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A的状态是,距离车站越远销售额越高。
一般来说,远离车站则便利性下降,顾客人数可能会减少,所以这种情况几乎不会发生。
B的状态是,距离车站越远销售额越低。
与A的状态相反,便利性降低的话,这种状态是有可能出现的。
C的状态是,基本看不出店铺与车站的距离跟销售额之间的关联性。
如果店铺的专业性很高,或者商品、服务等能迎合人们特别的喜好,那么不管与车站距离多远,都会有顾客来购买商品或享用服务,因此店铺与车站的距离可能跟销售额关系不大。
如果数据分析的结果如下图,那么可以如何解释呢?
总体来说,也可以说是分布零散,所以可以解释为出现了上述C的情况。
另一方面,如果稍微细心地进行分组,也可以像下图这样进行解释。
也就是说,是A和B组合起来的情况,可以解释为,距离车站越远销售额越低的情况,以及距离车站越远销售额越高的情况,这两者混合起来了。
前者是类似车站前的店铺,是吸引顾客在上下班、上下学的路上顺便到店的店铺;后者是路面的店铺,吸引的不是上下班、上下学的顾客,而是驾车到店的顾客。
如上述情况,原本的数据不一定会呈现完全相同的趋势,有可能包含了多家不同类型的店铺。
大家要记住,除了基本状态的1、2、3以外,还要考虑其他的可能性,而且数据的种类不一定只有一种。
最后,我们总结一下数据的处理方法。
很多时候我们会像下面的左图那样,要思考数据可以说明什么。
这也是非常重要的做法,但如果不注意的话,可能会把解释数据变成了目的。
此外,如果数据较多,也会存在弊端,可能会被数据牵着鼻子走。
有大量数据的时候,就没办法把所有事情都统筹考虑。
大家要根据自身的目的决定选用对象,例如只看某些数据,不看其他数据。
正如右图所示,要有目的性地去考虑看哪个数据、要从那个数据中读取什么信息。
在这个过程中,先预想数字的关联性有哪些可能,再去看数字,就能够注意到数字实际呈现出来的事实。
处理数据时,要同时意识到“数据可以说明什么”
以及“从数据中可以拾取什么”
这两个角度。
小结
√在看数据之前,首先思考可能会是怎样的情况
√在能够自由想象的时候,自由地思考,这很重要
√猜中并不是目的,通过提前预想,从与现实的差距那里也可以得到启发
√坦诚地接受呈现出来的结果也很重要
√根据数据来联想以及带着想法去看数据,这两种相辅相成的方法很重要
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