财会人员须具备更高层次的“统计思维”

□ 文/善水

举办抽奖活动就能增加营业额，改变供应策略就能减少库存，改进招聘政策就能提升人才质量……无论是要降低成本、增加利润，还是招聘人才，把握因果关系都是做出商业决策、提升业绩的基础。

想提升业绩就不能靠撞大运!大数据时代信息繁杂，随之涌现的千头万绪常常令人不知所措。如何才能迅速、行之有效地解决问题？统计学正是一件不可多得的利器，帮你发掘有价值的因果关系和隐于数据背后的商业。

由人民邮电出版社出版的《统计思维》一书专为在职场打拼的商务人士量身定制，用实实在在的案例和清晰易懂的图表解析假设检验、随机对照实验、回归分析、因子分析、聚类分析等常见统计方法在商务实战中的应用，没有统计基础的读者也不用因不懂数学而发愁。

大数据时代，解剖数据已成为我们的职场基本功。翻开本书，你就能学会用统计思维武装自己，在商场上披荆斩棘。

这本书告诉读者，仅曾使用简单汇总的方法来“把握现状”的人，要迈出用分析来洞察因果关系的重要一步，必须掌握的知识有三点：一是理解平均值和比例等统计指标的本质含义；二是“要从幅度而不是点来把握数据”的思考方法；三是“要以何种标准汇总何种数值”的思考方法。

“平均值”其实并不难理解，理解了“平均值”的本质，自然也就能理解“比例”。想读本书的人，大概没有不知道如何计算平均值的。但是，大概也没有人思考过，为何这样计算下来便能说明分散的数据真正的意义？其实在平均值的背后，存在着比统计学思维方式产生时期更早的深刻思考。书中的精彩部分和章节会很通俗易懂地说明平均值的本质。同时，为什么书中举的例子明明是“平均值和比例”，而进行说明的却只有平均值，想必很多人并不知道，平均值和比例的本质是完全一样的。

书中还有更精彩的东西：针对通常用数字来表示的信息如年龄、收入、消费金额等专用术语来说叫作定量变量（quantitative variable），我们通常采用“平均值”的形式来进行汇总。另一方面，针对并不是用数字而是用文字来表示的性别、职业、商品分类等信息（qualitative variable），则采用每一种分类所占的“比例”来进行汇总。好在书中还解释的到位：定量变量表示的是“数量大或小”，定性变量表示的则“不是数量大或小，而是性质上的不同”。“用5分制回答满意度（数值越大则满意度越高）”则不容易确定该用定量变量还是定性变量来表示。对于这一问题，是应该作为定量变量计算平均值，还是作为定性变量计算5分制评价人数的比例？本书认为作为一种定量变量来看待是没有错的！

另外，比如说1号、2号、3号……这种虽然是用数字来表示，但数字的大小本身并没有意义，只是将数字用作一种记号的情况，不应该使用平均值，而应该使用比例。尽管计算邮编的平均值没有意义，但利用邮编的前3位数字来将顾客分类，并汇总分析每一地区的顾客各占了多少个百分点却是有意义的。

企业财会人员更高层次的“统计思维”就在这本书里。读了它并掌握了它会大有裨益！