收集各种数据并从中归纳出有意义的部分需要具备一定的知识和经验。但更加重要的是归纳的「步骤」。如果毫无计划的去归纳总结数据，就会出现「有时总结出来的数据有意义，有时则毫无意义」的情况。
首先我们先来看看那些数字创造力不足的人在总结数据的时候是什么样的？
他们先会姑且试着收集一下数据，然后把数据输入到 EXCEL 里面制成表格。接着，他们会发现想对给出指示的 Boss 传达些什么，但并不知道该怎么说。于是就不管怎样，先试着做做图表…但做完图表后依旧是什么信息也没能够传达成。最后只能按上述的程序重蹈覆辙，毫无进展。
这些人在脑袋里所想的基本都是这样的：「也不知道要什么，反正先收集一下数据」，「收集是收集好了，但是数据完全没整理，所以还是先试着做做表格」、「好像明白了一点什么，很想向大 Boss 传达一些什么，但具体能传达些什么呢？」要不就是 「为什么 boss get 不到我的点」等等。
在互联网发达的当今社会，只收集数据的话并不是件难事。但是，想要从在「搜索引擎中漫无目的收集来的热门信息」里，找到自己真正所需要的部分却是极其困难的。其结果就很容易导致徒劳的工作，浪费时间。因此，为了避免做无用功，我们在事前必须认真的讨论「究竟需要收集什么样的数据」。
想要避免浪费时间和精力，总结出有效的数据的 7 大步骤。
那么首先，就让我们来看看在收集数据前的要做的三个步骤。第一步我们需要做的是，「抓住分析的目的」。例如，「为了制定成功的新事业企划案」、「为了提高销售额」等等，需像这样要带着一种「为了什么」的意识进行分析，这才是收集数据的王道。
第二步，我们需要进行的工作是：「提出对某项事物的一个假定猜想，以此来筛选信息」。像这样在收集数据之前先想好结论。然后进行逆向思考，「为了证明这个假设，究竟需要收集什么样的数据」。
那么或许就会有人问了「如果提出的假设不成立的话，那不就没有意义了吗？」
的确，提出的假设是否成立，受到我们自身经验、知识、日常意识等因素影响。但是，比起刚开始就漫无目的地收集数据而言，事先提出假设能更加有效地推进定量分析的进行，这一点是毋庸置疑的
最后，就是「收集恰当的信息」的阶段了。基于所提出的假设，只收集必要的数据。
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