分析與決策（數字經濟時代MBA口袋課）

分析與決策（數字經濟時代MBA口袋課） 本書分爲6章，作者用6個基本步驟，精解各種分析工具，講解基礎的分析方法。以此爲基，教授讀者從數據中掌握市場信息和公司狀況，看透複雜數據背後的真相→做出正確的決策。 前言 在經營中，分析是： ✖️目的 ✔️達成目的的一種手段 一、分析的目的，也即優秀分析的特點： 1. 應產生巨大的附加價值，能得出正確的決策並具備說服力。 2. 使人/組織朝正確的方向前進。 二、怎樣的分析有巨大的附加價值？ 1. 皆認爲可行，經分析→有損企業價值。 2. 經分析，原以爲有效→實際無效。 3. 經分析，原以爲盈利→實際No，甚至賣越多，虧損越大。 4. 經分析，計劃收購的企業有問題。 5. 應優先投資的項目，經分析，由A→B。 三、有附加值的分析，能帶來2個結果： 1. 顛覆衆人的常識，or提出新的有意義的啓示。 例如，本以爲盈利的產品，實際並未盈利。→可利用管理會計方法中的ABC成本法，進行準確分析→發現問題。 2. 在假設（以及答案）比較模糊的狀況下，指明應該前進的方向。 例如，在可知信息很少的海外開展事業，必須分析未曾嘗試的新方法。→分析前，要充分收集相關信息。 四、分析步驟 1. 錯誤的分析步驟 1）無明確目的，盲目查詢數字。 2）進行許多毫無意義的工作。 3）將分析目的化，過度追求細節。 2. 正確的分析步驟 1）明確目的，設定主要論點。 2）提出假設。 3）根據假設，明確：需收集的信息、分析什麼。 4）收集信息。 5）進行分析。 6）將分析結果，有效地傳達出去。 因經營是動態的：經營過程中要不斷調整方向→故實操時，步驟順序或需做調整，且需不斷補充＆完善、循環分析。 第一章 進行分析之前需要做的事 分析前，需做3件事： 1. 明確目的，設定主要論點。 指示他人去做分析時，若不在分析前說明意圖，對方就會依自己的理解去分析。 2. 建立假設。 在明確了目的、主要論點、“應有狀態”之後，接下來就是：根據論點建立假設（或假設的答案）。 開展新的商業活動時，效率常是決定成敗的關鍵，故： ✖️花費很多時間：做事前調查、分析 ✔️大膽嘗試、快速驗證——常用方法：先建立一個商業模型→據此展開商業活動→依實況做調整→即：在實踐中，驗證商業計劃＆商業模式是否有效。 3. 根據假設，明確：需要收集的信息、分析什麼。 進行信息收集＆具體分析前，先思考：爲使假設成立，需在怎樣的框架中討論事物。 第二章 收集信息 一、信息的種類與區分 共分爲5種： 1. 定量信息＆定性信息 1）定量 在重要的經營指標出現問題時： ✖️急於收集信息 ✔️應先定點觀測關鍵要素，確認變化與否 2）定性 難量化，需要良好的洞察力。 2. 事實、意見、預測 事實是過去的數據，無法100%預測未來；且外部信息的真實性難以把控。此時，需用組織或行業內部的權威提供的意見，以及智囊團和學者給出的預測→作爲對事實的補充。 3. 屬性、隱性、行動、結果數據 這些數據常用於分析Mkt、組織＆人事。 4. 一手、二手信息 5. 公開、非公開信息 二、收集信息的方法 常用的收集信息的方法，主要有7種： 1. 書籍、報紙、雜誌等 2. 公開數據 3. 網絡檢索 9種常用檢索：AND、部分一致、完全一致、NOT、網站內、指定文件、標題、內容、緩存檢索。 4. 現場採訪 實操時，依目的而選擇不同的採訪對象，本節主要介紹2種： 1）諮詢專業人士 2）收集客戶意見 5. 問卷調查 進行問卷調查時，容易出現的5個錯誤。 1）樣本不能反映整體情況 2）樣本數量太少 3）提問出現重複和遺漏 4）誘導提問 5）問卷格式不便於回答者做出正確的回答 6. 