《老闆客戶都點頭的數字說服力》這本書從一個實際的職場分析案例開始，也就是很多人在職場上會遇到的問題：「最近半年業績下滑怎麼辦？原因是什麼？我們可以怎麼提升業績？」。
在書中，你會看到依照「直覺」做分析，以及用數據思維釐清步驟的分析差異，作者也會一步步的透過每個章節的介紹，完整剖析數據分析的整體架構，包含了釐清問題、建立假設、找問題是什麼以及問題為什麼會發生以及解釋結果。如果你常常迷思在資料海裡，如果你覺得分析很困難，如果你覺得自己好像沒辦法有清晰的分析架構，那是一本適合當作入門的分析書。
這篇文章來分享幾個我喜歡的書中觀點，也搭配我自己的職場實例跟想法跟大家分享。
一、為什麼要用數據說話？聚焦問題、避免主觀
我很喜歡書中提到的第二個故事（Story2），這個案例是這樣的：
主管：「你負責的區域現在的問題是什麼」
下屬：「是的，銷售業績從半年前就急遽下降，表現不佳。這段時間我們一直積極在店內促銷新商品，但似乎促銷沒有效果。另外，區域中的北部門市比南部門市的狀況來的更糟糕。來客數在減少，業績也下滑了。」
主管：「你可以用數字說明嗎？」
看到這裡，你想有過為什麼這位主管會請下屬用數據說話嗎？原因是從下屬回答的句子當中，參雜了很多他的主觀結論，以及我們無法透過他的描述，了解目前的客觀事實是什麼，所以主管可能就沒辦法掌握現況長什麼樣子，以及後續的行動方案應該從哪邊著手。
例如：「從半年前急遽下滑」這句話，下降多少銷售業績叫做急遽下滑？和什麼基準相比急遽下滑？是跟去年同期比？跟今年上半年比？還是跟上一個月比較下滑？比較基準的不一樣，都會影響到我們怎麼看這個問題，就以時間軸比較趨勢的不同來說，如果是跟去年同期比較下滑，我們可能可以從跟內部比較，了解今年去年同一時期是否有活動差異？今年與去年的銷售產品是否有所不同？也可以以外部比較的角度出發，深度了解去年跟今年的市場景氣，競爭對手的動態，來了解今年去年的銷售業績差異原因。但如果是跟上半年或是上一個月比較，我們可能更需要注意的是：有沒有月份天數的差異？有沒有月份間淡旺季的差異等。
所以啊，從作者書中提到的這個例子，我們就可以清楚看到「用數據聚焦討論核心」的重要性，這也是一個我們可以跟身邊同事拉開差距的好方法。想想看，如果你的同事只能報告到「業績開始往下滑」，而你卻可以說出「業績跟去年同期下滑，下降10%，主要下降在……」，是不是瞬間就能讓老闆聽懂，而且看出你們的差異度了呢？
二、別把數據分析想的很有距離
一聽到數據分析，你有什麼印象呢？我最常聽到的形容詞是「聽起來好像很難」、「感覺我沒能力做到」、「我數據很爛耶，我應該做不來」，但其實不然，我常常會說，數據分析其實不難，簡單來說是一門找問題、定基準、比大小、看趨勢的學問，重點不是數學計算能力，而是邏輯思考與產業熟悉度的能力。所以，進入分析的第一門課，就跟作者說的一樣，不用把自己當作數據科學家或是專家，大部分的職場問題，只要透過基礎的數學計算以及統計觀念就可以做到，也只需「提供符合某種程度的正確答案」就可以了。
這個觀念我非常有感，在我剛接觸業績分析時，我常常懷疑我的分析是不是不夠「專業」，因為那時候我用的方法很簡單，例如客戶分析，我做的就是簡單的加減乘除，外加平均數、相關係數的計算，接著再透過這些數字，做出客戶的消費頻率、消費客單價、回購頻率、購物籃的商品相關性等分析，始終沒有用很難的數學公式來計算，讓我一度覺得自己的分析不夠好。
但從老闆與同事的回饋證明我想多了，職場上的分析沒有人在意你是怎麼算的、過程是什麼，只要你使用的數據沒錯、解釋起來合理，最重要的是，透過數據告訴大家有什麼後續的 Insight ＆ Action Plan，就非常足夠了。
三、善用假設限縮問題，避免掉入資料海
在這本書中，作者有分享到兩種假設：What 型假設以及 Why 型假設的概念與思考方法，如果你不知道怎麼建立假設，我想「四則運算」拆解是一個你值得好好想想學起來的好方法。什麼是四則運算（加減乘除）相信大家不陌生，那麼一個問題怎麼利用四則運算拆解呢？
例如，以電商為例，營業額與營業毛利可以拆解成：
- 銷售額 = 網站流量 x 轉換率 x 客單價
- 營業毛利 = 銷售額 – 產品成本
看完這個公式拆解，你應該發現了吧，所有的拆解都圍繞著簡單的四則運算，而把相關的指標拆開來，我們就可以透過這些組合成最終結果的指標深入研究，看看哪個指標最有可能影響到最終結果。所以延續電商的例子，我們可以設立的假設方向包括：是網站流量變低了嗎？是轉換率變低了嗎？還是客單價變低導致營業額下降呢？接著再根據這些假設，從數據當中驗證哪些假設可能是對的方向，這樣是不是更容易找到問題所在了呢？
我在還沒有分析前需要先設假設概念的時候有個壞習慣，常常會先拉圖表、看數據，想說要從數據中找些端倪，不得不說，有些時候還真的會成功，會剛剛好真的從數據中的圖表、趨勢、分佈看些出什麼，但是久而久之其實行不通，通常會發生以下幾種問題：
- 接觸的數據只會愈來愈多、愈來愈複雜，所以「僥倖」成功找到方向的機會會愈來愈少
- 缺乏全局觀，意思是，因為沒有對於大方向的掌握，從小方面的局部數據著手，很容易讓人不知不覺就鑽研在局部，而忘了分析的重點問題。
- 超級容易迷路，不知道自己的數據看到哪裡，以及問什麼要看這個數據，對整體分析有什麼幫助。
所以啊，不要想要抄近路，思考假設的過程是辛苦不容易的，但是有了假設的方向，你才會有照亮前方道路的明燈。
好啦，那關於這本書我很喜歡的內容就分享到這裡，其他的就留給你自己找書來細細閱讀啦！啊對了，我也蠻喜歡這位作者的另外一本《會分析是基本功，看懂結果才最強》，如果你看完這本書覺得意猶未盡，相信另外一本書可以幫助你累積更堅強的數據分析力。
Sharon
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