顾彼思商学院

日本大型的专业商学院，在日本高等院校MBA类专业中排名第一。它是一所以培养引导社会创新和变革的国际化高级管理人才为发展目标的高等学府。在日本众多的商学院中，顾彼思以其具有高水准和实践性强的课程设计、丰富实际商务经验的教师群和高质量的服务水平，赢得了社会的广泛认可。

铃木健一

顾彼思商学院教授。毕业于东京大学工学部，于芝加哥大学获得MBA学位。曾供职于野村综合研究所。2006年参与了顾彼思商学院的建立，并以研究所事务局局长身份从事该院的运营。现在专门从事以“商业定量分析”为主的科目的规划开发与教育研究。著有《27岁开始的MBA》（合著，东洋经济新报社）。

译者简介

北京大学历史系日本史博士，现为唐山师范学院史法系讲师。译作有《中江丑吉在中国》《异域风情丛书（土耳其卷）》等。

数字对经营的意义

拿起本书的读者，想必多是能在商务中使用数字或是强烈地感受到使用数字的必要性的人吧。毋宁说，在工作中完全不使用数字，也许更难吧。

也许对这样的人来说，数字的重要性是不言自明的，但在这里我们还是要再次思考，对经营而言，数字究竟具有怎样的意义。

关于这一点，看看实际经营的专家――企业家是如何谈论数字的，或许是最快的捷径。

“会计数字就像飞机驾驶座上的仪表。假如没有反映真实的状态，就不能向正确的方向操纵。”（稻盛和夫，京瓷创始人、日本航空会长）

“对话中不包含正确的时间、金额以及其他数字，就不是在谈生意。这不过是侃大山。”（似岛昭雄，宜得利社长）

“凡是问题，必有原因。还有，数字是不会撒谎的。只要根据原因和数字来对照实际，就一定会找出对策。”（泽田秀雄，日本HIS国际旅行社会长）

“会议的绝大部分时间都被用于数字的报告上。之所以用这种风格开会，是因为数字本身就会说话。”（小山升，武藏野总经理兼社长）

“没有数字的故事和没有故事的数字，都没有意义。”（御手洗富士夫，佳能会长）

在上述关于数字的名言中，我在课堂上最常引用的是御手洗先生的话。原因在于，我认为这句话用不能更短的语句极为准确地把握了数字对于经营的意义。

御手洗先生在接受杂志采访之际，说了如下一段话：“用数字把目标呈现出来之后，为实现该数字需要做什么？应如何去做？让谁用怎样的方法去做何种工作？要实现这种工作，哪种情景是必要的？以上种种作为方法论的故事就会浮现出来。……没有数字的故事和没有故事的数字都没有任何意义，既不能实行，也无法达成。通过展示数字和能够保证实现该数字的故事，就会增强经营计划的可靠性，并确保市场和股东的信任。数字力会赋予言语以信赖的力量。”

经营、商务是为达成目的（比如说赚钱）而进行的开发、制造和销售产品和服务的一系列活动，为此必须弄清如何行事才能将行为导向结果。经营者需要“做这件事（手段）就会变成这样（结果）”的因果故事，这个故事有时会以“计划”“战略”以及其他种种词汇来形容。要是没有这样因果关系分明的故事，就会变成只有天知道行动是否能够奏效的“魔咒”。

经营公司必须要有故事。尽管如此，另一方面，如果没有做什么、做到何时和做到何种程度这样的具体性，故事最终就难免成为镜花水月。借用似岛氏的话来说，那就只是“儿戏”。赋予故事以具体内容、赋予故事以是否能够顺利进展的判断标准者，就是数字。或许把数字视为故事和现实的接点并无不妥。

