如何用好数据解决实际问题(如何用数据解决实际问题 epub)

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本文节选自《如何用数据解决实际问题》电子版：

不过，对较大范围《包括多个要素)的数据，即使进行比较也很难找到差异。此时需要运用“四则运算”来分解数据，使其变得更为详细和具体。这就叫作“WHAT型假设”(图2-5)。图2-5建立WHAT型假设从其他品牌流去入的数量品牌首次购买数量||中新车销首次购买车辆售数量|的数量新车销中去[顾|奈售总额oO本品牌保持率|品||客||数未局原册再||[客户串诚度)|虎||基||放nn芝芝平均单价|次购买数量BC此再次购买对象数量|一后/AN将较大变量分解为具体指标进行比较的维度在此基础上，接下来需要关于“维度”的思路。分解数据之后，会得到茶个指标或者变量〈例如:客户忠诚度)。我们需要考虑从何种维度对该指标进行比较，才能找到

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问题的关键。在依赖数据之前移进行推测，也可以说是WHAT型假设的一部分。这样一来，只要熟悉业务内容，人们区会想到“区域”“产品”“顾客年龄”等许多维度。从全完全运与里系最楷密，最能体现兰异的维度进行比较，便可以找到问题的关键。例如从产品维度对保持率进行比较，可以发现产品X明显高于其他产品，这就是问题的关键。那么，想要找到问题的关键，需要对哪些指标进行比较呢?很多事例按大小或比例对销售额、揽客人数等加以比较，此时必须注意原始数据的流动。因为，尤其是用平均值代表整体数据的大小时，数据波动的信息就会完全消失。找到“问题的关键”所需的视点可以用图2-6的矩阵图来表示。这个年阵图可以防止比较时遗漏重点问题。我们并不一定要

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机械地碍看抢陈图内的所有项目。不过大家需要知道，不事先考虑好“为什么要计算这个指标”“和希望由此了解什么”，而是漫无目的地“姑且”考察数据波动，就无法让数据分析有的放矢。图2-6利用和矩阵图整理比较的重点大小的维度波动的维度>忆接下来，分别对“大小或比例”和“波动”做详细We表示大小的“平均值”应用最广、最具代表性、了最便于计算的统计指标大概要算平均人吧。可能有人党得“不就是平均值吗”，不过可干万别小瞧了它。平均值虽然用起来很方便，但却有一个陷阱，让很多人都陷入其中。为什么平均值可以广泛用于各种场合呢?有和全和有天站全开来考虑。单纯地罗列数据的话，人们很难从中获得信息。数据越多，就越会超出人们能够处理的极限。

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