如果您在使用数据时仅学到了一点，请学习此内容

作为一个物种，我们所做的几乎所有事情都围绕变化而变化，这是我们为扩大规模而工作的公司，最喜欢的运动队越来越强大，腰围越来越小，电视屏幕越来越宽……你明白了。 这是我们所有人始终无时无刻不在做的事情的症结所在。 在专业水平上尤其如此。 以下是一些职业（ 黑体字 ），以及一个有助于他们回答的典型成长问题：

• 销售经理 -我们团队的平均交易量会随着时间增加吗？
• 财务分析师 –公司收入是否在增加？
• 产品经理 –最近的更新是否会影响用户参与度？
• 客户支持主管 –我们是否保持很高的满意度？
• 市场专员 –我们的社交媒体渠道是否正在缩小？

尽管有所不同，但它们都具有表达变化的共同思路（即增长，可能是积极的或消极的）。 换句话说，增长无处不在，所有人都可以争论。 因此，我们认为在处理数据时学习是最重要的事情。

增长通常不遵循直线（下面在增长类型中进行了说明），并且有多种计算方式，但是直线增长计算通常是最常用的。 公式如下：

结束图与：“ to ”同义。 起始图与“ from”同义。 例如，假设一个人找到了新工作，并且他们的年薪从 $ 50,000 至 $ 70,000 。 这个人的薪水增长了多少？

请注意，公式的顶部在括号中，指示此计算必须在除以起始金额之前进行。 本质上，直线增长公式的顶部是绝对变化量 。 这是我们重新设计的公式：

薪水从 $ 50,000 增至 $ 70,000表示绝对变动为$ 20,000：

这相当于40％的正增长：

增长很简单，但是却非常复杂。 考虑一下这个框架，它可以每天深入研究我们每天要做的事情。

1.查看您的数据

确保检查增长率的原材料，数据。 它帮助人们看到更大的图景，避免犯错误，并定期打开次要问题的大门。

例如，如果您去报告公司的惊人的销售增长（例如500％），却发现它是由于报告错误（例如有人不小心输入了一个额外的零）而感到羞耻。

2. 接受阈值

将增长，增长趋势和变化率与绩效目标及其时间表进行比较。 雷·达里奥（Ray Dalio）在他的《原则》中对此做了最好的总结：

“确定某件事情的可接受的改进率时，重要的是其与变更率的关系。 我经常看到人们对此视而不见。 他们说“正在变得越来越好”，却没有注意到它在标准线以下多远，以及变化率是否会在可接受的时间内使标准线高于标准线。”

3.汇总

如何将信息整合在一起非常重要。 这通常称为聚合 ，并使其适用于“ 切片和切块”数据的概念。 改变数据的汇总方式将帮助人们从许多不同的角度看到增长。

例如，假设您分析了一家公司的收入增长，并且最初是按年份汇总显示的。 同时按地理位置，产品线或客户群（例如，新客户与现有客户）汇总收入增长可能会有所帮助。

4.特别活动

有时，在特殊情况下，人为地影响增长。 尽可能多地记录和识别这些内容，并最终与其他人一起确定是否忽略其影响。

例如，假设您要衡量某产品的每周客户参与度，而这需要花费大量时间。 但是，您发现收缩与技术中断完全吻合。 总体而言，影响和事件是很重要的，但可能会误导客户参与度的典型增长。