觀察 大致分爲2類：人類、事物觀察。 7. IT信息 三、需要注意的偏見 偏見是人性的組成部分，難以完全消除。但可現在客觀角度：審視自身的行爲；或積極聽取他人建議。 6種需要注意的偏見： 1. 確證偏見 只關注對自己的假設和主張有利的信息，而無視或低估其他信息。 2. 專業偏見 更重視自己擅長領域的信息，而弱相關與周遭的聯繫。 3. “自我中立”偏見 採訪時，主持人應站在中立的立場；但人性使當事人總無意識地偏向於某一方。 4. 虛榮偏見 信息提供者在回答時，容易出現偏見。 5. 近期偏見 信息提供者對最近期發生的事，容易給予過高評價。 6. “半徑5米”偏見 認爲自己周圍的事＝全世界的標準 第三章 分析等基本 本章介紹分析的5個基本操作： 1. 思考接下來能得出什麼結論。 不常分析的人，常出現的認知錯誤：整理收集到的信息＝分析。 要想產生商業價值，必須思考：收集到的信息→能產生什麼結論。最有效的方法：選擇思考框架→收集信息→於框架中整理信息→分析並得出結論。 2. 分解思考。 分析的語源來自分解→收集信息＆分析時，要適當分解事物→能明確問題的位置＆原因所在。 核心點：找出整體中困難的問題→分解難題爲多個部分→集中思考關鍵部分→使問題變得容易處理→事半功倍。 分解問題時，最有效的工具：邏輯樹（MECE）。通常在第二層就能找到有效的突破口——分析的關鍵。 3. 正確比較。 ＝使用數值信息→定量分析的鐵則。 4. 用“眼睛”思考。 定量分析數值時，也可藉助“視覺”來分析。最新的腦科學研究證實，視覺信息有助於促進大腦思考和記憶。 1）面積圖 相比於折線圖＆柱狀圖（只能從一個突破口進行比較），面積圖：能通過面積表示橫豎兩個軸的重要度→讓人更直觀地把握圖表傳遞的信息。 2）散佈圖 對用眼睛思考更有幫助。 5. 從多個視角出發進行思考。 與是否理解分析的目的有很大關係。要站在比自己高2~3級的管理者的立場上進行思考。 第四章 掌握基本的分析方法 分析的方法＝以數學＆洞察爲基礎→逼近本質的過程。 不同學者對分析方法的分類不同： 1. 鈴木健一——5種 將分析的方法以“比較”爲基礎，可分爲5種：大小、差異、趨勢、分佈、模式。 2. 後正武——9種 大小、分解、比較、變化/時間、散佈、流程、樹、不確定性、人類的行動/軟件因素。 1）第3章已將其中的3種類型——分解、比較、樹，作爲更高層次的方法，單獨拿出，進行介紹。 2）散佈——包含2種：散佈、模式。 3）不確定性、人類的行動/軟件因素→這2個要素難以定量化，且存在巨大差異→本書將其統一爲：不確定性→來討論。 分析的方法，包括2部分： 1. 思考方法 分解、建立樹狀圖，進行比較，多角度觀察，深層洞悉。 2. 思考內容 綜上，本書歸納出6種基本分析方法＝思考內容： 1）大小、差異、比例 2）散佈 3）流程 4）趨勢 5）模式 6）不確定性——以定性分析爲主 一、大小、差異、比例 大小、差異→基本的分析方法，便於在腦中形成基本的概念。 比例，常用的分析工具是：注狀圖、餅狀圖、瀑布圖。 二、趨勢 按時間順序→分析事物，常用曲線圖、注狀圖。 分析趨勢時，要注意4點： 1. 關鍵思考：圖表上的數據＆對應時間點發生的具體事件。 2. KPI變化時： ✖️ 急於收集信息 ✔️by日常的定點觀測→確認是否出現了異常的數值 3. 按時間順序作比時，注意對同類的比較。 不能爲了便於未來的分析，而不依實際情況，不去調整現有結構。 4. 要銘記：過去的趨勢不代表未來會持續。 三、散佈 “散佈”有多種意義，本書主要從數學定義“標準偏差”的角度來思考。 