描述
开 本: 32开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787210104346
◎从订指标、报预算，到分析市场、评估风险，真正能解决实际问题的数据分析书！
◎用数据表达想法、说服对方和赢得信赖，只有逻辑严密的数据分析才能创造价值、驱动未来！
◎数据分析入门级读物，四个步骤加上Excel通用工具，零基础也能轻松进阶！数据分析其实比你想象得更简单！
数据真的有用吗？如何从庞杂的数据中提取对自己有用的信息？如何厘清多种数据关系，锁定问题的关键？如何用数据呈现客观事实，使自己的观点更富逻辑和说服力？
用数据解决实际问题的能力，已经成为大数据时代人人***的硬实力之一。本书摒弃了复杂的统计学原理和数学公式，紧密贴合多种工作场景，介绍了一整套简单实用又立竿见影的方法和流程。根据本书的方法，即使没有专业背景，也能轻松实现数据分析与解决问题的完美融合。
如果你想发挥数据的优势，想用数据传达重要信息、创造更多价值，本书可以助你一臂之力，帮助你提升竞争力，获得话语权！
序 章 我在日产学到了什么 1
第1 章 解决问题，你需要“流程” 11
第2 章 分解数据，找到“问题的关键” 37
第3 章 采用交叉视点，锁定“原因” 87
第4 章 制定对策，要依据“方程式” 129
第5 章 用数据讲故事 165
后 记 193
出版后记 195
解决实际业务或者管理中的问题是商务人士每天都要面对的必修功课。或者不妨说，商务人士的工作就是要解决各种各样的问题。其中大概有很多人依靠过去累积的知识或直觉解决眼前的问题。但是，请考虑下面这两个问题：
?以前的经验今后也会畅通无阻吗？
?自己所见的范围和经验没有局限性吗？
关于个问题，不难想象，在瞬息万变、新事物层出不穷的当今社会，已经无法仅凭个人或组织的既往经验来判断和解决所有的问题。至于第二个问题，很明显，随着全球化的发展，业务逐渐走向多元化，并不断扩大，从业务的整体来看，个人所能掌握的知识是极其有限的。
我在日产汽车公司的全球总部工作了大约11 年。初的6年，我隶属于掌管海外市场的营销和销售部门，主要工作是通过“数据”来把握所负责国家的销售业绩、当地子公司的经营状况等无法亲自确认的情况，然后根据业绩数据来预测将来，制定预算和计划。
在此期间，日产公司的总部进一步实现了全球化发展，公司里可以看到来自各个国家的面孔，外籍员工的人数与日俱增。在这种情形下，如果部门中资历较老的日本人仅凭自己的直觉或经验发表意见，有时就会被视为过于“主观”，甚至被外籍高管置之不理。
因为是中途转行加入日产公司，我不太会受到过去的条条框框或陈规旧矩的束缚，并且一直有意识地思考，作为半路入行者应该如何为公司创造价值, 自己有哪些不同于为公司效力二三十年的老员工的新价值。
我的具体做法是，结合自己所擅长的数字和逻辑，从外部的视角出发，深入挖掘公司及海外市场的数据和信息，反复尝试，直至找出能让自己信服的解释或故事。
让戈恩社长点头称赞的管理工具
当然，并非所有的尝试都能达到预期的效果。不过，在这个过程中，我也发现了一些工作十几年、二十几年的老员工都未曾察觉的问题或事实。我用简单易懂的方式将这些问题展现出来，既实现了自身的价值，赢得对方的信赖，同时也自然而然地为自己找到了立足之地。
高层管理者能否客观地把握全球的业务状况，迅速采取适当的行动，这直接左右着公司的经营。我通过当时的直属上司，将自己开发的管理工具和机制提交给日产CEO 卡洛斯?戈恩先生。这个工具能够按照相同的指标，对除日、美、欧之外的120 个国家或地区的销售及经营状况进行客观的数据管理，从而帮助经营者在俯瞰全局的基础上采取适当的措施。而在这之前，一般都是由各地区的负责部门按照各自标准来评价其经营状况，各自采取他们认为必要的措施。
这样不仅无法掌握各地区的判断和措施是否适当，经营者也无法掌握涵盖所有市场的整体情况。因此我决定要深入探究这个问题。
我的想法和思路能够以符合逻辑的数据形式展现出来，因此得到采纳，成为后来的管理工具之一。后来，我成为位运用该工具工作的管理者，使它走上常规应用的轨道。通过这段经历，我体会到运用数据来客观地把握和评价现状的重要性及其对公司管理的影响，并认识到逻辑和数字能够在向对方传递信息时发挥重要作用。这为我解决各种问题奠定了基础。
