而分析数字对于很多人来说是一件非常困难的事情，因为面对一堆数字想要从中看出规律并加以利用并不简单，大部分人会觉得没有经过训练是根本不可能的。的确，训练是必要的，但也并非想象的那么困难，更关键的是一种思维上的改变，如果你苦于无法透过数据看问题，不妨看看这些方法对你是否有益。

在攻克一个难题之前，最好的方法就是思考是否有与之相似但更简单的问题。在活用数字之前，先要学会用数字来思考问题，其实生活中我们每天都会用到这种能力，比如购买一件衣服的时候，我们会通过价格、可穿着时间等等方面来评估它的价值，进而决定是否需要购买，这就是在用数字思考问题。

在我们进行营销策划的时候，很多新手提出的方案往往不被重视，很多时候这不是因为新手的资历浅才受轻视，而是方案中缺少了数字化内容。鸿图纸业是一家知名的企业，曾经有位年轻的印刷组组长，20岁出头的年纪能够当上部门组长工作能力可以说很强，但是他就不擅长用数字来思考并解释问题。在一次新品研讨会上，他凭借自己丰富的经验在展示部门研发的新型纸张，这类特种纸看起来高级，非常适合用来打印证书一类对纸张有要求的文件，他的所有描述也确实能让参会人员感受到纸张的高级感，但是最后这款产品却被毙掉了。

原来市场部的负责人直接用数字说话，从成本到定价，这款产品都不具备优势，而且受众面相对较小的缺点，与品牌另一款已经面市的纸张相比也是很大的短板，因为那款产品的使用场景基本可以覆盖这款新品。虽然这位年轻的组长非常卖力的推荐，但终究无济于事，根本原因还是他不是一个善用数字说明问题的成熟工作者。

映射到品牌层面同样如此，如果一个营销策划案只是看起来天花乱坠，最终却没有从数字层面讲清楚最后的效果，那么也很难被市场和用户所接受。很多时候用数字表达更加直观，也更能打动人，比如在促销的时候，超低折扣明显就显得虚假，而实际打几折、满几减几这类具有明确数字的宣传则更有效果。同时，数字是具有迷惑性的，为什么商品价格往往是以9结尾和不是整数结尾，在之前关于定价的文章中我们也有提及，感兴趣的朋友可以前往阅读。总之，用数字思考是一种优秀的习惯，我们要时刻提醒自己培养这种习惯。

提到培养用数字思考的习惯，用数字来设定目标是一个最常用且最有效的办法。打工人最怕听到的词语中，KPI绝对算是其中一个，而一个有效的KPI一定具备两个特点，可触及，数字化。任何模棱两可的KPI到最后往往都会不了了之，而无法触及的目标则会让人在行动的开始就心生退意。如何让这个数字化的KPI推动我们有效前进，那就需要不断地重复执行、验证、改善。

在体育届，这种量化目标是最常见的。我们熟悉的巴西著名球星罗纳尔多在他职业生涯上升期的时候，就给自己制定了单赛季进40球的目标，我们在制定目标的时候也要注意，虽然目标不可过高，但也不能过低或者是一个能够给自己台阶下的目标。为什么罗纳尔多会以具体进球数为目标而不是进球率呢？因为以进球率为目标就会有各种理由可以来降低难度，比如非必进机会不射门，将点球算在统计数据中等等，而进球数则是实打实可以体现自己能力提升的目标。

那么如何制定出这样的目标也有两个考量维度，那就是目的性和感情因素。目的性比较好理解，就如罗纳尔多这个例子，我们要想清楚这个目标的目的是为了什么，不能在执行的过程中为了这个数字而忘记初衷，罗纳尔多的本意是为了提升自己的进球能力，如果以进球率为目标，那么最终很可能达到目标却根本没有提升任何能力；感情因素同样要考虑在内，因为人是有思想的感性生物，这一点尤其是在给下属或是他人制定目标的时候要尤其注意，过分严格或者过分纵容都会造成不良的结果，解决的办法也很简单，那就是让执行者参与目标的制定，人们往往对自己决定的事情更容易接受，如果他自己认可的目标最后还是没有完成，那么就是自己本身的问题了。

