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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