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◎公司對媒體宣稱，年終平均6個月，基層員工群起反彈：哪有這麼多？◎客戶滿意度達84％──聽起來很棒，但抽樣可能一開始就沒找上給差評的人。
◎優衣庫最在乎的數字不是熱賣品，而是哪些衣服試穿後又被放回──用意是？
◎商業人士該如何解讀數據？
企業經常參考「客戶平均光臨次數」、「平均消費金額」，
但如果樣本中有極端值，計算出來的平均數反而會誤導你。
例如：「某商品的平均庫存期為3週」，看起來很合理，
但其中或許有分店高達20週，如果只看平均數，便難以發現問題。
所以你必須參考中位數和標準差。
‧分店業績大幅提升，是因為行銷策略奏效了？
評估成效不應單看店鋪銷售額成長，而是利用對照組，
把採取行銷策略與未採取的門市拿出來比較，才能判斷。
◎什麼樣的數據才有參考價值？
客戶滿意度達84％──聽起來很棒，真的嗎？
除了請客戶直接評分（但他可能出於禮貌而填高分），
也可以調查淨推薦值：客戶是否會向朋友推薦（這個比較準確）。
還可以問一個具體的問題：「你今天找到想買的東西了嗎？」
‧你可以不懂演算法，但要利用它：
優衣庫（UNIQLO）的每件商品都有「RFID電子標籤」，
一籃商品放上自助結帳機，就能自動感應客戶買什麼。
還能用來追蹤，有多少比例的衣服被拿進試衣間試穿後，又被消費者放回架上。
這才是商品開發人員最該參考的指標。（都試穿了為何不買？）
商業人士該如何解讀數據？什麼時候不該只看平均數？
對簡單的表面數據稍加挖掘，才不會被各種「均值」誤導。
(摘錄自博客來網路書店)
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