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所以，在商业领域检验一个数据是否值得分析的指标，就是是否能够带来直接利益，或者是否能够表明带来利益的因果关系。只要能够在商业领域证明“这是明显与利益相连的指标”，那么就可以说这是与销售额一样值得进行比较的数据。
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哪些数据与公司利益相连？
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在你的工作中，哪些指标是与利益直接相关的，对于这个问题诸位应该比我更加清楚，甚至还有一定的个人见解。
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公司本身就是为了赢利而成立的组织，大家的工作基本上也都是为了创造利益而安排的。如果能够通过更广阔的视野进行更灵活的思考，应该就会从自己的工作中找到分析和改善的方法。
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比如说，我曾经听说过这样一件事，根据服务器内中央处理器（CPU）的温度和内存使用情况的监视记录，对“服务器死机的状况”和“不死机的状况”进行比较的结果显示，升级系统能够大幅削减管理成本。
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同样的，根据工厂的机械故障情况的监视记录，对发生故障的状况和不发生故障的状况进行比较，结果发现成本可以进一步削减。对销售业绩高的推销员与销售业绩低的推销员进行各种调查数据的比较，可以发现对今后的销售有利的方法。
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现在很多企业的各种部署都存在着大量的数据，而想要进行某种新的调查的时候，并不需要花费太多的成本。最重要的问题不是“发现了什么”，而是从这些数据之中，能够找到与利益相连的关系。
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如果诸位今后想要对公司内部的数据进行分析，并将结果应用在经营上，那么首先要做的就是超越部署的屏障，将“我们都拥有哪些数据”这一信息共享给所有人。将信息统一整理起来之后，就能够得知“如何与利益相连”、“什么和利益联系最为紧密”，到时候你自然就会知道怎样进行比较，以及如何明确地表示出区别。
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相信现在大家的“硬盘”中，就隐藏着数千万甚至上亿日元的与利益相连的秘密。
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看穿一切数字的统计学 [:1702626741]
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13 统计学中的重大问题：“因果关系的方向”
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游戏与少年犯罪的因果关系能够明确化吗？
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按照我之前说过的方法进行“比较”以及“包含p值计算的分析”之后，一定能够迅速地找到有意义的数据，而只要能够控制这些数据，就可以找到有效地增加利益的方法。
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但是，在进行统计分析之后，必须注意“因果关系的方向”这个问题。
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比如通过图3–5所示的图来对“广告的效果”进行分析。通过这个图，我们可以发现购买者对广告的认知率较高。
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直接考虑的话，可以理解为看到广告的人，或者对广告印象深刻的人，购买商品的可能性更高。而这一结果的p值，即“本来没有什么区别，只是由于误差导致出现这种偶然情况的概率”在0.1%以下。
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图3–6 是因为看到广告才买的？还是因为买了之后才对广告印象深刻？
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但是，这一数据和统计分析的结果，将因果关系的方向反过来也成立。
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也就是说，“因为看了广告而购买商品”和“因为购买了商品之后对广告才印象深刻”，这两个假设究竟哪一个是正确的，对于这种单一时间点的调查数据及其分析结果，哪怕p值再小也没有意义。
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像这样的问题还经常出现在科学调查当中。
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比如，根据对家长进行的问卷调查结果，将儿童是否玩过具有暴力倾向的游戏与儿童犯罪的关联性进行分析，发现少年犯罪者之中玩过具有暴力倾向游戏的比率极高。但即便如此，对于减少暴力游戏是否能够控制犯罪率这一判断目前尚无定论。
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假设儿童都玩过同样一款游戏，有的孩子成为少年犯，他们的父母大概会认为“都是那个暴力游戏的错”。而有的孩子则健康成长，那么他们的父母对同一款游戏的印象，大概是“男孩子喜欢的战斗游戏”。
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另外，对同一款游戏，认为是暴力游戏而感到愤怒的父母，他们孩子的犯罪率可能很高。不管是遗传因素还是环境因素，对待同样一款游戏，视若洪水猛兽的父母与并没有偏见的父母，他们孩子的犯罪率也是不同的，这种可能性也应该考虑进去。