常用的偏差分析：是對過去＆現在的事物散佈進行分析；但經營決策，是對未來可能發生事情的判斷。 1. 以未來的散佈爲前提進行決策 常用方法：決策樹——依過去的經驗，結合當下的經營環境→對未來做出預測→以此爲基，追求期待的回報。 2. 用敏感性分析思考散佈情況 經營實操時，可選擇單個變量、多個變量的方法，後者需同時思考最優狀況和最差狀況，被稱爲：最優、最差分析。 一般來說，企業常易將注意力放在最差狀況上：因爲損失厭惡心理，更傾向於迴避風險。 四、模式 【趨勢VS模式】 • 趨勢：按時間順序分析→＝只有一個時間要素的模式。 • 模式：根據>2個要素的關係性分析。 把握模式時，最迅速、也最有效的方法就是：繪製散佈圖。 分析圖表時，關注異常值——與整體趨勢不同，非常重要。當樣本數量比較少時，關注專有名詞，常能獲得一些有用的啓示。 1. 注意是否存在因果關係 根據相關性分析時，要關注是否存在相關關係、因果關係。 要想證明因果關係的存在，需要2個條件：不存在介入因素、因果順序。在根據相關關係進行分析時，應常思考：是否存在介入因素。 2. 多重回歸分析 前面的分析是：作爲原因的要素只有1個，但現實是：多種要素交織→對變數造成影響→需轉而改用：多重回歸分析。 3. 利用矩陣進行分析 即，思考樣本的關係性的方法——以兩個不同的突破口爲軸，確認各個樣本分別位於什麼位置，對其平衡性進行分析。 五、流程 組織＝人的集合體＝流程的集合體 將整體活動→分爲多個流程→定量、定性地把握各流程的特徵。 流程性的3個框架＆方法： 1. 價值鏈分析 可從宏觀角度分析事業，從微觀角度分析業務流程。 2. 漏斗分析 可應用於所有流程，但最常用於Mkt和營業流程——把握哪部分應進一步↑效率。 3. 瓶頸分析 經常與流程分析搭配使用。 六、不確定性 前面的內容特點：易於數字化、分解後易於分析。然而現實中，難找到突破口，因面對諸多不確定性。可從以下5點破解： 1. 在可能的範圍內數值化 2. 在提問方法上下功夫 3. 充分利用框架 4. 磨鍊自己的直覺 5. 集思廣益，如德爾菲法 第五章 事例篇：利用著名的框架進行分析 例，A國的假肢工業a，在本國有影響力，但由於本國市場小，計劃進軍B國——人口多，傷殘軍多。 不過，B國已有競品b、c。因B國政策，外企無法單獨進其市場，需與b、c合作，用其渠道銷售。 a該選擇哪家競品？ 一、對市場整體進行分析：PEST分析、細分分析 首先，調查B國假肢市場：用戶10W人，市場規模380億日元，mkt年↑19%，b、c的MS分別爲：40%、60%。 其次，用PEST簡單分析其市場→整體環境穩定。經進一步調查，B國假肢市場細分爲4個領域（機械、運動、輕量、普通型），b、c各有所長，且區別大。但無相關明細資料，需實地考察。 b c 機械 20% 80% 運動 20% 80% 輕量 40% 60% 普通 80% 20% 二、對阿波羅公司的分析：假設立案、3C分析、7S分析 經調查，c在10年前就已進入輕量型，b在4年前才進入，MS卻迅速達40%。二者定價相同，且c性能更勝一籌。 對這一事實所反映的問題，做出2個假設，並進一步調查： 假設1：c產品有難被發現的瑕疵。 通過採訪B國行業相關者，這一假設被否定：c產品無問題，且與b不相上下。 假設2：用戶對性能不重視。 經調查，假設2正確。那麼，用戶選假肢的標準是什麼？無法就此問題建立明確假設，故以“市場的情況問顧客”爲原則，展開調查→結果：對假肢有要求且有搜索能力的用戶，會選c；沒要求的選b。 基於此，做出假設3：b爲讓店鋪推薦自家產品，採取了措施。→經訪問，證實了假設： b，主打高科技產品，銷售by康復機構； c，by店鋪渠道推銷。 