第4講 在看數字前進行思考

  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。

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  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。

  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