后来，作为公司的内部咨询师，我在专门为戈恩社长以及各部门高层管理者解决管理和实际业务问题的团队度过了4 年时光。不同于外聘咨询师，我们肩负着参与公司内部政治、提出方案并推动执行、与相关部门构建人际关系等重要责任，是非常值得挑战的岗位。
给出“答案”的期限是3 ~ 4 个月
无论哪个部门的问题，一般都必须在3~4 个月的短时间内给出答案。大多数情况下，我都需要与相关部门的关键人物一起，推动团队得出结论。
这些结论当然是要呈报给CEO 和（以外国人为主的）高层管理者的。对有些领域（例如商品企划）的问题，我并没有直接从事相关业务的实际经验，但仍然需要在期限内做出客观的数据分析，并提出合理的建议。因为根本没有“过去的经验”，所以为了获得高层管理者的认可，我只能逐一确认客观事实，并用环环相扣的故事把数据统一到一起。
在客观事实当中，只有数据（数字）对任何国籍、职业经历或语言背景的人都能发挥威力。不过当然不能只把业绩数据做成图表就直接提交上去，必须用客观的、合乎逻辑的方式证明“为什么会这样”“为什么说这样不好”， 才能让对方接受 “那么需要怎么做”。
例如在海外设立新公司、大规模重组、彻底改变业务流程等，这些左右公司命运的重大决策，是怎样在层经营会议上提出来的呢？缺乏事实和逻辑根据的方案在提交给CEO 之前，根本就无法获得相关部门高管的批准。任何项目的方案都必须满足一个基本的条件，那就是首先要得到相关部门高管的认可，让他们觉得“这个内容可以接受，而且也足够简单易懂，能向CEO解释清楚”。
如果缺少任何人都能看懂的“数据”，没有能说得通的“故事”，方案就无法在有限的时间内获得批准。如果仅凭一时灵感或者主观偏见，导致内容与事实相悖，或者提示了错误的方向，则可能造成严重的后果，包括相关的人际关系等都会变得难以收拾。尤其是在很多项目中，各部门的责任范围都非常明确，各领域之间存在着对立的利害关系。因此我需要一些技巧，保证内容必须符合事实，而且不能作为个人的意见来阐述，而是要让数字或数据来“说话”。
我并没有可以适用于任何情形的方法。不过得出结论的过程以及数据的着眼点、基本的分析方法等并不局限于特定的部门或问题。这些基础的部分就像计算机的操作系统，能通用于很多解决问题的项目。
复杂的管理问题不一定需要高难度的统计方法。简单易懂的表达方式反而更为重要。虽然也有很少一部分项目完全不涉及数字，但大部分问题都与金额或指标等数值紧密相关。
本书介绍的思路和方法，都是数据分析、统计分析、数据科学等专业领域中为基础的部分。在挑战公司中的一般问题时，高难度的方法未必能获得正确答案，有时反而会使我们离目标越来越远，这样的事例并不少见。
除了规模宏大的管理问题之外，日常的实际业务中也可以用到完全相同的思路、工具或流程。这些方法可以根据更多的信息及更客观的事实，更高效地解决各种问题。充分运用数据，可以为此发挥重要作用。
如何在实际工作中使用数据
我们常说将数据应用于实际业务，但具体要怎样做呢？根据不同的阶段和水平，我们所需的能力可以分为以下4 种。
（1）解读数据
掌握观察数据的“视点”（这是驾驭数据的基础）
（2）基本的数据分析方法
掌握通用的整理和分析数据的基本方法
（3）综合技能
将各种方法或思维方式有机结合起来，形成具有整体一贯性
的解决问题的故事
（4）高级分析技能和IT 系统
掌握运用专业的高难度方法和高难度技术进行分析的能力有一些专门从事高难度数据分析的专家，被称为数据科学家。并不是所有的商务人士都需要这些高难度的分析技能。根据我的个人经验及我与各行业客户接触的切身体会，对一般商务人士来说，具备（1） ~ （3）的技能就足够了。
虽然作为数据分析的步，解读数据的能力极其重要，但商务人士在运用数据来解决问题时，有说服力和逻辑效果的是“综合技能”，即将各种数据分析结合起来，通过故事找到解决方法的能力。
本书在介绍各种基本数据分析方法的同时，将构建故事作为重点。有些章节会分别介绍单独的数据分析方法，但面对越是复杂的问题，组合运用的效果就越好。希望读者能感受到，1 1 不仅等于2，有时1 1 还会等于4、等于5。
此外，本书还会根据各章主题，结合简短的事例来介绍一些单独的分析方法和思维方式。与此同时，本书还会通过各章内容共同讲述一个“解决问题的故事”。
