因为有两种方式来回答“为什么”的问题，也就有两种相应的图：一种图很简单，针对的是“差不多的”答复；另一种则比较复杂，针对的是“科学的”答复，这种图就是多重变量图。这个名称听上去似乎有点吓人（但它能更准确地反映问题），而简单的图我们已经很熟悉了，就是画像。先从简单的开始吧。
微软为什么要收购雅虎？（第一部分）
2008年，微软CEO史蒂夫·鲍尔默和雅虎CEO杨致远因为一个简单的问题陷入了公开的争论。谁也不能给出好的答案，这使得两位聪明绝顶的CEO显得非常笨拙。简单地讲述一下这个故事吧：微软想以380亿美元的价格收购雅虎，鲍尔默认为这个价格已经非常慷慨了，但杨致远仍然表示拒绝。之后，杨致远改变主意，开出了更高的条件，这次轮到鲍尔默拒绝了。谈判就此不欢而散。
这个事件持续了好几个月，最后杨致远丢了自己的工作，而鲍尔默的微软则损失了几十亿美元的市值。在此期间，只要翻开报纸、浏览一个商业或科技类的博客，或者看看电视新闻，你就会看到“微软收购雅虎案”的消息。媒体蜂拥而至，时刻关注着至高无上的权威、庞大的预算、弥漫着浓烈火药味的会议室，谁都不想错过这场“好戏”。在这股狂热之中，没有人真正冷静下来分析为什么微软首先提出要收购雅虎（而且这是其历史上最大的一次收购计划）。有人认为微软是为了在搜索业务上与谷歌一争高低。我们知道所有的“谁/什么”、“有多少”、“在什么时候”，但仍然对事件背后潜藏的“为什么”毫无头绪。
那时我正在微软开一个讨论会，与会人员对“微软收购雅虎案”的消息都没有过多了解。作为练习题之一就和我们在书里做的练习题类似），我问与会人员一个问题：你们会画什么样的图来解释微软愿意花440亿美元收购雅虎的原因。
大家各自画出了图，然后我们对最受欢迎的图进行投票。得票最高的有两张图：一张把微软画成冰激凌，雅虎是顶端的那颗樱桃；另一张画的是大鱼吃小鱼--微软这条大鱼正要吃掉雅虎这条小鱼。我们把第一张图叫做“美味佳肴”，第二张图叫做“弱肉强食”。
这两张图简明扼要，都很出色。看到它们，你就会从新闻报道的“狂轰滥炸”中抽身而退，渐渐看到事实。第一，微软需要雅虎，就好比冰激凌需要那颗樱桃--一个庞大沉稳的品牌企业需要点活泼的变化和点缀。这个比喻再恰当不过了。第二，因为微软大，雅虎小，大吃小，就这么简单。大鱼吃小鱼的比喻也有其道理。
尽管这两张图都颇有见地，但都是“差不多的”回答。它们很好地描述了事实，简明地指出了原因，但却不足以让我们应对意想不到的提问。
过于相信“差不多的”回答可能会漏掉某些重要的细节要素。
这些“差不多的”回答基于我们曾经见过的场景和事件。既然我们一生都在收集信息来建立“为什么”的模型，那么为什么不利用它们呢？假设我们身处的世界一直没有变化，这些模型就会一直有效。问题是世界是变动不居的--“谁/什么”会变换，数量会增减，位置会移动，计划总是赶不上变化，甚至同样的起因也会导致不同的结果，真正的原因究竟是什么我们却无从得知。
名副其实，多重变量图把若干种数据（X，Y，Q，Z等）整合到一起，这样我们就可以看到单一数据无法提供的某些潜在关系。
可变因素那么多，怎么画出“为什么”来说明它们之间的相互影响呢？一张图要容纳所有变量可不是件简单的事，但不是不可能。我们现在就要来试一试。其实做过那么多练习，要画出这种变量图并没有想象中那么难。根据已有的画图经验，我们要把“为什么”的推理过程颠倒过来：要看出诸多事物怎样彼此影响，就要画一张能够整合这些事物的图。
我们再来看看“为什么”图的科学版--多重变量图。要看到各种不同的数据和想法，这是个极佳的方式。
多重变量图就像一锅大烩菜。我们从一大堆不同种类的信息（若干变量）中选出最好的，把它们丢进大锅（坐标系）里，然后开始加热，等着看它们怎么融合，最后会产生什么结果。如果只是吃顿便饭，“差不多的”画像就可以了，但我们还想吃得更丰盛些。
科学的方式（多重变量图）融合了许多“怎么样”和数据变量。一旦看到了最上方呈现出的东西，我们就离“为什么”的答案不远了。
多重变量图的魅力在于一旦开锅，就可以往里面一直加新变量。也许是因为新变量的加入需要对坐标系进行一些改动，但这种灵活性正是它的优点。从天而降的新变量也许会让我们措手不及，但现在我们已经有能力在被吓倒之前就抓住它们，并把它们安排在恰当的位置。
