为了验证假说，我们常会把收集的定量信息和定性信息马上做成图表或表格。但是，其实在制作图表或表格之前有一个重要的步骤。这就是本章节顾彼思想和大家聊一聊的 「分析之前应该确认的前提」。如果没有理解这些就盲目的对数据进行加工，可能会导致出现和实际不符的分析结果，也会使分析失去意义。
让我们先来一起看个具体事例。某服装连锁店正在考虑如何改善经营状况不佳的店铺。开始分析之前，要做的第一步是「目的明确化」。在这里，假定我们的目的是「得到经营不佳店铺的改善对策启示」。接着我们进一步，对这个问题做出相关假说，例如「看经营状况不佳的X店和Y店的营业额时，总觉得营业额呈现降低的趋势，原因是……」。像这样快速、粗略地决定方向，然后进行信息收集。在这里，假设得到的数据是「各品类的销售额数据」和「各品类的收益数据」这两项。
在这里，可能大部分人谁都会说「 OK ，先把这些数据输入到 Excel 中，做成图表」。
但是，当数据图表化的时候，切勿忘记「这个图在比较什么」这一前提。那么，这个前提又指的是什么呢？
为了在图表中比较出店铺之间的营业额，一般我们会确认这样几个前提。
- 店铺面积没有很大的差异
- 店铺的位置条件（车站、路面店铺和郊外店铺等）没有差异
- 营业员的录用情况等无很大差异
- 营业员在技能上无很大差异
市中心购物大厦的 1 楼店铺的营业额，和郊外有大停车场和大面积的路面店的营业额，毫无疑问会有差异。拿以新人为主的店铺，和开业以来都是老练的营业员经营的店铺比较是没有任何意义的。如果比较的前提条件不一致的话，也就无法进行有意义的分析。
综上所述，针对 X 店和 Y 店的前提条件不一致的情况，我们需要收集「各品类的销售额数据」和「各品类的收益数据」以外的前提一致的信息。在这里顾彼思简单的为大家举几个例子。
- 商店面积存在很大差异的话，根据店铺地板的面积来分割营业额，比较「单位面积的营业额」等
- 营业员的录用情况不同，人数有差异的时候，比较「营业员的个人业绩」等
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