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图2–3 抽样人数对标准误差的影响
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当抽样人数只有100名的时候，标准误差为4.6%，那么“顾客中女性比率占70%”的结果实际上在综合考虑后就应该是“女性比率占61%~79%”。但是当抽样人数增加到1 000人时，标准误差就降低到1.4%，综合的结果为“女性比率占67%~73%”；当抽样人数增加至8 000人时，标准误差为0.5%，综合的结果为“女性比率占69%~71%”。
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而在此基础上“继续增加抽样调查人数对标准误差的影响越来越小”，当抽样人数为1万人时，标准误差为0.4%，抽样人数为2万人时，标准误差为0.3%。
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这一结果，就算与花高价投资的数据处理服务器所得到的“女性比率占70%”的准确结果相比，对于判断可以说也几乎没有影响。
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随机抽取8 000名顾客的数据，对于数据库管理员来说易如反掌，而将这8 000条数据记录在Excel表格中，就连打工的学生也能轻松完成。至于数据库管理员的加班费和学生的报酬大概只要几万日元就搞定了吧。为了那仅仅不到1%的准确度，有必要投资数千万日元吗？
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虽然这种方法与现在大数据时代的思考方式刚好相反，但是每当有人向我进行数据分析的咨询时，我都会推荐他们“先找到为了进行正确的判断所必需的最少数据”。如果1%的误差在今后几年内不断累积，会对数千万日元的销售额和成本产生影响，那么在这种情况下大数据分析技术就会派上用场吧。可是即便在这种情况下，也没有必要从一开始就对全部数据进行分析。
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数据分析的过程，实际上就是一个不断探索的过程。需要分析的数据越复杂就越是如此，随着分析的不断深入，发现的问题就会越多，甚至会出现与实际情况完全相反的结果，为此就要尝试不同的分析方法，而在分析中使用的数据如果发现有什么问题也要及时地进行修正，上述这些问题即便是经验非常丰富的统计学家也无法避免。实际上为了避免出现错误，越是经验丰富的统计学家，在分析的准备上所花费的时间就越多。
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在对参考结果选择各种各样的方法与数据作为突破口的探索分析之中，尝试的次数是非常重要的。因此，那些必须使用特殊工具或者奇妙程序的情况，以及必须长时间等待分析结果的情况都应该尽可能地避免。这样的话，就算最后必须以全部数据为对象进行分析和验证，也可以事先获取一定量的抽样数据，并且通过探索分析找到建立假设的依据。
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虽然为了建立假设寻找一定量抽样数据的方法，需要相当专业的统计学知识，但如果只是为了掌握数据概况的话，有上万条数据就够了，这种程度的统计工作仅靠一个熟练应用Excel的人就可以搞定。
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当然，对庞大的数据进行高速且符合一定条件的随机抽样调查，以及对最终的分析结果是否准确进行验证的时候，还是需要大数据技术发挥实力。但是，这种速度和准确度究竟有多大的价值呢？这个问题的答案，就要取决于分析结果能够产生多大的价值了。
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实际上分析本身并没有价值，如何活用分析的结果，最终得到的价值也是不同的。
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看穿一切数字的统计学 [:1702626735]
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看穿一切数字的统计学 第三章 统计学的关键：误差与因果关系
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看穿一切数字的统计学 [:1702626736]
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08 抛弃传统的统计方法吧！
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只会让老板毫无反应的图表
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数据分析中最重要的问题是，“统计分析的结果所带来的利益能够大于所消耗的成本吗？”
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顾客的性别与年龄、居住区域的分布等所占的比率，或者问卷调查中回答“非常满意”的人数所占的比率，很多人将这些数据称为“分析结果”。就连那些自称为专家和顾问的人中，也不乏将调查问卷的结果收集起来制作成漂亮的图表，并且以此谋生的家伙。
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但是，像这样的分析结果除了“对现状有所掌握”之外，还有更多的意义吗？如果你将这样的结果汇报给上司或者老板的话，对方不会有任何反应。
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要想令对方不至于无动于衷，就必须让分析结果“在商业中与具体的行动联系起来”。要想引发具体的行动，就必须回答以下“3个问题”。
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问题1 做出何种改变能够增加利益？
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