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书名 如何用数据解决实际问题
分类 经济金融-经济-工业经济
作者 (日)柏木吉基
出版社 江西人民出版社
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简介
后记
随着“大数据时代”的到来,数据已经渗透到每
一个行业和所有业务职能领域。用数据解决实际问题
,也已经成为每一位商业人士必不可少的能力。
然而,对于不具备专业数学及统计学基础的大多
数人来说,纷繁杂乱的数据很难发挥出其应有的作用

面对数据,很多人不知应该从何人手,选择放弃
使用这一强大的武器;也有人花费大量时间和精力制
作出漂亮的图表,却并不能解决任何实际问题,也经
不起推敲和质疑。
本书就是专门针对上述读者而写的。全书没有任
何高深的理论和原理,满满的都是从实际工作中得来
的经验、技巧和方法。柏木吉基先生长期致力于对数
据价值的深耕和挖掘,创造出以解决实际问题为导向
的一整套数据分析流程。
本书介绍了在多种工作场景中应用数据的方法和
技巧,用最简便的分析方法将数据与图表、公式、逻
辑融为一体。从数据采集、处理分析到实际应用,读
者应用本书提供的方法,可以轻松地实现数据与实际
问题的深度融合。
无论你的工作属于营销、生产还是售后服务,无
论分析消费者行为、预测产品销量还是确定工作目标
,数据都可以大显神通。希望本书成为你升职加薪的
助推器!
目录
序章 我在日产学到了什么
让戈恩社长点头称赞的管理工具
给出“答案”的期限是3~4个月
如何在实际工作中使用数据
第1章 解决问题,你需要“流程”
第一个重点是“划定范围”
从锁定原因到研究对策。
开始之前的准备工作
数据分析需要“假设”
用框架来查缺补漏
开端决定了结论的质量
开始以后很难再扩大视野
思考问题之“外”的问题
解决问题的故事1
问题:汽车销量下滑,怎么办?
第一步:明确计划与现实之间的差距
第2章 分解数据,找到“问题的关键”
“趋势”视点和“快照”视点
“wHAT型假设”
表示大小的“平均值”
“好用”背后的陷阱
平均值不能代表总体
了解“中位数”
“油炸豆腐”和“天妇罗面渣”,哪个更好吃
平均值所掩盖的真相
乌冬面和荞麦面的教训
用“波动”的视点给平均值做补充
标准差为什么“用不上”
“变异系数”的魅力
视觉也是“感觉”
解决问题的故事2
第二步:“分解”数据,锁定问题的关键
第3章 采用交叉视点,锁定“原因”
表示二者关系的“相关系数”
Excel的小妙招
锁定原因也需要“假设”
相关系数的四大优势
找到相关分析的着眼点
奖金被用到哪里了
用Excel加载项进行批量分析
利用矩阵排列优先顺序
不要随便编故事
解决问题的故事3
第三步:建立WHY型假设,关注影响客户
忠诚度的要素
第4章 制定对策,要依据“方程式”
10秒钟完成一元回归分析
关注相关系数的平方
注意事项及应用事例
看相关系数还是看斜率
解决问题的故事4
第四步:通过一元回归分析,发现车型B和
车型C的不同问题
第5章 用数据讲故事
解决问题的故事
把解决问题的过程展现出来
在组织中使用数据的价值与难点
你能用数字推翻众人的理解吗
更上一层楼(高级技能简介)
后记
出版后记
精彩页
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,最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)。
第一个重点是“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。方案最终获得实施,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,首先要明确最重要的目的和问题,确保所有过程与操作在理论上最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。
P12-15
导语
柏木吉基著赵媛译的《如何用数据解决实际问题》以作者在日产汽车全球总部工作十多年的经历为基础写成。作者在日产的主要工作是深挖“数据”背后隐含的信息,以此把握公司的经营状况。本书以回答“汽车销量下滑怎么办”这一问题为主线,将解决问题的过程划分为“明确计划与现实的差距”“分解数据,锁定问题的关键”“建立假设”“回归分析”和“用数据呈现结果”五个步骤,每个步骤都通过实例进行讲解,语言简洁、通俗易懂。
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用数据解决实际问题的能力,已经成为大数据时代人人必备的硬实力之一。柏木吉基著赵媛译的《如何用数据解决实际问题》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。
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更新时间:2025/3/14 6:03:49