我們想讓你知道的是在當代的生活或職場,無法迅速掌握狀況、發現並解決問題,就無法生存下來。而這本書,就是在幫讀者不必只靠直覺和經驗的「賭」,透過數據和邏輯,成功向對方傳達具客觀根據的真正有效建議。讓別人都覺得有理,就能在人生的戰場上立足。


文:柏木吉基

07 特定時間的數據,最適合比較

用「快照」擷取範圍

接下來應該考慮的,是該「怎麼」掌握並比較數據的「大小」和「離散度」。之前洋介只觀察當年平均的大小,就建議加強來客數少的B門市和D門市,得到的是主管高島「你這樣還是在揣測」的回答。因此,除了「離散度」之外,洋介還可能遺漏什麼觀點呢?還有,該怎麼擺脫只是在「揣測」呢?在本書會介紹三個方法。

簡單優勢的操作侷限

「快照」(snapshot)是擷取某個範圍,試圖展示其特徵的觀點。就如照片的快照一樣,形同將影片的瞬間切割出來。擷取的照片有很多資訊。即使影片不小心播過頭而漏看,或是涵蓋無法同時處理完的內容和資訊量,也可以藉由專注在擷取的瞬間輕鬆掌握。因此,對於數據準備者和聽者雙方來說,快照「簡單好做」和「淺顯易懂」就會是一大優點。

包含了某年度各地區銷售比率的圓餅圖,以及每個地區商品結構的柱狀圖。正如圖上標示「2015年度實務績效」和「月實務績效」一樣,兩張圖表都劃出某個特定範圍(時間或地區等)來展示細項和詳情。如此一來,就能在該範圍內輕鬆比較市場之間或地區之間的情況,並取得某個地區或商品的大小或比率(也就是影響力)在問題面前不值一提的結果。最後,只要調整問題重點的優先性,就可以鎖定最重要的對象了。

各位是否已經發現到,其實當洋介觀察過去一年份的平均來客數時,就已具備快照的觀點,注意到來客數的「大小」。說到底,他就是在看過一年來的平均值後,把來客數少的門市視為問題。

那麼,反過來問,單憑快照做為判斷和評估依據的風險是什麼?

那就是完全看不見劃分範圍的前後或範圍內的變遷。快照是囊括整體,藉由粗略估算來謀求精簡。

然而,許多現象會隨著時間推移而變化,商務的世界更是如此。「看不見動向」有時會成為致命傷,假如資訊僅止於某個有限的範圍,即使有哪個部分出現特殊的狀況,也沒有辦法察覺。

例如,就算知道「這個月的平均氣溫為攝氏15度」,也無法得知這個溫度是從過去開始上升,還是已經開始下降的結果。即使這個「動向」出現異常,也因無法識別而留下致命的問題。同樣的,「這個月」當中的每一天會有什麼樣的變化,也會因為「歸納」成攝氏15 度這一個數值,而遭到隱蔽。

因此在實務蒐集數據時,應該每隔一定時間就定期監控數據。此外,從這裡也再次驗證了,單純將這些數據彙總成一個數值,稱不上是完全發揮原始數據的價值。

洋介:「是嗎?就算只看整個期間或某段期間的結果,也不知道整體的趨勢啊。這也和平均一樣,是將原始資料彙總成一個數值。這也就表示,以前我可能錯過了許多資訊嗎⋯⋯」 

高島:「沒錯。說不定你快照過的兩家門市,現在的業績正在蒸蒸日上喔。」

Point:藉由「快照」分析之後,即可透過各種要素/切入點輕鬆比較。但別忘了,這只是鎖定在一定期間的靜態資訊。隨時間變遷的數據,可預估未來從「趨勢」了解動向。
除了精簡易懂的「快照」之外,也需要掌握「動向」(變化)特徵的觀點,也就是「趨勢」。