5.时间表

要特别注意增长率背后的时间窗口，因为许多时间段不能完全互换。 以下是几个示例，其中，根据关注的间隔，未经仔细检查的增长率可能会误入歧途：

• 平日与周末
• 本年度与上一年
• 假日与非假日
• 31天月份与30天月份与28天月份
• 营业时间与下班时间

5.可持续发展

通过询问以这种速度持续多长时间以及持续多长时间来挑战增长。 换句话说，正在发生的变化是可持续的，还是只是短暂的波动。

例如，定期交易的股票（例如，Tesla，TSLA）的价格在每个交易日都在变化。 它是易变的。 有很多人赚了很多钱，以了解其变化的方向和可持续性。

6.基准化

这是一个广阔的世界，应与之对抗。 对于专业领域，人们可能希望将结果与竞争，具有类似属性（例如规模）的其他公司和/或整个行业进行对比。

例如，如果您的公司去年的销售额增长了25％，但您所有直接竞争对手的增长都是125％，那么增长的观点就会发生变化。

在个人层面上，无论我们是否知道，我们都会定期与朋友，同事和/或世界其他地区的人作为基准。

例如，在童年医生拜访我们的身高和体重时，我们通常会与同龄人形成对比（例如，您的6岁儿子的体重在40％，身高在80％）。

7.清晰度

验证您明确表达了增长的正确性。 我们正在像其他人一样提出这一建议，并且自己对如何传达增长率感到困惑。 我们认为，增长是对事物如何随着时间演变的整体探索的总称。

如果增长为负，我们将其称为收缩或衰减 。 如果没有任何增长，我们将其称为保持不变或增长为零 。 如果有实际增长，我们将其称为正增长 。 最后，正确合成增长率很重要：

例如，如果社交媒体页面上的关注者数量增加了100％，则相当于翻了一番，相当于2倍（我们经常看到认为2倍= 200％的错误）。

8.增量式

“涨潮抬起了所有的船”

上述格言通常与经济有关，因为如果经济在增长，那么所有参与者都将如此。 检查成长，以了解成长是否由于有意识的和一致的努力而发生。

例如，假设您管理销售团队并努力提高团队的平均销售额。 如果它增长了，是因为进行了所有辅导，战略制定和实验（即递增），还是仅仅是因为企业提高了价格。

9.规模

将增长与创建它的功能进行对比。 这通常称为规范化 。 这将有助于消除欺骗。

例如，向公司的支持中心查询是企业拥有多少客户的函数。 如果客户群在过去一年中增长了200％（即3倍），但支持查询量仅增长了50％，则这种标准化证明了支持中心正在扩展。

10.优化

这个比其他的更具哲学性-增长的原因和结果是什么？ 仔细考虑这一点将有助于使整个故事更加完整，并有可能引导人们发现优化领域。 这种检查通常称为根本原因分析 。

例如，如果一个人的年收入去年增长了50％，那是增长的根本。 从表面上看，我们假设这是由于晋升造成的。 但是，这种晋升是如何发生的（例如，更好的谈判技巧）？它会向前发展产生什么影响（例如，未来的机会）？

在宏观水平上，增长通常遵循以下三个曲线之一：线性，对数或指数。 增长曲线经历这三种加班的结合并不少见。 以下是每个的简要说明，示例和视觉效果：

线性的

结果在每个步骤中以相同的数量增长。

例如，每小时工作时薪水的增长。 收入只会相对于记录的小时数增加。

对数

结果迅速发生，并且取得了重大进展，但是随着时间的推移，结果逐渐减少。

例如，当地杂货店的市场份额增长。 开业后，随着客户发现并开始依赖它，进步会迅速发生。 但是，随着时间的流逝，它将在那个位置开始达到平稳状态。

指数的

结果缓慢地彼此叠加，并且随着时间的推移，从一个步骤到下一个步骤的进展会不断增加。

例如，一个人的401K退休帐户的增长。 最初的钱很少，但是随着时间的流逝，复利的影响发生并产生了很大的进步。

章节说明 -我们要感谢James Clear和Scott Young共同完成的出色工作，因为他们的努力是本节的主要灵感。

有兴趣了解更多信息，深入研究有动机的假设，使用数据工具（例如Google表格）进行计算，听取其他人的分析，实践您的数据讲故事的方法以及不仅涉及Growth的知识 ，还涉及其他基本分析概念的知识吗？

敬请关注！ 在此期间，请随时访问我们的官方发布电子邮件列表，网址为：www.sfdataschool.com。

〜Serge和Colby