Q:公司计划在今年推出新产品。过去,行销团队在预估新产品销售量时,会习惯性地上网搜寻市场趋势,参考产业相关产品的销售情况,以及公司产品过去的销售成绩。

如何提高判断数据的能力和能力水平 (如何提高判断数据的能力和能力素质)插图
但是过去,公司曾经因为搜集了错误资讯,高估市场需求,造成过多的库存量。为了避免再出现同样的错误,公司应该如何提高判断数据的能力?


A:作家马克吐温(Mark Twain)曾说:「谎言有三种:谎言、该死的谎言、统计数字。」他并非否定统计学的价值,而是要提醒大众,解读数据的态度必须很谨慎,要常自问:「支持这个结论的数据,有符合逻辑吗?」来降低误判数据的风险,以及公司可能产生的损失。


在判断数据时最基本的认知就是,没有所谓「正确」的数据,只有经过个人合理判断而接受的数据。例如统计学,数值只要在误差范围内,都能被接受。但很多人习惯追求准确数据,然后再忠诚地相信数据。


此外,一般能搜集到的次级资料,通常都是经由他人再整理的资料,往往隐含特别的立场,因此,当你面对大量数据时,不应反射式地思考,这些数据正确与否,你真正需要判断的,是哪些资料对公司有使用价值,且最符合目前决策的需求。


小心落入数据的陷阱


以下是一般人判断数据时,经常会落入的陷阱:


╳样本数量过少,出现抽样偏差


基本上,普查是最佳方法,但是数据搜集往往因受限于成本与时效,没办法做到普查。虽然不论样本数多寡,都能运用统计方法验证推论信效度,但是仍不能忽略样本数这个课题。


接着,如何看待抽样数据就很关键了。譬如,马克吐温曾感叹自己的文字创作量递减,从每天写三千字,下降到每天写一千四百字。不过,他发现两次统计的单位不相同,被统计单位(每日VS.每小时)误导了。年轻时,他每天能写八到九个小时,年纪渐长,写作时间就下降到每天四到五个小时。尽管数据显示,总体生产力减半,但他的单位生产力却差不多。


另外,有时抽样调查会落入「抽样偏差」的陷阱,也就是一直去看既有样本的特色。过于分析现有的资料库,有时就忘记,还有些样本遗漏在公司的资料库外。例如,公司想分析十年以来市场有什么需求,但可能只会分析既有的顾客资料。这么一来,可能无法了解新产生的需求,因为没有分析到非公司顾客的资料。


此时,可暂时排除既有顾客的资料,观察还没成为公司顾客的消费群需求,就可能用新点子和新产品吸引新顾客。


╳将数据的相关性误认为因果关系


许多事情有相关,但不一定代表前后有因果关系。最典型的例子是,抽烟可能致癌(有相关性),但抽烟的人并不一定会得肺癌(没有因果关系)。


数据也是如此。数据间的相关性,并不代表有因果关系。即使数据的可信度高达九九%,也不能代表这是个「准确」的数字,只能说有很大的相关性。譬如,若想了解薪资和员工的认同度是否有关,统计问卷调查的结果后发现,可信度有九九%,提升薪资和拉高员工对工作的认同度,有很显著的关联性。但这却不代表提高薪资,就能提升员工对工作的认同度。


╳被过去经验误导,产生「捷思偏差」


由「捷思法」(heuristics)产生的「捷思偏差」是指,人类大脑会根据过去的经验产生思考捷径,觉得哪些数据就是对的,就去相信它,但事实不一定是如此。例如,人们看到售价较贵的红酒,往往会认定那瓶酒的品质比较高;开车的人,总是会觉得旁边的车道比较顺畅。

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