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A的状态是，距离车站越远销售额越高。
一般来说，远离车站则便利性下降，顾客人数可能会减少，所以这种情况几乎不会发生。
B的状态是，距离车站越远销售额越低。
与A的状态相反，便利性降低的话，这种状态是有可能出现的。
C的状态是，基本看不出店铺与车站的距离跟销售额之间的关联性。
如果店铺的专业性很高，或者商品、服务等能迎合人们特别的喜好，那么不管与车站距离多远，都会有顾客来购买商品或享用服务，因此店铺与车站的距离可能跟销售额关系不大。
如果数据分析的结果如下图，那么可以如何解释呢？
总体来说，也可以说是分布零散，所以可以解释为出现了上述C的情况。
另一方面，如果稍微细心地进行分组，也可以像下图这样进行解释。
也就是说，是A和B组合起来的情况，可以解释为，距离车站越远销售额越低的情况，以及距离车站越远销售额越高的情况，这两者混合起来了。
前者是类似车站前的店铺，是吸引顾客在上下班、上下学的路上顺便到店的店铺；后者是路面的店铺，吸引的不是上下班、上下学的顾客，而是驾车到店的顾客。
如上述情况，原本的数据不一定会呈现完全相同的趋势，有可能包含了多家不同类型的店铺。
大家要记住，除了基本状态的1、2、3以外，还要考虑其他的可能性，而且数据的种类不一定只有一种。
最后，我们总结一下数据的处理方法。
很多时候我们会像下面的左图那样，要思考数据可以说明什么。
这也是非常重要的做法，但如果不注意的话，可能会把解释数据变成了目的。
此外，如果数据较多，也会存在弊端，可能会被数据牵着鼻子走。
有大量数据的时候，就没办法把所有事情都统筹考虑。
大家要根据自身的目的决定选用对象，例如只看某些数据，不看其他数据。
正如右图所示，要有目的性地去考虑看哪个数据、要从那个数据中读取什么信息。
在这个过程中，先预想数字的关联性有哪些可能，再去看数字，就能够注意到数字实际呈现出来的事实。
处理数据时，要同时意识到“数据可以说明什么”
以及“从数据中可以拾取什么”
这两个角度。
小结
√在看数据之前，首先思考可能会是怎样的情况
√在能够自由想象的时候，自由地思考，这很重要
√猜中并不是目的，通过提前预想，从与现实的差距那里也可以得到启发
√坦诚地接受呈现出来的结果也很重要
√根据数据来联想以及带着想法去看数据，这两种相辅相成的方法很重要
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