用数字来思考问题和设定目标更多是培养一种使用数字的思维习惯，想要更进一步就要学会用数字来分析问题。既然是分析问题，那么一定就涉及两个方面的能力，一是收集，二就是分析，听起来有些拗口，但其实并不难理解。

收集主要指的是收集信息，在这个信息大爆炸的时代，我们每天都要接收大量的信息，如何进行甄别并从中找到对自己有用的信息很关键。这里有三个小窍门，首先就是信息源，那些政府协会、官方机构发布的信息自然是可以信赖的，而那些听都没听说过的媒体甚至是自媒体发布的消息，切不可轻信；第二就是综合多个信息源进行比对，有些行业数据因为统计方式不同或是某个机构出现纰漏会造成相同事项数据上的不同，这时多找几个可信赖的信息源进行比对验证就是个不错的方法；第三就是养成随时浏览自己行业信息的习惯，长期养成习惯以后，在看到突发事件的信息时，就能凭借知识储备来判断消息是否可靠。

在收集到足够的信息之后，就要进行到分析这一步，分析数字有一个最根本的逻辑，就是不能想当然。所谓不能想当然，就是当实际情况与数据不符的时候，不能只看数据表面。日本在2008年时曾对全国医生数量进行过统计，最终统计有28万名医生在各级医疗单位任职，这个数量对于整个国家人口来说是完全足够的，但是“医疗人员”不足的呼声却一直居高不下。而日本政府只是简单的把数据披露给群众，招致了社会上极大的不满，那么问题出在哪呢？原来28万这个数字不假，但是医生的主治方向却有高度重合的问题，导致儿科、妇产科、急救这些方面的医生严重不足，同时大城市医生足够，而偏远地区医疗水平跟不上也是原因之一，这都不是28万这个数字表面能呈现出的问题。

那么再进一步思考如何用数字解决问题，就要具体问题具体分析，同时不同行业都有不同的行业数据模型，不能一概而论，不过有一个要点是相通的，那就是在分析时就要彻查数据之间的联系。比如销售这个行业，员工业绩和员工积极性之间的关系，究竟是业绩决定积极性还是积极性决定业绩，每个公司的规章制度不同造成的结果也就不同，很有可能不同公司之间的因果关系就不同，所以分析数字的时候一定要仔细推敲内在联系，不能贸然下结论。

能够用数字做出正确决策，是数字化思维的最高境界。我们可以看到很多比赛设置在冠亚季军奖金的时候，都会把每名之间的奖金差额放的很大，这样做的目的在于能够最大程度激发选手争夺更上一名的积极性。而作为选手而言，这时候就需要通过计算来考虑到底接下来应该怎样做，尤其是第二名的选手，很多时候需要做出到底是搏第一还是保第二的选择。根据不同情况，做出冒险决策还是保守决策会直接决定最后奖金的多少。

这也是很多老板在投资项目时需要专业人士进行“期待值”的计算，再和成本比较之后，就能清楚的判断是否有必要进行投资了。比如出版社在出版一本书的时候，所有成本合计是100万人民币，这时候在决定是否出版的时候不能靠你对这本书的好感度来做决策，而是要通过市场数据来判断。能卖到300万的书有10%，能卖到120万的书有50%，但是还有40%的书只能卖到20万，最后计算得出这本书出版的期待值只有98万，那还是别浪费时间精力了。但这时候你会说，也有可能卖到300万啊，就这样放弃了吗？当然也不是，如果能将成本控制在98万以下，或者通过营销手段将卖到300万或是120万的概率进一步提升，还是可以进行出版的。最重要的是，期待值这种方法是具备普适性的，在很多领域都可以进行使用。

看起来所有情况都用数字来解决有些过于理性，甚至不近人情，但是在市场的激烈竞争中，这种思维却是最能保证自己存活下来的方式，善用数字进行有效的分析，做出正确决策的可能性将会得到极大的提升。