【现货速发】数据型思维

在日本，流行这样一句话——“现在对于职员而言，‘用数据思考的能力’是必不可少的。”这句话我相信大部分人都深有同感。特别是对于经营者和管理层的人员更是如此。因为他们有着“用数据思考”的习惯。因此，从经验来谈，他们明白“用数据思考”的重要性。或者说，因为他们对“下属不用数据思考”而感到不满，所以会对上面这句话颇为赞同。

“用数据思考”是怎样在工作中发挥作用的呢？点，经营者和管理层的人员能够通过“数据”这一共同语言进行对话。具体来说，如果能够制作出带有数字、数据的资料的话，就会提高资料的“说服力”和“传达力”。这样一来，经营者和管理层的人员就能够发挥出领导能力。

第二点，“用数据思考”可以加强我们对于数据的理解。也就是说会使我们对计算更加敏感。这样一来，我们就能变成具有“赚钱嗅觉”的人才。

后第三点，“用数据思考”可以加强我们对于与 INPUT（投入，包括时间与金钱等）相对的 OUTPUT（产出，包括利润与效益等）的认知。我们一般将其称为 ROI（Return on Investment ：投资回报率）。

能够在关注 ROI 的同时进行工作的话，我们“工作的速度”和“产出的结果”也自然就会得到提高。

换言之，若善于“用数据思考”，我们就能够在给予方案足够的说服力的同时，在短时间内拿出成果。这样的人才也被称作是能给企业带来利益的“赚钱职员”。当然，经营者和管理层的人员不会想错失这样的人才。

我们的工作成果，与我们完成这份工作所需要的能力中的“弱的能力（也称作制约条件）”密切相关。简单来说就是制约条件会阻碍我们获得工作成果。与此同时，很多人认为“用数据思考”的这个能力就是制约条件。换言之，若是能够提升我们“用数据思考”的能力的话，我们就有可能一口气做出很大的工作成果。

“用数据思考的能力”是超越企业和行业也能发挥作用的通用技能。人类寿命越来越长，值得高兴的是，人们也越来越健康。也就是说，人们能够工作的时间也越来越长。与此相对，企业的寿命则在逐渐缩短。这意味着一个人在一家公司干到退休这件事变得越来越难。这也使得跳槽、创业、副业、多职业等情况的出现变得理所当然。在工作环境持续发生改变的当下，超越企业和行业也能发挥作用的“用数据思考的能力”，对于职员而言可以说是必要技能。

仅靠“四则运算”，就可以提高工作水平

另一方面，也有不少人说“我虽然知道数据对工作有所帮助，但实际运用时还是发怵”。事实上，我身边也有很多人说自己“怕数据”。特别是说到用数据思考需要掌握统计学等高等数学知识的时候，“害怕数据”的人会大幅增加。确实，与统计学相关的知识和技能是很重要的。也有很多实例证明，具备了这些技能会对工作有所帮助。

但是，本书所说的“数据”，并非指与统计学相关的内容，而是指更加单纯的数据运用方法。具体来说就是通过四则运算（加法、减法、乘法、除法）来培养“用数据思考的能力”。可能大部分人都会对我这个说法半信半疑，“只用加减乘除就能培养出‘用数据思考的能力’吗？”

实际上，仅仅熟练使用四则运算，便可以在各种工作场合中发挥出意想不到的作用。这并不是夸大其词，而是事实。

你没有听错，仅仅通过基础运算，就能极大地提升工作能力。读过这本书，你能够发现一个与众不同的视角，能够成为一个有“说服力”“影响力”“赚钱嗅觉”“高效率”和“高产出”的职场人士。

在 RECRUIT1 公司，所有的工作我都用数据进行判断

和大家稍微讲一下我的经历。我从1989年4月到2018年3月的29 年 间，一直 都在RECRUIT GROUP 公司工作。得益于企业、上司以及同事的照顾，我在 RECRUIT 工作期间积累了丰富的工作经验。具体来说，我从技术员开始做起，在晋升的过程中，接触了销售、市场、调研、会计、管理等多个领域。既在公司总部 RECRUIT HOLDINGS 工作过一段时间，也担任过分公司的总经理和董事长，负责新事业的拓展工作，还亲自参与到一线的销售当中。在 SUUMO 房屋租赁（日本一家不动产及房屋公司）和 RECRUIT TECHNOLOGIES（日本一家就业信息服务公司）这两家公司工作的数年间，我录用并培养了数百名新职员，还实现了公司的快速发展和低离职率的并存。

当然，这期间也并非一帆风顺。我曾在 2000 年左右提出向海外的中国市场进军，但董事会以“为时尚早”为由，拒绝了这个提议。说句题外话，在那之后大约 20 年，RECRUIT GROUP在海外市场的销售额占据了总销售额的将近一半。RECRUIT GROUP也成了名副其实的跨国企业。现在想想当时董事会的“进军海外市场为时尚早”的判断，真是恍如隔世。

我 于2018年3月从RECRUIT GROUP退休。虽然我在RECRUIT GROUP工作之时就对于公司的员工擅长“用数据思考”这件事深有体会，但现在从已经退休的我的角度来看，RECRUIT GROUP 的每个岗位的员工，特别是经营层和管理层的人员是十分擅长“用数据进行判断”的。准确来说是他们相当喜欢“用数据进行判断”。他们不仅在现场通过数据起草方案，在经营时也必然会使用数据进行判断。

