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将密密麻麻的数字转换为直观图表，可以让问题变得一目了然。
商业活动总会伴随着数字的出现，单纯观察这些数字很难发现其中蕴含的意义。与以表格的形式呈现数据相比，将数字转换成图表是更直接有效的视觉化思考方式，同时，图表还有助于我们表达自己想要传达的意思。接下来就让我们看一看图6-1，这张图向我们展示了某行业整体销售收入的变化情况。从图6-1我们可以看出，这个行业的销售收入涨势平平，但在过去有过两次急速增长，而后面几年的涨幅又有所回落。在得出以上分析结果的基础上，如果能够找出之前收入突然增长的原因，我们说不定就能发现激活这种回落态势的“引爆剂”。
图6-1 某行业整体销售收入的变化
值得一提的是，人在预测未来时，习惯于直接根据历史趋势进行外推。不可否认，现实生活中的确存在着很多可以用外推法得出正确分析结果的事物。所以，我们也不能否定这种预测方法。但是，有些时候我们也需要加倍小心。
比如，在某一行业中，突然出现了一个具有高度竞争力的新型替代商品，可以满足同等需求的、不同形式的产品或服务，这时整个行业的销售收入都有可能出现大幅下降，对个别企业的影响就不言而喻了。所以，面对这种情况，我们就需要密切观察行业动向，分清存在于眼前的机遇与威胁。
将数据转换为图表时，要选择直观性强的图表。制图时的注意事项包括：
· 确认选用的坐标轴是否恰当、合理，如刻度、起点等。
· 所有数据能够均匀分布在整张图表中。
· 不应省略的地方一定要有所体现。
· 下笔时，不使用多余的辅助线（打开Excel时，有时会默认为系统初始设定）。
· 进行比较时，要选择恰当的图表，比如用两个饼图进行比较时，就很难看出数据本身的规模大小。
· 适当使用不同颜色对数据进行区分。
这里，我们暂将前提条件设定为：所用数据正确且出处确凿。在实际工作中，我们还需要先对数据的正确性及其出处进行确认。
图6-1这种简单的条形图已经能够让我们很直观地获取很多有价值的信息了，不同类型的图表能让我们得到更多有趣的发现。比如，通过图6-2这样的散点图我们就可以看出，影响杂志销量的关键因素与爆炸性新闻给读者带来的震撼力大小有着紧密的联系。使用此类图表时，我们需要注意是否存在着某些伪相关。
图6-2 某杂志的销量与爆炸性新闻的震撼力的关系
此外，相关图还有助于发现不规则现象，即异常现象。 这部分内容将在第19章进行详细讲解。
以上内容都是在已经做好数据统计的前提下展开的说明，但有时我们也会遇到找不到任何数据的情况。比如，顾客满意度与员工满意度是企业管理的两项关键绩效指标（KPI），这两项指标有时就很难得到准确的量化。人们常说，不能被量化的事物就无法实施管理。由此可见，仅依靠这两项指标进行经营管理是非常低效的。
因此，对于企业或个人负责的关键业务，我们需要事先制订出各个环节的KPI，避免在事后评估时才发现没有量化指标的问题。 企业的研究部门也不应该只关注专利、论文或是研究课题的数量，还要将企业技术的潜在能力及其优势等因素适当进行量化，使企业实力变得一目了然。
通常，关于财务、市场营销及生产的相关数据企业都会统计得比较完善。相比之下，在开发部门和企业职能部门（总公司的管理部门）就很难找到一套完整的KPI。因此，这些部门的数据自然也就难以得到完整的统计。
虽然刻意进行量化统计有时也不一定能够得到十分理想的效果，但如果我们能够积极地调动想象力，制订出一套相对实用的KPI也并非没有可能。比如，企业的管理部门可以制订出一套“一线员工满意度”的指标。如果我们能够提前制订出一些针对性强的KPI，在把握中长期发展趋势等重要方向时就可以变得游刃有余。同时，某些KPI还可以将企业的变化呈现得一目了然。
统计过往数据时，我们可能会遇到很多困难。这时，确认统计条件是否前后一致就成为一个关键环节。这是因为，如果条件发生了改变，在不同条件下统计的数据就会失去可比性（详见第4章）。比如，为了分析某一工程的生产效率，在对不同时期的人均毛利润进行比较时，如果其中某段时期的数据中包含咨询服务的费用，就很可能会导致数据出现异常断层。
可以将信息进行量化时
❶充分了解各个图表的特征及其“陷阱”。
❷关注相关关系。
❸预估将来有可能用到的数据。