在角度數據資料庫發現這樣一張線圖,這張圖表表示某件商品 180 天銷售數量的日線圖,橫軸代表著時間(日期),縱軸代表商品的銷售數量(個、包),如果大環境的需求曲線的分布狀況呈現圖表的發展趨勢,觀察家應該要採取什麼動作呢?下一個 180 天也會出現這樣的循環嗎?假設這張銷售曲線描述的是某商品在新冠疫情解封前,由某個觀察家繪製,觀察家又會如何解讀呢?
牛頓從物體的運動統計數字中找出距離與時間的關係,並且把距離和時間的比值定義為速率,速率的值越大表示效率越好,漸漸的人們遺忘了距離與時間,只利用速率來比較事物,認為法拉利品牌的汽車比較好,因為速率比較快。觀察家常常聽到「雙子座」的人有什麼特徵?「Z世代」的消費者有哪些特點?這些都是歸納統計後的結論,遵循這些法則可以讓觀察家可以很快對事、物做出判斷,評論陌生人的喜好。使用「速率」、「雙子座」、「Z世代」作為判斷事物並沒有錯,可是如果可以知道這些類別、尺度的由來,觀察家可以更容易看清楚、了解事情的根本與真相,從而學習到更多。經濟學的理論主要是圍繞在「供給」與「需求」,雖然發展出許多經濟流派,但都不脫離這個根本,經濟理論可能因為時間的遷移變產生變化,只要從「供給」與「需求」的角度重新解釋,一切就又說得通了。
觀察家可以發現角度數據很少將消費者分群只會將商品分類,大部分都只是陳述某時間當下觀察到的現象,商品同時購、消費周期、銷售曲線隨著時間的改變,都會發生變化,今天消費者喜歡同時購買的商品,一年之後未必相同。如同角度數據在之前詢問觀察家「假設這張銷售取線描述的是某商品在新冠疫情解封前,觀察家又會如何解讀呢?」只是改變了時間點,觀察家對相同圖表的解讀就不一樣。希望觀察家可以領悟到「時間」可以改變一切的道理。一年前 「Z世代」的這群人與現在的「Z世代」已經截然不同,之前「Z世代」的消費者不知道 AI 技術可以融入日常生活,可是現在「Z世代」的消費者卻已經使用 AI 技術過生活。
角度數據有許多消費的元素,也經常與觀察家從不同維度觀察消費元素,從富人區與窮人區進行消費觀察,比較晴天與雨天的消費特徵,分析高溫與低溫的消費需求,探究信用卡與現金消費者的差異,藉由曲線的變會了解「供給」與「需求」間的關係,透過單價的增減與優惠推測商人的操作技巧,透過購物車的多寡推測消費者追求的流行。角度數據從 2014 年開始關注台灣市場的消費,從抽樣數據了解台灣消費,角度數據還會繼續關注消費者,提供觀察家市場最真實的消費現況。