日常生活工作中,处处都会与数据打交道,但你知道数据是会“说谎”的,即你看到的数据结果并不是事实。本文介绍一些常见的说谎场景以及如何避免。
第一种图表欺骗
图表通常用来增强需要文字和数据的说服力,通过可视化的图表更容易让受众接受信息。但图表有时候会表现的不是数据的本质: 1.图表拉伸 如果没有特殊用途,通常图表的长(横轴)与高(纵轴)的比例为1:1到1:2之间,如果在这个范围之外,数据现实的结果会过于异常。比如:
2.坐标轴特殊处理
在很多场合下,如果两列数据的取值范围差异性过大,通常在显示时会取对数,这时原来柱状图间的巨大差异会被故意缩小。通常,严谨的分析师在讲解之前会进行告知。比如:
3.数据标准化
数据标准化也是一个让数据落在相同区间内常用的方法,常用Z标准化或0-1标准化,如果不提前告知,可能会误以为两列数据取值异常接近,不符合实际业务场景,比如:
隐秘层次:★★☆☆☆ 破解方法:询问分析师的图表各个含义,了解基本图表查看常识。
第二种 数据处理欺骗
数据处理中的欺骗方法通常包括抽样方法欺骗、样本量不同、异常值处理欺骗等。
1.抽样方法欺骗
整体样本的维度,粒度和取数逻辑相同的情况下,不用的样本抽样规则会使数据看来更符合或不符合“预期”。比如在做用户挽回中,假如做的两次活动的抽样样本分别是最近6个月未购物和最近6个月未购物但有登陆行为的用户,不用做什么测试,基本上可以确定后者的挽回效果更佳。要识破这个“骗局”只需要询问数据取样方法即可,需要细到具体的SQL逻辑。
2.样本量不同
严格来说样本量不同并不一定是故意欺骗,实践中确实存在这种情况。(遇到这种情况可以用欠抽样和过抽样进行样本平衡)样本量不同分为两种情况:
3.异常值处理欺骗
通常面对样本时需要做整体数据观察,以确认样本数量、均值、极值、方差、标准差以及数据范围等。其中的极值很可能是异常值,此时如何处理异常值会直接影响数据结果。比如某天的销售数据中,可能存在异常下单或行单,导致品类销售额和转化率异常高。如果忽视该情况,结论就是利好的,但实际并非如此。通常我们会把异常值拿出来,单独做文字说明,甚至会说明没有异常值下的真实情况。 隐秘层次:★★★☆☆ 破解方法:在跟数据分析师沟通中,多询问他们在数据选取规则,处理方法上的方法,如果他们吞吞吐吐或答不上来,那很有可能是故意为之。同时,业务人员也要增强基本数据意识,不能被这种不可见的底层错误欺骗。
第三种 意识上的欺骗
这种欺骗是等级最高也是最严重的欺骗和错误,通常存在于数据分析师在做数据之前就已经下结论,分析过程中只选取有利于证明其论断的方法和材料,因此会在从数据选择,处理,数据表现等各个方面进行事实上的扭曲,是严重的误导行为!数据分析师需要有中立的立场,客观的态度,任何有立场的分析师的结论都会失之偏颇。 隐秘层次:★★★★★ 破解方法:在跟该分析师沟通中,查看其是否有明显立场或态度,如果有,那么该警惕;然后通过上面的方法逐一验证。 综上,当你遇到以下数据情形,就需要警惕数据的真实性了: