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
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
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