一个好的、科学的“为什么”框架可以提供足够的灵活性，让我们应对各种不期而至的变量。
微软为什么要收购雅虎？（第二部分）
我们用多重变量图来寻找冰激凌图和大鱼吃小鱼图之外更多的“为什么”。在很多方面这个案例会和汤姆森集团案例中的练习有所重复，但由于我们背后有六六法则，现在容易得多了。正如前例，我们知道要把以下这些东西放到一起：
☆“谁/什么”：微软、雅虎、谷歌，科技公司及其产品
☆“有多少”：440亿美元的收购价，3家公司的市值：微软（2820亿美元）、雅虎（350亿美元）、谷歌（1810亿美元）。
☆“在哪里”：3家公司各自占领了什么市场？
☆“在什么时候”：既然这很明显是微软的长期战略，应该是在未来几年内。
☆“怎么样”：需要资金，很多很多钱。
将以上的要素确定后，让我们来画个坐标系。3家公司的产品我们都知道，例如微软有很多应用程序产品（Word、Excel、Windows、PowerPoint、Outlook、MSN.com，等等），雅虎在这方面少一些（邮件、相册、雅虎财经、雅虎旅游，等等），而谷歌就更少了（搜索、文档、地图）。我们也知道，微软是对购买和使用产品的用户收费，而雅虎和谷歌的几乎所有产品都是免费的。
我们就用这些变量来创建一个坐标系，X轴为“应用程序产品数量”，Y轴为“产品价格”。
第三个变量是“谁”。这个就用圆圈表示，可以一举两得：圆圈代表各个公司，圆圈的大小表示每个公司的市值。“大圈”微软的产品数量多并且向用户收费，它的主要对手--“小圈”谷歌--的产品很少但是免费。
“产品数量-产品价格”的坐标系也许会告诉我们一些有趣的东西。
有一种方式可以来比较微软和谷歌：微软更大，软件产品更多，而且由于谷歌的产品免费，微软的收费就显得高出不少。
根据这张图呈现的软件市场情况，甚至不用把雅虎画进去也能看出，微软和谷歌的业务不一样。那么，它们怎么会成为竞争对手呢？现在，在图中加入“时间”因素。目前谷歌的产品的确不多，但每过几个月，它就会发布一种新产品（谷歌地图、Android手机、谷歌财经、谷歌在线制表，等等）。看得出来，假以时日，谷歌的圈会越来越接近微软。
随着谷歌不断发布新的产品，它会渐渐地向微软的方向“靠”过去。
稍等一下，试想如果谷歌开始生产与微软同类的产品而且仍然免费，微软会怎么样？我的意思是，有免费用的东西谁还愿意自己掏钱呢？我们相信谷歌??逐渐开始向软件用户收费，所以谷歌的“圈”不会变大。我也不相信微软会马上免费提供产品，一时半会儿，微软的“圈”也不会变小。
所以，随着可用的免费软件越来越多，微软怎么办呢？
在一定时间内，谷歌的“圈”不会往上升，微软的“圈”也不会往下掉，但是随着谷歌提供越来越多的免费软件，微软怎么才能立于不败之地呢？
好，我们暂停一下。一时陷在图里，害得我忘了规模小但有点儿历史的雅虎。现在我们把它加进去--它的产品比谷歌多，同样免费。
如果收购雅虎，微软至少可以在一定时间内抵挡来自谷歌的威胁。
现在再看微软的这个“440亿美元”的收购策略就有点意思了。如果买下雅虎--即使是付出比市场价更高的价格--微软就能直接抑制谷歌往右靠的态势。也许微软所需要的只是赢得思考对策的时间。
我不知道2008年的鲍尔默是不是这么想的。基于这张图，如果我是他，我已经知道为什么要这么做了。
这是今天的课程中最后提到的例子，接下来轮到你上场了。然后我们就可以放松一下。
你的“为什么”图：同一个主题及其变化
1.一个简单的真理
画一个简单的、“差不多的”画像来说明为什么画图解决问题是个很好的方法。我的解决方案参见附录。
2.一张科学变量图
画张基本的多重变量图。说明以下数据中存在的一两种联系。
☆一个典型的商务会议上，黑笔类的人所占百分比：25%
☆这个会议上，黄色荧光笔类的人所占百分比：50%
☆这个会议上，红笔类的人所占百分比：25%
☆比起听到的信息，看到的信息被回忆起来的概率要大一倍。
☆同时听到和看到的信息比仅仅听到的信息被回忆起来的概率要大4倍。
☆历时一个小时的商务讲演所用的纯文字材料页数：40。
☆历时一个小时的商务讲演所用的以图片为主的材料页数：6。
（提示：我会提出一个坐标系作为参考，但这不是唯一的答案。如果你不喜欢它，完全可以试试别的。）