如果有人问我在日产公司参与的各种项目当中，有多少是可以运用本书介绍的内容来解决的，我可以断言“几乎所有都可以”。我并不是力求针对某些特定问题得出分析结果的数据科学家，也不是撰写学术论文或报告的统计学家。我是“解决问题的专家”，我的目标就是在组织当中，从更贴近实际业务和管理的立场，与相关人员达成共识，以推动工作前进并取得成果。
要实现这个目标，本书介绍的内容已经足够了。当然，在大量实践中积累经验，可以进一步提高技能。希望各位读者能身临其境地面对每个问题，与我一起思考。
那么，请大家在阅读本书时，假设自己正面临着下一页的问题。本书各章的后会依次介绍“解决问题的故事”，提示解决这个问题的线索。
第1章 解决问题，你需要流程
实际工作中的大部分数据分析都只是运用分析工具来“摆弄”现有的数据。因此，虽然不知不觉中做出很多图表，但耗费大量的精力和时间，后也不过是总结出一份报告，只是描述了“本月XX 分店取得了优异的销售业绩”“经费的使用额在整体上有所增加”等实际情况。当然，这样很难找到有效的应对措施，或者找到造成这种现象的原因。
为了避免这种情形，我们需要了解“流程”，这是数据分析的前提。掌握了流程，才能避免见到数据就立即动手，却总是在原地打转的情况。分析的各个详细流程还会在后面的章节介绍，我们先来概观一下数据分析的整体流程（故事）。
个重点是“划定范围”
首先，我们要了解在实际工作中解决业务问题的整体流程，以及这一过程中涉及“数据分析”的范围。解决问题的流程从明确目的或问题开始，然后再逐步运用数据来把握现状，或者从所有数据中找到问题的关键（“A 店铺”“B 商品”“20 ~ 30 岁男性顾客”等）。
从开始运用数据把握现状到找到问题关键为止的过程叫作“数据整理”。这一阶段仅限于整理数据，还没到挖掘数据进行分析的阶段。这一阶段的特点是直接运用“总销售额”等表示整体情况的数据。
不过，所有业务都出现同样问题的情况比较少见，大多数情况是只有其中的某些关键部分才是主要问题。为此，需要逐渐划定数据的范围。
不划定对象数据，在所有数据上做文章的话，由于多个要素掺杂在一起，会很难找到问题的关键（着眼于何处、如何划定范围会在第2 章介绍）。只有确定了分解数据的角度，对分解之后的要素进行比较，我们才能发现问题的关键。这样就可以从包含所有要素在内的整体数据中，划出作为分析对象的数据范围。
从锁定原因到研究对策
假设我们已经锁定了问题的关键，例如“问题是支店A 的销售”或“问题是服务B 的集客效果”等。那么接下来，就应该考虑“什么原因导致了这些问题”。为了找到原因所在，需要进一步缩小对象范围。关注2 种以上数据之间的关系，有助于锁定原因。这里才是数据分析的精髓。
从上一阶段“找到问题的关键”开始，“数据整理”的工作逐渐开始变为可以叫作“数据分析”的内容。当然，只是找到原因不能算解决了问题，还要针对原因决定必须采取的措施，而且提出方案，不能只是停留在口头层面。
设定什么样的目标？数值是多少？实施需要哪些资源？只有将这些内容落实为具体的数值，决策者才会批准。方案终获得实施，才算到达终点（实际上，之后还需要检验和反馈实施的结果）。
如果各个分析过程的内容及结果互不相干，无法形成一个连贯的故事，就没有说服力，我们需要通过整个流程，形成一个贯穿全体的故事（经过）。为此，首先要明确重要的目的和问题，确保所有过程与操作在理论上终都与这一目的或问题相关，这样整体的逻辑和流程才不会出现偏差。
此外，就像我在日产的所有工作一样，大多数情况下我们都必须在有限的（多是极其有限的）时间里取得某种形式的成果。如果分析漫无目的，时间转瞬即逝，结果很可能会超过期限。
把握包括分析阶段在内的整个解决问题流程，就能从全局来考虑时间的分配，了解“还有多少时间可用”“目前在整个进度中处于哪个阶段”等。
这样做的优点是可以平衡准确度与时间之间的关系，考虑为目前从事的分析分配多少时间、答案需要精确到何种程度的同时，有计划地开展工作。这样，我们到达“得出答案”这一终点的概率也会大大提高。
如果没有时间限制，我们或许可以不计成本地进行高准确度的分析，但对不是专门从事分析的普通人来说，这是不现实的。为了在有限的时间里取得一定的成果，建议大家从一开始就对整体计划和“地图”做到心中有数。
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