決策讓思路轉一下

明顯的選擇,往往是錯的。畢竟,我們雖然喜歡簡單的直線,非線性現象卻在商業世界中無所不在。因此,如能以數據視覺化的方式繪製關係圖,就能看出是否屬於非線性關係,以及是什麼樣的非線性關係,進而做出理想決定。
試用下面的應用問題來測試自己:假設你負責管理的公司車隊,其中有兩款車型,一種是每加侖能行駛十哩的休旅車,以及每加侖能行駛二十哩的轎車。兩種車款的數量相同,所有車輛每年都行駛一萬哩。你有足夠的資金,可用更具燃料效率的汽車,來取代其中一個車款,以降低營運成本,並達到永續性的目標。

下面哪一個升級方案較好?
A. 用每加侖能行駛二十哩的汽車,取代十哩的汽車
B. 用每加侖能行駛五十哩的汽車,取代二十哩的汽車

直覺上,方案B似乎更讓人印象深刻,每加侖能行駛的距離增加三十哩,遠大於增加十哩。增加的比率也更大。但B方案沒有比較好。其實,甚至遠不及方案A。讓我們來比較看看。



這樣的結果讓人驚訝嗎?對很多人來說,是的。因為我們心目中MPG和燃料消耗的關係,比它們實際的關係還簡單。我們傾向把它們想成像是下圖的線性關係:



但這個圖是不正確的。汽油消耗與MPG,並不是線性關係。你在計算兩者的關係時,實際的關係應該像下圖:



當你切割曲線來呈現各個升級方案,就能請楚看出汰換10MPG的方案更有效得多。



讓人不敢置信地,把燃料效率從20MPG升級至100MPG所能節省的汽油,還是比不上從10MPG升級到20MPG。



但即使事實已擺