举个例子，某个事业部门提出了在未来提高20%销售额的销售计划。确定目标后，经营团队把这20%分成了两个部分，10%由增加销售人员实现，10%由提高效率实现。在增加销售人员这部分，经营团队会找到相关指标，比如录用方法和录用时间、培养方法和培养时间等，根据具体数据进行推算讨论，确定出可行的计划及其 ROI（投资回报率）。同理，在提高效率这部分，团队也会从具体的指标数据入手进行分析。后，团队会综合比较各种可行方案，找出的方案。

为了能够“用数据进行判断”，事前必须要“理解数据”。也就是说，“用数据思考”的顺序为“理解数据→用数据进行判断”。在这里的“理解”和“判断”中间存在着巨大的障碍。

在一般企业中，有很多企业虽然理解了数据，但是没有用数据进行判断。也就是说，很多企业止步于理解数据的阶段。

这种情况用调查报告来举例是为贴切的。通过会议讨论，相关部门已经理解了调查报告的内容；但是，唯独没有对在调查报告中出现的数据进行判断分析，而是将决定留到下次更加详细的调查之后。然后，在下次会议中依然无法做出任何决定。

这是我们经常听到、看到的事情，也是在日企中经常发生的事情。我工作了 29 年的 RECRUIT GROUP 是一家能够理解数据，并且擅长用数据进行判断的企业。也就是说，RECRUIT GROUP用数据进行判断后，会将得出的结论付诸实际的行动当中。而且，从“理解数据”到“用数据进行判断”的过程转变迅速。这才是所谓的“用数据进行判断”。

当然，不认真思考就用数据进行判断是万万不可取的。因此，我们自然也会对在工作现场使用准确的数据来制定并提交方案的能力有所要求。

衡量一个企业的经营表现，*终要通过一个个数据（包括利润率、资产负债率、离职率等）来实现；衡量一个人的工作表现，同样需要通过数据（包括KPI、工作时长、产出成果）来实现。可见，数据是业绩的*终落脚点，从数据的角度出发，来对企业和个人进行管理就尤为重要。

本书从一个新颖的角度入手，介绍企业和个人应该如何用数据思维来优化自身业绩。通过对数据进行运算、推理、图像化、定性分析和比较等，可以让我们深刻地理解各项经营数据、工作指标，并大幅度提升说服力、影响力，成为高效率、高产出的企业和个人。

中尾隆一郎

毕业于大阪大学，是日本知名公司RECRUIT GROUP总经理、董事长。有30年的经营、管理经验，曾创下过辉煌的职业记录——6年间使公司销售额扩大了30倍，店铺数扩大了12倍，职员数扩大了5倍。

第1章

利用数据，能让效率大幅提高

高效完成工作的技巧 1——因数分解 /008

高效完成工作的技巧 2——ROI 思考 /028

高效完成工作的技巧 3——假设思考 /052

第2章

深挖数据，能发现不可思议的“决策秘钥”

深度品读数据的技巧 1——平均值与方差 /077

深度品读数据的技巧 2 ——增加想象力，正态分布与帕累托定律 /081

深度品读数据的技巧 3——增加选项与解 /087

第3章

分析数据，能大幅提高经营和赚钱能力

提升赚钱嗅觉的技巧 1——把控盈亏平衡点 /102

提升赚钱嗅觉的技巧 2——双主轴思考 /133

提升赚钱嗅觉的技巧 3——增加数据的积累 /148

第4章

分享数据，营造强大说服力和影响力

改变他人看法的技巧 1——用数据管理时间 /165

改变他人看法的技巧 2——用数据管理对话 /176

改变他人看法的技巧 3——将数据可视化 /184

第5章

快速培养数据型思维的七大秘诀

秘诀 1 将数据集中至 1 处 /207

秘诀 2 “2”者可以兼得——学会扬弃 /212

秘诀 3 要点有“3”/216

秘诀 4 “4P”战略 /219

秘诀 5 “5F”角力 /224

秘诀 6 “6∑”体系 /228

秘诀 7 高效能人士的“7”个习惯 /232

结束语 /235

衡量一个企业的经营表现，*终要通过一个个数据（包括利润率、资产负债率、离职率等）来实现；衡量一个人的工作表现，同样需要通过数据（包括KPI、工作时长、产出成果）来实现。可见，数据是业绩的*终落脚点，从数据的角度出发，来对企业和个人进行管理就尤为重要。

本书从一个新颖的角度入手，介绍企业和个人应该如何用数据思维来优化自身业绩。通过对数据进行运算、推理、图像化、定性分析和比较等，可以让我们深刻地理解各项经营数据、工作指标，并大幅度提升说服力、影响力，成为高效率、高产出的企业和个人。

中尾隆一郎

毕业于大阪大学，是日本知名公司RECRUIT GROUP总经理、董事长。有30年的经营、管理经验，曾创下过辉煌的职业记录——6年间使公司销售额扩大了30倍，店铺数扩大了12倍，职员数扩大了5倍。