604 年薪 50W 的人都用 Excel 写日记？

by @斯芬克斯

全文约 3000 字，阅读约需 5 分钟。

.

Excel 真的是个好东西，不只是作为工具，更是作为思维方式。

今天 #铀点逻辑# 私开课答疑的时候，跟一个小伙伴聊到「要不要把生活小结和工作小结分开」的事，我就想起自己之前工作时吃过的一个大亏。

.

读研的时候，收集原始数据就是用 excel 或者 SPSS。总之数据都是二维表，原始数据一条就是几十个字段值，但大部分原始值在做实验数据分析的时候是没用的。

比如说，我可能收集了参与调查者的性别、年龄、学历、收入、16 个维度的性格得分。但实际上数据分析时，我只需要用性格得分和收入做相关，其他的不关心。所以我就会在原始数据表之外再做一个数据分析表，用数据透视的方法直接把数据拉过来。

到互联网上班的时候，我们自己做数据平台，我就回忆起读研时的这个经历，于是就在设计产品时，自己删掉了一些我觉得没用的数据字段。研发也没问，就这么把数据库做出来了。

等到产品上线，出现了一些我们没想到的现象，于是就想分析数据看看什么原因。分析的时候才发现，有的原始数据没有收集，没法分析。再排查，发现是原始数据的字段就不存在，因为我给的产品原型里就没有，研发也就没做。

我就找研发沟通，我说咱们现在加一个字段，再在线上收集一天，数据就能分析了。研发当时就爆了，「你说加字段就加字段啊，你知不知道你现在要加这个底层字段等于数据表重构」。我心想不就是 excel 加一列吗，至于嚷嚷吗，差点跟研发打起来。后来才知道，这种情况就是典型的沟通灾难。

后来我就长记性了，所有产品原型，都尽可能把细节列出来，并且把未来的构想也写出来，不管研发读不读，反正我都写上，开会的时候也强调一下。结果就正循环了，研发也主动跟我分析产品逻辑，提了很多巧妙的建议，要么提升了数据的效率，要么让现在开发的模块之后更可复用。

这是沟通的部分，在数据的部分，我觉得收获是更大的，也是更本质的。

.

不管这个原始数据有没有用，先收集，因为收集的时候不费劲，将来想用却没有的时候再费劲也晚了。这个成本和收益是不对称的，没到黑天鹅那个程度，但也仍然是显著不对称的。

回到「要不要把生活小结和工作小结分开」这个事上，其实就是数据库设计的问题：

• 1. 要记录哪些原始信息（用于之后小结）；
• 2. 不同角色的员工来查看小结的时候，如何基于原始数据进行汇总；

表面上讨论的是 2，其实根源是 1。如果 1 没做好，2 就无从谈起。而只要 1 做好了，那么不光是 2，可能 3456789 都易如反掌了。这也是一个典型的 X-Y problem。

有人说你这就是个例子，怎么就成了思维方式了呢？

我在生活中和工作中都遇到过这样的情况——别人拿 excel 或者一张纸在那里记录一些原始数据，可能是装修费用，可能是生活开支，可能是员工的打卡时间——几乎所有没经过正规数据训练的人，都会出现以下几个大的问题：

• 要么，二维表不是二维表，原始记录居然不是一条一条的，而是同一张表里既有原始数据又有局部汇总，甚至在列字段（本该放原始字段值）的位置会出现多层字段。比如，同样是买菜，有几天记了肉和菜分开，有几天是混在一起，有几天又单独列了蛋……说是流水账，其实这水流相当不畅。
• 要么，原始记录不完整，最简单最直观的缺失就是少「备注」这一列。任何数据都必须有「备注」这一列，因为你不可能穷尽一组数据的维度。同样是忘了设置某个字段，备注至少能临时应急，没备注就直接丢数据了。加上「备注」就是做了冗余，为自己必然会出现的思维盲区提前做准备。
• 要么，更惨，连 MECE 都做不到，连 MECE 里的 ME 都做不到。比如说记录一组人的身份，有的人是「女高中生」，有的人是「男外卖员」，还有的人是「网红」，这数据怎么分析？

.

拿一个比较普遍的问题细说几句。

「多选题」经常被放在一列里记录，这种记录方法是完全无法做分析的，哪怕是最简单的描述统计。

比如问赵钱孙李分别喜欢哪些季节，字段值是「喜欢的季节」，那原始数据就变成了「赵-春」「钱-夏&冬」「孙-春&秋&冬」「李-春&夏」，然后你怎么统计「最受欢迎的季节」？

正确做法是直接分列 4 个原始字段，分别为「喜欢春天」「喜欢夏天」「喜欢秋天」「喜欢冬天」，如果喜欢就填上 1 或者 Y，不喜欢就填上 0 或者 N 或者干脆空着。

这样，上面的数据就变成了结构更合理的「赵-1000」「钱-0101」「孙-1011」「李-1100」。想统计最受欢迎的季节，竖向加总比大小就知道了，春夏秋冬是 3212，因此第一名是「春天」。

这时还可以做更「高级」一些的分析，比如「喜欢春天的人往往还喜欢哪个季节」「喜欢 1 个季节的人多，还是喜欢 2 个季节的人多」「如果以 2 个季节为组合，哪一种季节组合最受欢迎」。

再加上之前例子里的各种数据，就可以组合出更多变化，比如「不同年龄段的人分别喜欢哪些季节」「高收入男性与低收入男性对冬天的偏好有何不同」「低收入男女对夏天的喜欢程度是否受其人格因素影响」「外向型人格的收入水平是否影响其对季节的偏好」等等。

.

有人说你这是矫情，是为了举例强行编排。但事实上，这种思路不是为了真正做数据分析，而是为了预想「万一我没提前想到某种情况，所以导致后来无法分析数据的话，那我可能是没想到哪种奇葩的分析角度呢」。在企业管理里有一个装逼名词叫「事前验尸」，说白了就是还没开始做，先想想假如已经失败了，可能是为什么失败的。如果你从来没有在数据分析这种事上经历新的失败，那大概率是工作场景内卷了，没有新事情了。

但 excel 绝对不应该只用在工作中，在生活中也是非常有用的，甚至根本不需要实际去用，只是在脑子里进行二维表的设计，也会让人思路变得更清晰。我之前没觉得这个思维方式有多重要，直到后来发现大部分人没有这个思路，才意识到它的重要性。

这东西很难描述清楚，只能说懂的人就明白懂这个有什么好处，不懂的话，确实体会不到。不懂，又想懂，肯定要问「那我怎么学会用 excel 呢」，或者更准确的问法是「如何掌握数据分析能力」。

这个问题是没法简单回答的，就好像我可以几句话告诉你背单词很重要，但没人能几句话就让你背会单词。知道这个东西重要，接下来就是像一个本专业的大一新生一样（其实就是高中毕业生），找本经典教材开始学就好了。

.

哦，最后，本文标题瞎起的，我也想不出来这种内容应该怎么起名字比较好。

哈哈，还是有小伙伴问： 所以工作小结和生活小结要不要分开？工作记录和生活记录要不要分开？

只要用最完整的方式保留了原始记录，那么当你需要「工作记录」进行年终汇报时，直接分析提取出工作部分即可。生活记录也是同样，都只不过是原始数据的局部特定呈现而已。有人发愁写工作总结，有人不知道自己平时的时间都干了什么，是因为根本没保留原始记录呀。