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这几种数据思维至关重要

2021-09-02 14:20:57

思维,在一定程度上决定人们的实践活动和行为方式。对于处在数字化时代的我们来说,数据思维的重要性自然不言而喻。以下这几种数据思维,我们都应该有所了解。



一、平衡思维

由于平衡关系往往是关系到企业运转的大问题,所以在分析资料时,要时常寻求事物之间的平衡性,如市场供求关系、薪资与效率的关系、工时和出错率的关系等。平衡思维的关键在于寻找出能够显示平衡性的指标。怎样找到这一指标?通常都是先找双向类型的问题,再量化为指标,最后计算成一定比率,长期跟踪并观察其信度和效度。


二、分类思维与矩阵式思维

很多东西都需要分类思考,如客户分组、产品分类、市场分级、业绩评估等。分类思考的关键是分类后的事物都能围绕核心指标表现出明显的差别。矩阵式思维在分类思维的基础上进行了发展,不再局限于以量化指标为核心进行分类。如果没有数据作为支撑,只能根据经验进行推论,我们可以将一些重要因素组合成矩阵,确定好大致方向,然后再进行分析。


三、关联思维

在观察指标时,不仅要看到个别指标的变化,还要观察指标之间的关系(正相关或负相关)。此外,还应计算指标间的相关系数,并定期观察其变化情况。现在,许多企业面对数据过多,且不知道如何发挥数据的最大价值的问题。这时,我们就可以借助关联思维来排除不必要的数据。通过对多个指标之间的相关性进行计算,选出相关系数较高的数据指标,分析其逻辑和相应的问题,并对信度和效度进行评估。如果所有这些指标都达到标准,就可以定位为核心指标。