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从增长率来看，X组和Y组都是8%，Z组是17%，所以看起来问题存在于X组和Y组。
但是，跟刚才一样计算出各组与目标金额的差距后，结果如下表所示。
只看比率的话，会觉得Z组没有问题，但我们发现，如果着眼于与目标金额的差距，那么实际上Z组的差距是最大的。
这是因为X组、Y组的目标金额与Z组的目标金额本身就有很大差异。
这说明，由于原本的构成比例不同，实数的影响度也会不一样，不能单纯用比率来进行判断。
有时我们获取的数据跟本次例子一样是比率，这种情况下，要结合实数一起考虑，把看起来有问题的地方填补后观察整体会恢复到什么程度的思路实际上就会引导我们去确认实数是多少。
不管我们一开始获得的数据是实数还是比率，这都是有效的方法。
发现有问题的地方以后，就尝试填补问题之处，确认整体会恢复到何种程度，然后再进行下一步。
STEPUP！
最后，我们再做一道习题。
下表是去年与今年的项目数和订单数的汇总表。
整体的订单率从50%下降到41%，原因似乎在于今年第一季度项目数是7个，但订单为0。
如果要说明第一季度订单为0是导致订单率减少9%的原因，应该怎么做呢？
跟前面一样，我们可以假设今年第一季度的订单率达到去年的程度，然后进行计算。
不过，第一季度的订单率既可以假设为去年全年的平均数50%，也可以假设为去年第一季度的订单率67%。
现在要证明的是，第一季度的实绩是造成整体订单率从50%下降到41%的原因。
换言之，只需能够说明今年第一季度的特殊性就可以。
这种情况下，把认为有问题的地方剔除后进行计算也是一种方法。
实际进行计算后，可以得出以下结果。
把今年第一季度剔除后进行计算，发现今年的订单率是50%，与去年相同，由此知道今年第一季度的情况比较特殊。
如果能够定性地说明今年第一季度比较特殊，那么判断其为特殊时期的合理性就会更高。
如果推测某个地方有问题，可以剔除有问题的地方以后进行计算。
如果不知道怎样填补才算正确的状态，或者填补假设的数据后可能会对整体的评价产生影响，可以尝试“直接剔除”
的方法。
小结
√为了放心进入下一步，多花一点工夫
√填补有问题的地方，确认能够恢复到什么程度
√要理解有时候会存在多个有问题的地方
√填补漏洞的方法在分析对象为比率时也有效果
√把有问题的地方剔除来看也是一种方法
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