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本次我们按照商品类别和负责人进行了拆解，但我们也要再想想有没有其他可能具有拆解价值的切入点。
例如，或许可以按照时间段来拆解。
获取数据以后，在力所能及的范围内着手进行分析固然是必要的。
但另一方面，我们所获取的数据有可能只是碰巧呈现出那个状态。
为了不被偶然出现的现象牵着鼻子走，我们要经常思考有没有其他需要考虑的角度，如果有的话，就要去收集更多的数据，并进行拆解。
练习题
如果最初得到的数据如下表所示，那么应该如何分析呢？
解答
前面我们已经按照商品和负责人进行了拆解，下面我们考虑一下按时间段和气温来划分。
首先，时间段是可以用于探讨的切入点。
然而，它跟商品、负责人的切入点不同，需要加以留意。
按商品、负责人进行拆解的话，拆解的单位是在选择切入点时就自动确定的。
分商品看的话就是划分为商品X、Y、Z，分负责人看的话就是划分为负责人A、B、C，这在选择切入点时就自动确定下来了。
而按照时间段来拆解的话，情况就有所不同了。
如果调取收银机的记录，估计会如上表那样，有详细到小时和分钟的信息，不过一开始就把单位细分到分钟来进行拆解，应该没有太大的意义。
因此，可以考虑按照10点后、11点后、12点后这样以1小时为单位进行划分；或者像10～12点、12～14点、14～16点、16～18点这样稍微把间距拉开，以2小时为单位进行划分；又或者大致分为10～14点，14～18点这两个时段等。
换言之，要考虑应该以怎样的宽幅进行拆解。
大家要记住，有些切入点必须详细考虑划分单位。
接下来是气温。
关于是否采用这个切入点的决定，会根据所售卖商品的不同而发生变化。
要思考气温对商品的销售情况是否会产生影响，再判断是否以其为切入点进行拆解。
像本次的例子，数据拆解的切入点只有4个左右，那么考虑到按气温拆解可能会让数据显现一些端倪，所以也可以尝试。
但是，如果切入点增加到10个、20个的话，自然就没办法用所有的切入点进行拆解了。
大家要有意识地从拆解后是否有意义的角度，对拆解的切入点进行取舍。
还有年龄、性别等也可以作为切入点的备选项来考虑。
但是，这些切入点与刚才的商品、负责人、时间段这些切入点有一些不同的意义。
年龄、性别与商品、负责人、时间段这些切入点有什么不同呢？
不同点在于，前者是顾客的信息，后者是卖方的信息。
也就是说，以后者作为切入点的话，估计根据收银机保存的信息就可以进行拆解了。
但年龄、性别是顾客的信息，如果对购买者的情况没有实时记录，就无法用这些信息进行拆解。
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