輕量型雖€高科技要素，但最近已非常商品化→故店鋪銷量也很好。 對b進行3C分析，得出如下結論： I. 店鋪心聲： 1. b利潤高，批量採購折扣↑→顧客若無特殊要求，則會推薦b。 2. b賣假肢、輪椅，店員均能拿折扣；c只賣假肢，優惠力度↓。 3. b銷售負責人常往來，且送貨速度快；c並不，其渠道重點是：醫院的康復機構。 4. 醫生處方基本不指定品牌。 II. 以b的立場： 1. 市場•顧客 1）市場潛力大 2）輕量型前景好，其次：機械、運動 3）4種的決策單位DMU不同 4）輕量型迅速商品化，渠道亦變 2. 對手 1）目前對手只有c 2）c強項是：康復設施渠道 3）c不擅長店鋪推銷 4）c企業文化：用更多時間賣更貴商品 5）受政策限制，突現強對手的可能性↓ 3. 自己 1）不專產假肢，可與其他品類成經濟效應 2）企業規模>c，財務體制更好 3）組織應變策略靈活，鼓勵嘗試 綜上調查、分析，以輕量型假肢爲主的a更適合與b合作，以輕量型高端品牌推向市場→因當下對a來說，最重要的經營課題是：在新市場中保證銷售渠道。但關鍵要看兩家是否合適，從理念上，a與c更契合：認真生產優質商品。此時，要用7S工具來分析抉擇。 最後，a選擇與b合作，理由如下： 1. 兩家企業戰略存在互補 2. 組織文化相似，親和性高 3. 能儘快收回投資 4. 與b自身商品競爭關係不大 三、其他的著名分析框架 案例中未提及的其他4種，具有代表性的分析框架： 1. 優缺點(Pros/Cons)分析 在只有2個選項時，該法很有效；若選項增加，則較難選出最佳方案。此時，應：團隊討論>獨自思考。 2. 商業模式分析 由3部分構成，相互間形成三角循環： 1）顧客價值提案CVP 目標顧客、顧客存在的課題/需求、提供價值。 2）利益方程式 收益模型、成本結構、利潤率模型、資源週轉率。 3）主要經營資源+主要業務流程 流程：價值鏈、樓層、制度與評價基準。 3. 財務指標分析 1）與收益相關 ROA、ROE、利潤率等。 2）與效率相關 週轉期：總資產、庫存、債權等。 3）與安全性相關 自有資本比率、流動比率等。 4）與成長性相關 Rev↑率等。 4. 利益相關者地圖 by找出自身周圍的重要利益相關者，把握其關係＆關注點，思考自己該採取什麼行動。→常用於談判、法人營業、制定事業戰略。 第六章 爲AI大數據時代分析的變化做好準備 一、AI的進化 AI中，最重要的是機械學習。 1. 傳感器的進化與增加 2. 大數據的收集 二、AI大數據時代的分析方法 區分機械VS人類擅長的事。人類擅長的事： 1. 與分析相關的事 1）設定課題 2）工作整體設計 3）決定讓機械處理哪些數據 4）對機械的分析結果進行判斷，做出決策，應用在行動上 2. 分析之外的事 1）感情動員（如，激勵部下） 2）把握語境 3）思考創新方法——不在過去延長線上 三、AI做出的分析究竟能夠在多大程度上取代人類 未來充滿不確定性，但正因沒有正確答案，所以通過思考→來找出解決辦法的智慧→纔是人類最寶貴的財富。

關於如何分析與決策的一本小書，簡單易懂，作者擁有企業戰略分析背景，舉的例子很具體，實踐性比較強，但看完沒什麼認知層面的收穫。

1. 分析不是爲了向上交差，而是爲了做出正確決策。 2. 好的分析：有說服力、可行動、不是陳詞濫調。 3、如何做出好分析：提出好問題、框架思維、數據支撐。

對我幫助不大，是一本數據分析師的入門書籍，而且偏向於實操方面。最後提到的AI分析應該關注，可以大大提高效率，降低數據分析的難度。

內容簡短易讀，對常見的分析和決策有很大的幫助

偏工具類型的書，總結了一個分析框架，有用便推薦