▋為什麼職場報告需要數據？
這是因為，職場報告最常發生的情景是「對上」，你的說明對象是主管。
而主管，就是扛著管理職的角色，既然扛著管理職，他就必須對數字負責，因為主管的上面還有經營層。經營層要面對的，就是企業的財報數據，為了要讓財報達標，經營層就必須要求主管交出數據。
職場報告裡，越多形容詞、越少數據，主管對你的評價就越低。一份滿滿形容詞的報告，對主管判斷問題沒有任何幫助。一旦你的報告幫不了主管，浪費他時間，人家當然把你打低分。
所以，養成在報告時帶有數據思維，是一個合格職場人的基本條件。
▋數據整理不等於數據分析
數據整理的意思就是「把數據整理出來」，最常見的是用EXCEL打成直條圖、折線圖、圓餅圖之類，然後附上說明。譬如說，今年8月比去年同期成長20%、A產品的市佔率比去年第二季衰退10%等等。
重點在於，僅做到「數據整理」是許多職場人的通病。作者提醒，上司要你報告時，不只是希望你整理數據，還希望你分析數據，這樣才能幫助團隊，找出洞察和解方。
「數據整理」就像是只找出病況，卻沒有後續，這對上司來說，等於你事情只做了半套；「數據分析」則是根據病況開立藥物處方，然後解除病況，一切恢復正常。
做完數據整理，要再做數據分析，才是一個合格的職場人。
▋使用雙軸數據，比較能發現問題
以柱狀圖來說，最常見的是每月銷售量圖，而這種圖表，多半都是單軸數據呈現(只有銷售量)。
以上面這張舉例圖來看，當數據只有銷售量(單軸)，我們不容易看出問題在哪，因為層次還不夠深。如果我們加入第二軸，譬如說加入產品均價的變化，就比較容易找出洞察了。
來看第二張圖，這是附有「產品均價」跟「銷售量」的雙軸關係。我們明顯可以看出，每當均價拉高，銷售量就會往下掉。這時，我們就有底氣，可以進一步思考「產品漲價過高，結果犧牲了銷售量」這個可能性，然後得出「再試推一層折扣價」這個策略。
用雙軸數據思考，比較能找出不同變項之間的關係，進而找出具體的解決方案。
▋平均數不夠，還要加上標準差
平均數也是職場上，很常用的算法。
作者提醒，當我們用平均數的時候，一定要列出標準差(或是變異係數)，這樣才能知道這組數據的離散程度有多大。而在實務領域上，標準差越大，通常代表該事業體、或是商品類別，風險越大。
以舉例圖來看，AB兩組的平均數一樣，但是標準差的差異很大，A組的標準差明顯高過B組。意思是，相對於B組商品類別來說，A組的不穩定性高很多，可能這個月生意超級好，結果下個月超爛。
所以，當我們用平均數統整營運數據時，記得再算出標準差，幫助主管看到決策風險。
▋有相關性不夠，要再分析是不是正確的因果關係
處理兩個變項之間有沒有關係，最常用相關系數。然而，作者提醒，當我們在抓相關性的時候，要注意的最重要前提是︰有相關性，不代表有因果關係。
來看舉例圖，在該城市之中，冰淇淋的銷售量跟車禍率，呈現了高度正相關(r=0.92)
所以，我們可以因此推論，冰淇淋賣得越好，就越常發生車禍嗎？就我們的一般常識來說，並不對，這明顯是「虛假相關」，即數據上顯示兩者呈現相關性，但實際上並無因果關係。
這個提醒，在實務上很重要。當我們只檢視相關係數，卻沒有思考因果關係，就有可能會做出錯誤決策。正確的推論是，既要有相關性(不管正或負相關)，也要是因果關係。
▋本書特別值得主管職一讀
主管職需要面對許多店內數據，不管是整理、分析、或報告。建立起正確、且合邏輯的數據思維，對自己的職涯發展，會更有利。
這本書簡單易懂，把最常出現的數據應用，以及可能的盲點，都做了很好的拆解和說明。讀通這本書，把作者的提醒內化成自己的工作素養，會讓你顯得出眾。
