最近一段時間,朋友圈裡頻頻爆出因為長期加班熬夜,導致身體機能下降,甚至猝死的消息。
前些年,一位微博網友髮長文自曝因長期加班熬夜,突發腦出血急救的驚險經歷,並呼籲大家要規律作息,不要因為工作而影響了健康。
這些消息鋪天蓋地,使得許多在大城市打拼的職場人驚懼不已。
加班熬夜工作,這似乎再正常不過了。為了能夠多賺取一點餬口的微薄薪水,為了能早一點拿出優秀業績獲得晉升,為了拼搏後能換來美好的未來,我們起早貪黑,不眠不休地努力工作,恨不得把公司當成家……
造成加班熬夜的重要因素便是效率低,隨著時代的發展,有太多太多的圖表需要製作,越來越多的數據量需要被分析,然而這些密密麻麻的數據的可讀性較差,並且毫無重點;而數據可視化,更加直觀有意義,更能幫助數據更易被人們理解和接受。
今天職場君給大家介紹一種數據分析工具——散點圖。散點圖稱得上是商業工作中的數據分析神器。所以,大家趕快來了解一下——
通過相關分析發現潛藏在數據中的關聯關係1.用散點圖來驗證數據的相關關係
數據分析中經常使用的,與數據透視表並駕齊驅的是「散點圖」。散點圖是指在橫軸和縱軸上設置不同的項目和單位,在數據存在的位置放置點的圖表。使用散點圖可以查找橫軸和縱軸中所設置項目的相關關係。
例如,如果能很好地使用散點圖的話,類似「購買咖啡的人容易購買單價較高的雙層漢堡」、「在便利店購買iTunes Card、 Google Play禮品卡等充值卡的人容易一併購買點心類食品或清涼飲料」這類乍一看似乎沒有關係的兩種數據間所潛藏的相關關係就能夠被找出。
假如能夠得出類似上述的分析結果,就可以採取具體的措施。例如,派發咖啡的免費優惠券或者增加充值卡的擺放,可以考慮一下此類戰略。
這些只是一個例子。 大家正在經手的商品或服務中可能也會有當下尚未發現的具有相關關係的商品或者服務存在。不要先入為主,使用各種數據進行相關分析來找出有效的相關關係。使用Excel,通過簡單的操作就可以立刻創建出散點圖。
另外,在對類似「銷售額」和「費用」這樣明確有相關關係的數據進行驗證時,散點圖也能夠發揮作用。例如,在餐飲業,銷售額一上漲,由於賣出給顧客的料理增加了,與此同時原材料費也會上漲。也就是說,「銷售額上漲的話費用也上漲」,這種相關關係是必定會成立的。
在制定營業計劃時,不要想當然地認定這種「理所應當的相關關係」,必須明確地進行驗證,不然就無法制定實際的營業計劃。
只看羅列出的數值,是怎麼都無法找出數據的相關關係的。分析數據時,使用適合分析內容的圖表是十分重要的。要找出數據的相關關係,最適合使用的圖表就是散點圖。
收益計劃的散點圖例——
相關關係較高的計劃
2012年到2016年的實績為藍點,2017年的預測為紅點。
相關關係較低的計劃
紅點的「費用」數值比較小,因此就可以看出與過去的實績的相關關係有很大的偏差。
回歸直線與相關係數
上方的散點圖上所顯示的虛線稱為「 回歸直線」。回歸直線是標註於散點圖中的表示數據傾向的直線。將來的預測離此條線越近,就可以認為它是順著曾經實際成績的趨勢發展的。
Excel中,將回歸直線當作「趨勢線」來處理。
另外,圖表上寫有「R2=0.9816」的數值稱為「相關係數」。這個數值越接近「1」,說明兩個數據就有非常強的相關性。一般相關係數在0.5以上認為其有相關性,0.7以上認為有很強的相關性。
回歸直線與相關係數
2.散點圖的創建方法
1—12月各月的啤酒銷售瓶數和平均氣溫之間是否有相關關係,我們來創建一個散點圖進行確認。散點圖的創建,按如下步驟進行。
第一步
選擇欲創建圖表的數據區域,點擊[插入]選項卡的 ,點擊[散點圖]內的相應選項。
除了這裡所創建的散點圖之外,還有用直線或者平滑曲線(平滑線)連接要素之間類型的散點圖。準備有帶標記和無標記兩種。
第二步
散點圖就創建好了。右鍵點擊圖表上的點,點擊[添加趨勢線]。
第三步
畫面右側顯示出[設置趨勢線格式]菜單,點擊勾選[顯示R平方值]。
第四步
圖表中顯示趨勢線和相關係數。該圖表中相關係數為0.8239,因此可以確認得出啤酒的銷售額和氣溫有非常強的相關性。
3.散點圖的數據越多越好
創建散點圖時有一個需要注意的點,那就是「數據的量」。散點圖中,由於圖表的特性,數據量少的話,相關關係是難以進行判定的。舉個例子,現在我們有兩組數據:按日進行統計的啤酒的銷售瓶數數據以及當日的氣溫數據,使用這365天所有的數據來創建散點圖,如下圖。
數據越多越好
像上圖中那樣,存在多個數據( 365天的數據)的話,就能夠很容易確認出相關關係。
另一方面,下圖中的數據很少,找出非偶然的相關關係就非常困難。作為分析使用的數據至少要有10件左右。
數據少,很難找出相關關係
持續下降也有正確的數據—正相關和負相關
散點圖持續下降,存在「負相關」兩個數據中,一方的量或數值一增長,另一方的量或數值就增長時,散點圖的數據分布就呈持續增長趨勢,這種相關關係稱為「正相關」。
與此相反,一方的量或數值一增長,另一方的量或數值就減少時,散點圖的數據分布就呈持續下降趨勢,這種相關關係稱為「負相關」。例如,取暖設備、暖寶寶與氣溫的關係就是負相關(氣溫下降的話銷量就上漲)。
在散點圖中可確認得出的相關關係中,並不存在說正相關就是好,負相關就是不好。與經營相關的數據中多數為「持續增長」的話多被認為是好的。涉及散點圖,很多時候持續下降表示正確的相關。
重要的是,要在認真理解所分析數據的屬性後,正確判斷應有的相關關係。相關關係有持續增長和持續下降兩種,務必牢記。
負相關的散點圖
持續下降時,相關係數為正數值;1—12月的平均氣溫與暖寶寶的銷售個數製成的散點圖。平均氣溫越大,銷售個數就下降,呈逐月的負相關關係。
從相關分析的結果中求出預測值預測值可從「趨勢線」的公式中計算得出
像氣溫和啤酒的銷售瓶數這種,兩個數據間存在很強的相關關係=時,可以計算推導出「當氣溫為30℃時,銷售瓶數大概為多少瓶」這樣的預測數值。
預測值的計算來源為散點圖上所顯示的趨勢線。將氣溫設為變量x,銷售瓶數設為y時,趨勢線就可以以「y=ax+b」這樣的算式進行表示。也就是說,知道變量a和變量b的值就可以求出銷售瓶數的預測值。變量a和變量b的值,可以通過如下的步驟來確認趨勢線公式的顯示。
實例
滑鼠雙擊趨勢線,顯示出[設置趨勢線格式]。點擊勾選[顯示公式],這樣,散點圖上就顯示出了趨勢線的公式。
本例中趨勢線的公式為「y=147.23x+923.05」。因此當氣溫為30℃時,銷售瓶數的預測值即為「147.23× 30+923.05」,即「5339.95瓶/月」。
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