「趨勢」這項觀點,是要觀察什麼樣的數據會隨著時間經過而變遷,又稱為時間序列。

以「門市」為基準,藉由「趨勢」比較每一季洋介負責地區的銷售業績。透過該圖可以看到過去一年來的銷售量變遷,甚至還能從不久前的第四季趨勢,預估今後的趨勢。雖然不見得所有的案例都能如此,但如果能持續看到穩步的改進,未來一段時間似乎就能有所期待了,做為依據來說,至少比藉由快照單純觀察前一年度的平均來得可信。

如果把之前洋介以年平均(也就是「快照」)表示的與趨勢並列來看,當中所能獲得的資訊差異就一目瞭然。

從「快照」中,會看到門市A和C成績良好,但以「趨勢」觀點來看,則會發現全年都有減少的傾向,暗示著未來的來客數也許可能會減少的風險。

不過也請注意,「快照」和「趨勢」並沒有哪個絕對比較好。「快照」獨有的優點是容易比較並掌握大小,這也是其必要的功能。反之,「趨勢」有時很難像這樣簡單而一目瞭然的比較和判斷。換句話說,如果能以雙重的觀點來觀察,就可以從多方面掌握資訊,避免單憑一方觀點所造成的資訊缺漏。

接下來,我們來檢視洋介案例中的「離散度」。

洋介只取得了各月每日的平均數據,而非每天的來客數。12個月份(12個數據樣本)絕不算是大數據,所以就先用「快照」的觀點來看。

就是該指標數值。只要知道來客數低和高的月份有很大差距的門市,或許就可以採取補救措施,好讓銷售業績更穩定。

其中,平均值最大的門市A看似沒有問題,離散度卻相對較大,就需要特別關注。透過「趨勢」觀點可以發現,下半年度門市A的來客數大幅下滑,是其離散度增加的主要原因。另一方面,雖然門市D的來客數沒有像這樣下滑,但在離散度的大小方面,也讓人想知道究竟發生了什麼事。

另外,是將各個分店的各月平均來客數,以直方圖視覺化顯示。再比較變異係數大小的同時檢視離散程度,假設變異係數愈大,就可以解讀為數據分布的範圍愈廣。

因為資料數較少,要以這個例子掌握離散度的趨勢較為困難,但若硬要驗證的話,或許也可以分別計算上半年和下半年的變異係數,粗略掌握離散度的變化。如此一來,就會發現門市A和C下半年的離散度增加了。這和透過「趨勢」觀察來客數時,發現這些門市下半年大幅下降的結果一致。換句話說,由於來客數大幅下降,數據的變動幅度(離散度)就增加了。

洋介:「喔喔!感覺上與其說是從各種角度觀察資料,不如說是懂得多方面的觀點了呢。跟以前只會用平均值相比,從同樣數據中獲得的資訊量也截然不同。而且這分析一點也不難,能夠看到的範圍卻變廣了。」

Point:透過「趨勢」來觀察,就能解讀出數據的「動向」和「變化」,成為鎖定問題的重大關鍵!
書籍介紹
本文摘錄自《老闆客戶都點頭的數字說服力:數據分析+邏輯思維,上班族必備最強升級攻略!打動人心,解決難題──快、狠、準》,樂金文化出版

作者:柏木吉基
譯者:李友君

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本書就是他以商業的實際案例,一步步說明這套最強方法該如何操作:

Step1、觀念打造
先說服自己,才能說服別人。也就是你自己要先相信數字,建立良好的數字觀念,一切就從掌握大局,宏觀現有數據開始。

Step2、邏輯思維+數據分析
說服別人前,最重要的就是你的數字有憑有據。這仰賴「邏輯思維」和「數據分析」,而綜合這兩者的作法,就是建立假設,並用基礎統計和簡單的相關性分析,來鎖定問題重點與原因。

Step3、報告應用
說服別人時,要讓人從「聽不懂」到「點頭認同」。不是把數據分析結果複製貼上就行,最好要能換位思考,提供對方需要的數據與圖表。

活用數據不僅能「簡單呈現複雜的事情」,還可以挖掘數據背後的關係,引出重要的資訊,成為未來決策與行動的關鍵。







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