下面就从“假说思考”和“分析”的角度，来探讨对经营而言必须有的故事和数字这两个方面。

目录

第一部 分析的观念

第一章 　分析的本质 005

1　如何与数字打交道 006

1-1 让讨厌数字的人爱上它 006

1-2 数字对经营的意义 008

2　何谓分析 011

2-1 爱价几何？ 011

2-2 分析的本质在于“比较” 012

2-3 解决问题与比较 013

2-4 打破砂锅问到底：论因果关系与比较 016

专栏1 　恋爱方程式 021

专栏2 　Less is more（少即是多）？ 

人生不比较会更好？ 026

3 要拿什么跟什么比较？ 027

3-1 什么是恰当的比较？ 027

3-2 航天飞机“挑战者号”的事故 030

3-3 如何强化轰炸机 032

3-4 商务当中的实验与A/B测试 035

章末问题 039

第二章　分析与假说思考 041

1 何谓假说 042

1-1 诊断你的假说能力 042

1-2 假说思考的优点 044

2 假说思考的工作方式 047

2-1 假说思考的步骤 047

2-2 顾问的假说思考 048

2-3 什么是“可行的”假说 052

2-4 提问的模式 053

3 建构假说的能力：假说该怎么产生 057

专栏　演绎法与归纳法 060

4 数据搜集的观念 063

4-1 数据搜集的目的 063

4-2 不够明了的数据是什么 066

5 实际搜集数据 069

5-1 搜集世上既存的数据 069

5-2 搜集世上尚不存在的数据 076

章末问题 085

第三章　分析的五个观点 087

1 影响度（大小） 088

2 差距（差异） 090

专栏　何种教育方法有效 091

3 趋势（时间的变化） 094

3-1 从数据解读超市 095

3-2 未来与人口预测 099

4 异质性（分布） 101

5 模式（原理） 105

5-1 找出模式 105

5-2 找出异常值 106

5-3 找出反曲点（拐点） 107

5-4 通过大数据和机器学习提取模式 111

5-5 机器翻译中的大数据应用 114

章末问题 118

第二部 比较的技术

第四章　试着用肉眼观察“比较” 125

1 肉眼是最佳的分析工具 127

2 图表会说话 130

2-1 制作图表的三个步骤 130

2-2 以图表验证假说：假说一“日本公务员过多” 133

2-3 以图表验证假说：假说二“富豪会长寿” 134

2-4 以图表验证假说：假说三“幸福就会长寿” 136

3 借由分析发挥力量的图表 138

3-1 直方图 139

3-2 瀑布图 144

3-3 帕累托图 145

3-4 时间序列图 149

3-5 散布图 155

章末问题 165

第五章　以数字概括进行“比较”： 169

掌握分析的原则与方法 

1 数据的中心在哪里？（代表值） 171

1-1 简单平均、加权平均 171

1-2 几何平均（年平均成长率） 173

1-3 平均值的陷阱与中位数、众数 176

专栏1 　72法则（rule of 72) 181

专栏2 　物价与加权平均 182

2 数据如何分布？（离散） 185

2-1 变异数与标准差 185

专栏　变异数与标准差要除以n还是n－1？ 187

2-2 经营中的风险与高风险、高回报 191

2-3 当“大家的答案出乎意料地正确”发生作用时 194

章末问题 196

第六章　尝试囊括成算式来“比较” 197

（回归分析和建模） 

1 散布图与相关系数 199

1-1 分析公寓投资 199

1-2 何谓相关 201

2 简单回归分析（一元回归分析） 215

2-1 回归分析的概念 215

2-2 决定系数的意义：何谓说明力？ 220

专栏　改变战略历史的散布图 224

3 复回归分析（多元回归分析） 226

3-1 导入定性变量的复回归分析 229

3-2 哪种自变量的效应最强？ 232

3-3 样本数要多少才够？ 234

3-4 预测能力要如何测量？ 235

3-5 复回归分析之下的自变量挑选法 236

3-6 是预测，还是对因果关系的说明？ 239

3-7 复回归分析的威力 241

专栏　从逻辑回归分析看航天飞机事故 246

4 建模：以演绎法将关系化为算式 248

4-1 费米推论 248

4-2 通过利润方程式思考创造利润的方法 253

4-3 从建模看美日汽车产业的作风差异 256

4-4 从杜邦分析看美日欧净资产收益率差异的原因 258

章末问题 260

总结 261

章末问题解答范例 262

给想要知道更多的人 280

附录 关于回归分析的补遗 284

1 回归分析与多重共线性 284

2 回归系数的因果性解释 288

译名对照 295