今年5月10日、物公然陳列事件302件摘発。前年同期比185件増、警察庁有効捜査方法判斷。7月、警視庁犯罪対策課內(nèi)22人體制情報(bào)追跡班設(shè)置。委託民間団體（IHC）通報(bào)違法情報(bào)、発信地不明情報(bào)一括受。追跡班検索任意捜査、差押強(qiáng)制捜査行発信地特定。IHC削除要請(qǐng)依頼。全國(guó)警察新方式計(jì)350人増員、警視庁情報(bào)基捜査。昨年1年間IHC寄違法情報(bào)過去最多3萬5016件。,,3）日立製作所、今年3月期決算最終損益7000億円赤字転落見通、需要回復(fù)立自動(dòng)車機(jī)器関連事業(yè)事業(yè)內(nèi)外生産拠點(diǎn)4月以降、7000

20、人削減配置転換。會(huì)社側(cè)、正社員主配置転換対応方針、希望退職募集削減、派遣労働者契約期間終段階一部減。古川一夫社長(zhǎng)、記者會(huì)見雇用守企業(yè)重要使命、業(yè)務(wù)急激縮小、対策考述。、電子部品大手村田製作所3月期決算営業(yè)損益34年赤字陥見通受、3月末全體派遣労働者非正規(guī)労働者3分22000人削減。,,、去年10月映像音響機(jī)器日本経営統(tǒng)合発足JVC、主力事業(yè)不振全體450人希望退職募明。、自動(dòng)車富士重工業(yè)、販売不振歯止、群馬県工場(chǎng)1萬臺(tái)追加的減産、伴2月末契約切期間従業(yè)員100人削減。,2. 次會(huì)話読後、日本語訳。,（1）日本NTTdocomo公司為減少夏季工作日的用電量，決定在79月的3個(gè)月內(nèi)針對(duì)東電轄區(qū)的集

21、團(tuán)員工實(shí)施雙休日上班、周一周二擇日休息的換休做法。汽車行業(yè)已相繼公布了工廠假期變更的計(jì)劃，預(yù)計(jì)將有更多企業(yè)輪流休息以應(yīng)對(duì)夏季節(jié)電。該公司正考慮今夏整個(gè)集團(tuán)的辦公室部門用電量節(jié)約30%以上。雖然調(diào)休不會(huì)減少一周用電總量，但公司認(rèn)為此舉可為錯(cuò)峰節(jié)電出力。將有3000至4000名總公司員工等成為調(diào)休對(duì)象，而手機(jī)門店和話務(wù)中心的員工原本經(jīng)常在繁忙的周末上班、工作日休息，因此不在調(diào)休范圍之列。公司還將與派遣機(jī)構(gòu)協(xié)商，把外派員工也換到雙休日上班,,。（2）日本外務(wù)省23日初步?jīng)Q定，用于東日本大地震恢復(fù)重建的2011年度第一次補(bǔ)充預(yù)算中為籌措財(cái)源而被削減的政府開發(fā)援助（ODA）預(yù)算約500億日元（約合人民幣

22、40億元）爭(zhēng)取在下年度內(nèi)予以恢復(fù)。外務(wù)省希望能在第二次補(bǔ)充預(yù)算案中恢復(fù)此項(xiàng)預(yù)算，近期將同財(cái)務(wù)省等部門展開協(xié)商，但目前前景并不明朗。圍繞執(zhí)政黨主導(dǎo)決定的削減ODA一事，由于政府內(nèi)部不斷出現(xiàn)謹(jǐn)慎態(tài)度，認(rèn)為“可能會(huì)導(dǎo)致日本影響力下降”，從而趨于傾向盡快恢復(fù)。外務(wù)省將要求在第二次補(bǔ)充預(yù)算中列入向“世界艾滋病結(jié)核瘧疾對(duì)策基金（世界基金）”出資159億日元的內(nèi)容。外相松本剛明當(dāng)天下午同非政府組織（NGO）代表會(huì)談時(shí)強(qiáng)調(diào)，“ODA削減僅限2011年度的特殊情況。日本維持參與國(guó)際事務(wù)的姿態(tài)不會(huì)改變?！币煌鱿耐鈩?wù)政務(wù)官山花郁夫也表示力爭(zhēng)重新恢復(fù)向世界基金出資。,,（3）紀(jì)念中日長(zhǎng)期貿(mào)易協(xié)議締結(jié)30周年座談會(huì)

23、30日在日本東京舉行，中日代表在會(huì)上表示要發(fā)揚(yáng)“平等互利、互通有無、進(jìn)出平衡、長(zhǎng)期穩(wěn)定”的長(zhǎng)期貿(mào)易協(xié)議精神，為中日兩國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出新的貢獻(xiàn)。中國(guó)商務(wù)部副部長(zhǎng)、中日長(zhǎng)期貿(mào)易協(xié)議委員會(huì)中方主任陳健與日中經(jīng)濟(jì)協(xié)會(huì)理事長(zhǎng)清川祐二等中日雙方經(jīng)濟(jì)界代表約40人出席了座談會(huì)。陳健建議，中日雙方應(yīng)盡早就今后長(zhǎng)期貿(mào)易協(xié)議涉及的合作研究出基本的框架思路，特別是應(yīng)注意中小企業(yè)的參與，并且在節(jié)能環(huán)保、煤炭資源綜合利用、煤炭化工、企業(yè)節(jié)能及城市環(huán)境保護(hù)等方面加強(qiáng)合作。在當(dāng)天的座談會(huì)上，中日雙方就盡早確定本期長(zhǎng)期貿(mào)易協(xié)議后兩年合作框架內(nèi)容達(dá)成原則一致。此外，雙方還就2008年度日中經(jīng)濟(jì)協(xié)會(huì)大型代表團(tuán)訪華并訪問四川災(zāi)區(qū)以及災(zāi)后重建合作等交換了意見。,