用数据型思维，深度解读数据
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2021-07-15 02:34
你好，我是林骥。
最近，我看完了 2021 年精读的第 22 本书：《数据型思维》，作者是中尾隆一郎，出版于 2021 年 1 月，下面是我的一些读书笔记和学习思考。
前言
用数据思考的能力，是我们现代人必不可少一种的能力。
在工作中，通过「数据」这一共同语言，能够提高「说服力」和「传达力」。
在生活中，提升数据的敏感度，能够提高「赚钱的嗅觉」。
在学习中，多用数据进行思考，能够提高学习效率，提升投入产出比。
也就是说，用数据思考的能力，是一种通用且必要的技能，任何人在任何行业，都可以用数据思考，也应该用数据思考。
在用数据进行决策与判断之前，我们先要理解数据。
有很多人虽然理解了数据，但是却止步于理解数据的阶段，并没有得出分析的结论，也没有用数据进行决策与判断，更没有付诸实际的行动。
在《数据型思维》中，我看到作者运用了数据分析的目标、对比、细分、溯源、相关、假设等思维。
以相关思维为例，乔布斯将书法运用到 iMac 电脑的开发上，把看似不相关的领域联系起来，利用自己过去的知识和经验，充分发挥自己的优势。
实际上，普通人也能在许多场合中，运用数据分析的思维，充分发挥自己的优势，从而成为一个更有说服力、影响力和更高效的人。
1. 利用数据，提高工作的效率
按照效率的计算公式：效率=成果/时间。
提高效率的方法显而易见，要么增加成果，要么减少时间。
但是，在很多情况下，提高效率仅仅停留在口号层面，并没有变成可以量化的数据。
比如说，加油！
这样的说辞，是难以让大家进行深入思考的。
很多事情的效率是难以测定的，而用数据留下记录，是提升效率的第一步。
比如说，我把自己每天的时间分配和情绪状况真实地记录下来，这是非常重要的第一步。
先用数据掌控现状，再用正确的方法进行改善。
利用数据的 3 个技巧：
（1）因数分解
就是把大目标分解为小任务。
比如说，我下半年的读书目标是精读 30 本书，分解下来，就是平均 6 天看 1 本，我精读 1 本书平均需要 6 个小时，也就是说，我只要坚持每天早上 5 点半起床，平均每天看书 1 个小时，就可以完成读书的目标。
我相信，通过坚持读书，可以提升我的能力，实现更加长期的目标。
（2）ROI 思考
就是按照要事优先的原则。
比如说，减少花在不重要琐事上面的时间，可以提高工作的投入产出比。
（3）假设思考
就是要大胆假设、小心求证。
比如说，要想提高销售额，分别从部门、商品、促销、人员等方面提出假设，找到可能提升的方案，然后检验方案的可行性和实际效果。
工作成果一般是根据产出的品质、投入的成本和交付的日期来评价的，提前把工作做好会让人更满意。
2. 深挖数据，发现决策的秘钥
世界上有两种糊涂人：一种糊涂人认为数据是万能的，另一种糊涂人认为数据是无用的。
我们要正确地看待事物，就不要走极端，定性与定量相结合，才能看清事物的本质。
虽然数据不是万能的，但是在很多情况下，没有数据却是万万不能的。
深挖数据的 3 个技巧：
（1）平均值与方差
不要被平均值蒙蔽了真相。
比如说，如果只看几个普通人与世界首富的平均收入，会严重扭曲事情的真相。
方差能够反映数据的真实分布情况，中位数相对更加可靠。
（2）正态分布与二八法则
（3）增加选项与最优解
提高决策能力的两个步骤：第一步是运用发散思维，想出尽可能多的选项；第二步是运用集中思维，从中找出最合适的一个选项。
为了提升对数据的敏感度，建议经常做一种小练习：当看见车牌号码时，用后 4 位数字进行加减运算，其中字母可以用随机数代替。
比如说，如果车牌号码是「沪A · SH168」，其中 H 随便用个数字 5 代替，那么 51+68=119，51-68=-17。
这种简单的练习，能让自己体会到计算速度的提升，从而会更有动力继续坚持下去，从而养成一种微习惯，习惯的力量是非常强大的。
3. 分析数据，提升赚钱的嗅觉
要从持续经营的视角出发，以长久发展为前提。
分析数据的 3 个技巧：
（1）把控盈亏平衡点
比如说，两种促销方案，方案 1 是降价，方案 2 是提供增值服务，哪一种更好？
经过数据分析，从销售额、降价率、利润率、客户生命周期、长期利益等角度来看，都是方案 2 更有价值。
（2）双主轴思考
思考事物时，从两个角度出发，在坐标轴上画十字，变成四个象限。
典型例子有安索夫矩阵和波士顿矩阵。
（3）增加数据的积累
如果数据的来源丰富，就能提高分析的精确度，从而提高决策的正确率。
比如说，我通过记录时间花销和情绪数据，将这些数据进行“可视化”之后，就更容易抓住问题点，从而能够提高时间的利用效率和情绪的控制能力。
书中举了一个利用数据减肥的例子，也是通过记录和数据可视化，与自己的身体对话，达到瘦身的目的。进行记录时的要点，是不要攒到晚上一口气写下来，而是养成随时随地进行记录的习惯。
4. 分享数据，改变他人的看法
想要推进事物的发展，归根结底还是在于“人”。
分享数据的 3 个技巧：
（1）用数据管理时间
在规定的时间内完成任务，能够赢得他人的信任。
短时间内阅读某领域的10本书籍，就可以大致把握这个领域的整体概要。
如果用数据思考职业生涯，会带来全新的启发。
对比“人生百年”、“健康寿命”和“企业寿命”这三个数据，就会发现，我们应该用终身学习的理念，尽可能多地积累工作的经验。
（2）用数据管理对话
数据比阐述更有说服力。
比如说，在进行自我介绍时，多用数据说话，会让人觉得「这个人讲的内容值得一听」。
在没有数据的版本中，我说自己从事数据分析工作、读过很多书，喜欢步行等。
在有数据的版本中，我说自己专注数据分析 10 多年，2021 年计划精读 50 本书，平均每天步行 10000 步以上。
你觉得哪个版本更有说服力？显然是有数据的版本。
（3）将数据可视化
数据可视化，能带来正确的判断。
比如说，对广告力和销售力进行数据可视化，如果发现自身的“广告力”低的话，就可以对广告进行改良；或者发现自身的“销售力”低的话，就会对销售流程进行改善或是提高销售人员的能力。
通过数据可视化，可以进行直观的对比分析，最终使“销售力”和“广告力”的排位发生改变。
5. 培养数据型思维的 7 个技巧
在做数据分析的时候，不仅要学会利用定量的数据，还要学会运用数据型思维，进行定性的分析。
培养数据型思维的 7 个技巧：
（1）将数据集中“1”处
（2）在“2”者中扬弃
（3）要点有“3”
（4）“4P”战略
（5）波特“5”力模型
（6）“6”西格玛体系
（7）培养“7”个习惯
最后的话
在《数据型思维》这本书中，作者重点强调了用数据思考的重要性，并介绍很多实用的技巧，包括利用数据、深挖数据、分析数据、分享数据和培养数据型思维的若干个技巧。
作者中尾隆一郎有 30 年的经营管理经验，做过日本知名公司的总经理和董事长，平均每年至少读 100 本书，这让我相信，他总结的这些思维、方法和技巧，是值得学习的。
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