先前整理了一篇《邏輯好與不好差在那裡？增強邏輯表現的12種方式》，發現「分析能力」很難用短短的幾行字讓人深入理解，因此興起了撰寫本篇文章的念頭。本文試著用更淺顯的方式，說明分析能力如何運作，期望讀者在深入瞭解之後可以應用在生活中，增強自我的分析能力。
首先想問大家，對於「分析」的想像是什麼？什麼樣的情況我們會覺得某個人在做分析呢？我們可能會先蒐集整理資料，接著觀察看看有什麼端倪…這當然也是分析，但可能屬於比較淺層的分析。根據ChatGPT的說法，分析是透過觀察、蒐集、整理和評估訊息，並以此為基礎進行推理和判斷。這聽起來每個人都能做到。然而事實上展現出來的分析能力，人人卻是天差地遠，這個差別到底在哪裡呢？
分析的準備
先從行為的角度來看，分析的過程中我們會做那些事。
觀察與搜集資料
分析必須基於事實或證據，沒有任何根據則叫猜測，因此理所當然這是一開始基本的工作。然而蒐集資料的廣度與深度，通常會影響我們的判斷，也就是分析的結果。可是無止盡的蒐集資料也是不切實際的行為，因此該如何蒐集資料、蒐集到什麼程度的資料等等，本身就是一種需要先判斷與分析的行為。
整理資料：對資料貼標籤，進行分類
當我們在判斷：「這是什麼資料」的時候，其實就是在做貼標的動作，這是我們大腦本能的行為。一旦貼過標籤，下一次在判讀上的速度就會變快，是一種節省大腦資源消耗的重要機制。在大部份的情況下，標籤的內容不會影響分析的品質，可是在模糊程度非常高的場景裡，標籤與分析的關連性就會被突顯出來。事實上它會影響我們最終整理資料的品質。
拆解資料
當資料被分類之後，就能將不同類型的資料作拆解，成為分類底下一個個的項目。拆解會有「細度」的問題，能拆多細通常與專業知識有關。例如對於一項工作要如何運行，執行者通常能拆得比管理者細。因此拆解資料是必要的，但是需要拆到多細，則要視場景需求而定。
重組資料
拆解就是為了重組，但是重組的內容並不限於眼前的資料。例如我們拿到一間公司的財務數字，這時候我們經常把今年的營收拆出來，和前幾年的營收作比較；或是將同產業競爭對手的數據放在一起作比較。這就是一種重組的概念。事實上數據分析師的工作很多時候是要透過不同角度將資料重組，來觀察不同數據之間的差異與變化。可以用什麼樣的資料進行重組，很大的程度會影響分析結果。
分析的執行
根據分析目的不同，常見的分析動作又可分成二種。第一種是分析過去的事物，想要透過手邊的證據來暸解事實的真相，最終產出個人的觀點或是對未來的推測。這類型的分析通常會以量化分析的方式來執行。第二種分析是根據需求規劃出未來發展的方向，最終產出的是可執行方案。此類則會以質性的方式進行分析。
影響分析結果的關鍵因素
在拆解分析過程中需要執行的動作後，接著我們就要問：要執行好這些動作的關鍵因素是什麼？我們又該如何加強？
知識的廣度與深度將決定我們能分析的範圍與程度
人對於完全未知的內容是無法分析、解讀出任何東西的。想像一下，如果今天收到一個禮物，要猜猜裡面裝了什麼，你會怎麼做？我們通常會先看一下它的大小形狀，搖一搖看有沒有聲音，評估一下外包裝盒與內容的大小……等等。我相信大家都一樣，會試圖從眼前的這個禮物中取得更多的資訊。接著我們會依自己過去的經驗來思考，有什麼東西符合它的大小形狀，可製造的聲音也相同……等等。我們一定會選一個和眼前這些證據看起來最相近的結果，作為我們的答案。我們幾乎不可能猜出一個我們不知道的東西，既然如此，更別提要將這些內容拿來使用。
如果想要體驗一下〝知識邊界〞是什麼，可以玩玩《瞎掰王》這款遊戲（無業配）。裡面會出現很多我們從來沒聽過的東西要去瞎掰。玩遊戲只是爆笑好玩，但其實要掰得好也是不容易。
看到這裡相信大家都能感受到，要把事物分析好，是件非常不容易的事情。它需要的不是多麼聰明伶俐，更多的是資訊與知識的累積。分析是一種非常抽象的技巧，因為它完全是大腦中運行的活動，我們通常只能看到結果的好壞，無從得知他們是如何辦到的。希望本文可以協助大家一窺分析的秘密，提供給想增進分析能力的人一些執行的方向。
