首頁> 其他類型> 工作一年拉開差距(全二冊)> 第4講 在看數字前進行思考

第4講 在看數字前進行思考

2024-09-26 12:10:56 作者: 日本顧彼思商學院

  為了解決問題而進行數字(數據)分析非常重要,但如果不注意,就會不知不覺地讓數字成了「絕對」的一方,可能會被數字耍得團團轉。為了恰當地解決問題,有些事情需要在看到數字前進行思考,接下來為大家進行說明。

  你準備開始負責新的區域,現在打算調查一下各家店鋪的職員人數和銷售額的情況。請思考職員的人數與店鋪的銷售額可能會存在以下哪種狀態。

  A的狀態是,只要職員人數增加,銷售額就會增加。這有可能是人員分工合理、能夠高效接待顧客的狀態,或者是店鋪面積很大,需要較多的職員。

  B的狀態是,職員人數增加後,銷售額反而會降低。如果店鋪空間狹窄,人員增加後反而使工作效率變低,可能會導致這種趨勢。不過這種情況發生的可能性應該不高。

  C的狀態是,基本看不出職員人數與銷售額之間的關聯性。銷售額的影響因素不一定只有職員人數,因此C的情況也有可能發生。

  如上所述,在嘗試進行實際的數字分析之前,要思考一下數據有可能變成怎樣的狀態。

  理由有兩個。一是可以自由地發揮想像。一旦直接進行數據統計並轉化為圖表,思考的起點就會變成為統計結果或圖表的狀態尋找意義。大家要在頭腦被統計結果或圖表支配前抓住能夠自由想像的時機,思考有怎樣的可能性。

  記住全網最快小説站ʙᴀɴxɪᴀʙᴀ.ᴄᴏᴍ

  二是這有助於以更高的敏感度對分析後呈現的信息進行解釋。如果在事前進行了思考,就會自然想知道結果如何。如果得出的結果與預想一致,就會留下「與預想一致」的印象;如果與預想的不同,就能得到一個契機去深入思考為什麼會出現差異。建議大家要避免不作思考就直接進行數據分析,在事前要進行哪怕是一點點的思考。因為不管跟預想一致還是有差異,都會得到一些啟發。

  關鍵點1. 是否朝右方上揚

  關鍵點2. 是否朝右方下降

  關鍵點3. 是否無關聯

  思考的重點是,確認準備分析的數字的關聯性是否存在以上這三種可能。

  關於上述的三種可能,首先要判斷的是有關聯還是無關聯。其次,如果是有關聯的話,就要把握大致趨勢,看看是隨著一方增加另一方也會增加(朝右方上揚),還是一方增加後另一方會減少(朝右方下降)。我們以剛才的例子來分析。

  1. 是否朝右方上揚

  朝右方上揚的趨勢意味著隨著職員人數增加,銷售額也會增加。職員人數增加以後,接待顧客的人手增加了,有可能促進銷售額增長。

  2. 是否朝右方下降

  朝右方下降的趨勢意味著職員人數增加後,銷售額反而減少了。雖然也會存在店鋪狹窄、工作效率低等可能性,但這種情況很少發生。

  3. 是否無關聯

  除了人數以外,還可能存在對銷售額會造成影響的其他要素,所以數據零散分布的狀態也有可能出現。

  因此,在看見數據以前,就可以預想可能存在第1或第3種狀態,第2種狀態的可能性較低。

  嚴格來說,有時候形成不了朝右方上揚、朝右方下降這樣直線型的關係。而且,即使是朝右方上揚,上揚的形式也是多種多樣的。

  在看數據前進行預想,只要大致預想屬於上述三種情況中的一種就可以了。如果還能預想其他的情況,也沒有問題。請大家記住,要先有預想,再進行數據分析。

  練習題

  請思考一下店長的經驗年資與銷售額之間可能存在怎樣的關聯性?

