如何避免被真实的数据欺骗

数据人学习平台上线：www.shujurenclub.com

作者介绍：@一丁，金融行业大数据项目经理，专注于数据分析、指标体系和数据产品，同时是“数据人创作者联盟”成员。

数据作为领导力

在工作中，数据被视为领导力的体现，因为数据代表着事实，而事实是唯一的。但即便如此，真实的数据也可能误导人们。本文分享了避免被真实数据欺骗的方法。

数据欺骗类型

1. 样本谎言：由于全量测量的不可能性，只能通过抽样来推断整体，但抽样可能不具代表性，或被人为选择性地使用，从而引起误导。
2. 口径谎言：每个指标背后都有统计逻辑，未了解这些逻辑就盲目使用数据会造成误解。
3. 统计谎言：平均数和百分比可能掩盖真实的分布和规模，导致对事实的歪曲。
4. 结构谎言：即使数据真实，但因结构变化（如某一类产品销量增加）导致的整体数据变动可能与现实情况相悖，这种现象称为辛普森悖论。
5. 对照谎言：不合理的比较会影响判断，如忽视不同群体特点或行业周期性波动的比较。

如何避免被数据欺骗

• 检验数据来源，对于没有确切出处的数据保持警惕。
• 关注被忽略的信息，包括指标的计算逻辑和指标之间的关系。
• 运用常识判断数据的合理性，将数据放在更大的时空背景中考量。
• 保持敬畏之心，对数据的分析应持续怀疑、验证和迭代。

最后，作者推荐了一本书《大数据实践之路：数据中台+数据分析+产品应用》以供读者更深入了解数据知识。