昨天讲完了麦肯锡的“MECE”法则，今天讲另一部分，对比的价值。
一个公司的内部数据我们就像“MECE”法则拆解到最细，发现都是一个特定时间点下的结果。要让这个特定的时间点的数据产生价值，还需要那它做横向或纵向的对比。所以我们除了要把问题拆解到最细，还要有能力去返回更高的层面，去做横向或纵向的比较，最终得到的才是科学的答案。
讲完了“MECE”法则和数据横向或纵向对比，还有一点误区需要补充，防止出错。平均数，平均数这个概念容易掩盖很多的可能性，会引起很多误解。
用一个例子来详细说明。一家公司做网络游戏，想研究网络延时率和页游用户退出率之间的关系。通过数据分析，发现一共有2000个用户不管怎么延迟其跳出率都很低。但是，这个时候如果你拆分和对比就会发现，这2000个用户可以拆成1900个免费用户和100个付费用户。这1900不管怎么延迟都不会退出游戏，因为免费用户对于游戏的体验要求本身就是很低，但是那100个付费用户，在延迟0.5秒的时候就已经有85%的付费用户都跳出了，只是这100用户在总数2000占的比例太少了。
所以，如果不拆分和对比是完全看不出来这个趋势。最后，通过对比免费用户和付费用户的数据，就知道了。
这就是所讲的用MECE的方式把问题拆解到底，和之后再用数据进行对比。
待续。
