数据分析需要“假设”
确定目的或问题后，才能决定假设、方法、所需数据等具体内容。进行数据分析，“假设”可以发挥重要作用。如图 1-2 所示，在解决问题的过程中，有两个环节需要假设。
图 1-2 分析流程中必不可少的“假设”
首先，在“锁定问题的关键”时，需要通过“WHAT 型假设”对数据进行分解和比较。此外在“锁定原因”时，还需要通过“WHY 型假设”来列举出候补原因。
关于这两种不同类型的假设，第 2 章将会介绍具体事例，在此仅用一个例子来说明如何通过假设得知“分析什么，如何分析”。假设我们使用 WHY 型假设，来探讨店铺 A 的现烤面包销售额在最近 3 个月急剧下降的原因。
为了整理思路，可以制作一个如图 1-3 所示的图表。按照逻辑关系，将目的或问题、假设、方法以及所需数据从上至下依次连接起来。
图 1-3 通过假设得出所需的方法及数据
假设听起来好像很难，也许会让人有些抵触。其实我们也可以把假设替换成“着眼点”来考虑。
在这个事例中，可以考虑以下三种假设（为了便于参考，在此做了简化）。
假设 1 ：卖场的服务水平变差了（服务的原因）
假设 2 ：顾客对畅销商品的评价变差了（商品的原因）
假设 3 ：促销活动减少了（促销的原因）
大家可以发现，这里并没有列举什么特别高深的内容。重要的是，要将这几点用语言表达出来，确保任何人都能看懂。括号内的原因为着眼的关键词。
如果觉得最初的假设挖掘得还不够深入，也可以进一步反复思考“为什么”，继续深入挖掘第二层、第三层假设，从而找到更为具体的问题（原因）。这里不再详细介绍深入挖掘的方法，但请注意：并非所有的情况都是只有一层假设就够了。
接下来，要确定检验各假设的方法及所需数据。如果检验假设 1 的方法是“调查不同销售人员之间的差别”，那么所需数据就是“不同销售人员的销售额数据”和“不同销售人员的工作履历数据”。对假设 2 也一样，如果将方法定为“调查不同商品之间的差别”，则需要“不同商品的销售额变化数据”和“其他店铺不同商品的销售额数据”。按照这个步骤进行准备，就可以大大减少面对数据不知所措的场面。
做完了这些工作，接下来总算到了分析数据的环节。我们要根据数据来检验假设。要确定对问题来说，哪种假设是正确的、哪种假设的影响最大。做到这一步，就能够发现问题出在哪里、应该采取哪些对策，或者是否需要继续深入调查或分析。也就是说，这样就可以采取下一步措施。
研究假设的效果并不仅限于此。它还有助于制作提交给公司内部或外部的演示资料。在开始分析之前，将“问题”“假设”“分析结果”“结论”等必须以符合逻辑的方式展示给其他人的主要内容或流程确定下来，这样可以提高工作的效率。
接下来再介绍一下建立假设的方法。人们建立假设时，很容易依赖工作中的常识、自身的经验或直觉，可能会无意识地排除一些重要的假设。因此很多人会担心自己的假设是否存在偏差、是否视野过于狭窄。
我们既然采用了数据分析这种科学的研究方法，也就应该尽量客观地提出假设。为此，可以请别人对自己的假设进行确认，也有一些可以用来自己检查的方法。方法之一是运用“框架”作为思考问题的线索。这里的框架是指商务人士都经常会接触到的流程图、损益表及 4P 营销理论等（图 1-4）。
图 1-4 可用于假设的“框架”
这些方法可以帮助我们整理思路。针对“缩短从接到订单到发货的时间”的目的，可以通过流程图，整理出“接到订单” “确认库存”“联系顾客”“指示发货”“发货”等各工序中可能存在哪些问题。
比如，在接到订单的阶段，可以假设“接到订单后信息是否未能立即传递给仓库负责人员”；在确认库存阶段，可以假设“不同商品所需的库存检索时间是否有差异”等。这样可以更容易针对具体对象提出假设，也便于确定采用的方法和所需的数据。
损益表也有助于建立假设。面对“防止利润继续减少”的问题，可以针对“销售收入”“销售成本”“销售费用及一般管理费用”等项目，分别提出假设。例如，针对销售收入可以假设“单价或数量是否减少了”，针对销售成本可以假设“人工费、原料费是否提高了”等。
此外，我还建议运用 4P 营销理论的思维方式，将问题按“产品”“渠道”“促销”“价格”进行分类。如果问题是“防止销售业绩继续下滑”，则可以从这 4 个角度来提出假设。这样就比较容易整理出如“产品竞争力下降了吗”“因断货而错失销售良机了吗”“促销的效果减小了吗”等问题。