现在在比萨图上作最后一个标记。如果面对的难题是“为什么”，我们可以画多重变量图。如果“差不多的”模式够用了，我们只需画个简单的画像。不管采取哪种方式，我们又回到了比萨图的起点。
当我们面临“为什么”的问题，要画的是多重变量图（或者，“差不多的”模式已经够用了，一张简单的画像就可以了。我们又回到了起点）。
快速回顾：硬币的两面都能派上用场
六六法则告诉我们，如果可以判断出问题的类型，应该就能在6种简单的图中找到最适用的。
不过如果我们无法判断问题的类型呢？如果我们的问题看上去很模糊，很难判断它属于“谁/什么”类型的问题，还是属于“在什么时候”类型的问题，还是属于别的几种类型，那么，我们怎么知道该画哪个图呢？
这就要依靠六六法则了。一旦无法判断面对的究竟是什么类型的问题，我们可以通过抛硬币来决定，把问题的要素一个个画出来。从画像（问题涉及谁？）、数量型图表（他/它们有多少人/个？）、分布图（他/它们分布的位置？）、时间轴（他/它们什么时候对彼此发生影响？）到流程图（他/它们怎样相互影响？），问题渐渐变得清晰了，足以让我们判断哪个方面更值得关注和挖掘。事实上，我们正在用6种图解释6种问题。
不管怎么抛硬币，画图解决问题用六六法则肯定错不了。
现在好好地放松一下，明天我们就要开始在实践中运用已经学到的内容。
关于这类图表的书也占大多数，所以我们不会太详细地研究数量型图表。我会着重介绍它的某些方面，因为这些方面对于怎样选择和运用最恰当的图十分重要。
一直以来，数学家们都很清楚，把握（或写下）极大或极小的数字相当困难，所以才发明了科学符号作为标准的简化方式。我不是要贬低数学，但画图的确可以让我们更快地了解数字意味着什么，然后我们可以决定是否需要使用较复杂的数学方式。
此例中的数字和地址均为虚构，你要真是个香蕉采购员，千万别把这些数据当真。
这两次都是我的真实经历，着实让我吃了一惊：当来自美国国家教育协会的100多人参与这个不怎么科学的调查时，出现了我见过的最不协调的结果--绝大多数人都认为自己是红笔类的人！从中可以看出，人们对画图解决问题是多么缺乏自信。或许这个调查结果是不可信的，要搞清楚这个结果究竟意味着什么，需要请有统计学知识背景的人再进行几次有效测试。我们也许会对我们的老师、教育系统，甚至是对智力的理解产生新的认识，发现一些有趣的东西。这完全可以成为一篇博士论文研究的课题。
要了解它的重要性，就看看绝大多数商用软件包。这些软件包从电子表格到文字处理，都内置了数量型图表的制作功能。这些工具程序可以帮助我们迅速看到“有多少”，这很好，不过如果不仅包括内置功能还包括画像与分布图的制作，岂不更棒？
昨天的内容要点还记得吗？不管画什么图，首先要确定一个坐标系。
顺便提一句，这种图也被称为“2×2”图或者说四方图，在咨询商业策略时，通常会用这种图来阐明“在哪里”。这种图可以清晰明了地体现多种视角（好与坏、富与穷、增长与缩减、盈利与支出等）。战略咨询师们爱用它来说明竞争者们各自的地位，或者说明有可能存在一个空白市场等待开发。如果你要参与战略规划，画这种四方图是很好的选择。
2008年，一加仑石油的价格超过4美元，任何人都说应该节能减耗；当油价下跌时，我们似乎就很少再提。不过别担心，我们很快又会面临这个问题。
这是一张维恩图，以英国逻辑学家约翰?维恩（JohnVenn，1834～1923）的名字命名。维恩图用圆圈来表达各类逻辑关系。
我们的眼睛能察觉到光线的变化，视交叉上核对这种变化进行判断，并把信息传递给监控人体生物钟的下丘脑。
和任何一种语言一样，“视觉语法”默认时间从左向右流动，可能也是基于文化背景。西方世界的大多数语言都从左向右读。自从英语成为商务交流的主要语言后，我们可以推断，大多数美国人也是从左向右来看待时间的流动的。在别的文化中，时间轴可能会按照不同的方向排列。
我之前说每类问题都有一张相对应的图。别着急，你马上就知道原因了。
是的，今天最大的问题──“为什么”--可以用我们画的第一种图来表示，从而把整个比萨图带回到起点。这种“周而复始”是不是很奇妙呢？
这种图我们并不陌生，之前画的汤姆森集团战略图就是多重变量图的最佳范例。
在引起媒体轰动的第2周，3家公司各自的市值。
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