  解答

  A的狀態是,店長的經驗越多銷售額越高。這裡的前提是,在該行業里,店長的能力能左右銷售額,經驗越多越能積累知識技巧。這種情況是有可能存在的。

  B的狀態是,店長的經驗越多銷售額反而越低。如果店長的工作方式不妥,或許會存在這種情況。

  C的狀態是,基本看不出店長的經驗與銷售額之間的關聯性。比起店長的經驗年資,如果其他因素更有可能對銷售額產生影響,如店鋪的位置、商品本身等,也許會呈現C的狀態。

  現在,我們再想想其他的可能性。剛才A的前提是店長所在的行業是經驗技巧能起到很大作用的行業,如果我們把前提設定為工作中能夠積累的經驗技巧有限,情況會變成怎樣呢?

  我們假設有一份工作,在第1年至第2年會積累一定的經驗技巧,但工作3年以後,工作內容與前幾年大致相同,這份工作即使做到第4年、第5年,也不會再積累更多的經驗技巧了。這樣的話,有可能變成以下的狀態。

  STEP UP!

  接下來,我們再試想另一種情況。請思考一下店鋪與車站的距離跟銷售額之間的關聯性。

  A的狀態是,距離車站越遠銷售額越高。一般來說,遠離車站則便利性下降,顧客人數可能會減少,所以這種情況幾乎不會發生。

  B的狀態是,距離車站越遠銷售額越低。與A的狀態相反,便利性降低的話,這種狀態是有可能出現的。

  C的狀態是,基本看不出店鋪與車站的距離跟銷售額之間的關聯性。如果店鋪的專業性很高,或者商品、服務等能迎合人們特別的喜好,那麼不管與車站距離多遠,都會有顧客來購買商品或享用服務,因此店鋪與車站的距離可能跟銷售額關係不大。

  如果數據分析的結果如下圖,那麼可以如何解釋呢?

  總體來說,也可以說是分布零散,所以可以解釋為出現了上述C的情況。

  另一方面,如果稍微細心地進行分組,也可以像下圖這樣進行解釋。

  也就是說,是A和B組合起來的情況,可以解釋為,距離車站越遠銷售額越低的情況,以及距離車站越遠銷售額越高的情況,這兩者混合起來了。前者是類似車站前的店鋪,是吸引顧客在上下班、上下學的路上順便到店的店鋪;後者是路面的店鋪,吸引的不是上下班、上下學的顧客,而是駕車到店的顧客。

  如上述情況,原本的數據不一定會呈現完全相同的趨勢,有可能包含了多家不同類型的店鋪。大家要記住,除了基本狀態的1、2、3以外,還要考慮其他的可能性,而且數據的種類不一定只有一種。

  最後,我們總結一下數據的處理方法。很多時候我們會像下面的左圖那樣,要思考數據可以說明什麼。這也是非常重要的做法,但如果不注意的話,可能會把解釋數據變成了目的。

  此外,如果數據較多,也會存在弊端,可能會被數據牽著鼻子走。有大量數據的時候,就沒辦法把所有事情都統籌考慮。大家要根據自身的目的決定選用對象,例如只看某些數據,不看其他數據。

  正如右圖所示,要有目的性地去考慮看哪個數據、要從那個數據中讀取什麼信息。在這個過程中,先預想數字的關聯性有哪些可能,再去看數字,就能夠注意到數字實際呈現出來的事實。處理數據時,要同時意識到「數據可以說明什麼」以及「從數據中可以拾取什麼」這兩個角度。

  小結

  √ 在看數據之前,首先思考可能會是怎樣的情況

  √ 在能夠自由想像的時候,自由地思考,這很重要

  √ 猜中並不是目的,通過提前預想,從與現實的差距那裡也可以得到啟發

  √ 坦誠地接受呈現出來的結果也很重要

  √ 根據數據來聯想以及帶著想法去看數據,這兩種相輔相成的方法很重要


關閉