- 相关推荐
数据分析图表解密的内容
“字不如表，表不如图”，这八字诀在数据分析工作者眼中被视为秘籍，各种数据分析图表，各种“忽悠”，数据会说谎，统计会撒谎，图表也会骗人。现在信息可视化如此流行，不面对图表都不行。图表中所包含的信息量越来越大，读图读什么，是一个有必要说道说道的话题。
首先，上一张数据分析图表，看看怎么读，读什么?
数据化管理有一篇博客非常精彩，“数据的忽悠功能”。如上图所示，左右两张市场占有率线图，发现不同了么?数据源是一样的，占有率都是05年到10你那增加1.3%。第一张图乍一看市场占有率气势如虹，第二张却毫无亮点。是不是被忽悠到了?
因此，我们有必要了解一下如何读图表，读图读什么?我们首先做一下简单的总结;
【突破点1】看清坐标轴刻度尺比例
造成左右两图如此诧异的的结果就是出自刻度尺比例的调整，比例跨度较大时显得高歌猛进，较小时毫无看点。看到图表后，读者首先应该看清楚刻度尺比例的安排，防止数据被“放大”或“放小”。
更有欺骗性的是作者直接去掉坐标轴，这是不可取的做法，严重影响读者对图表的理解。如果你是老板，当然不会允许这样的图表出现，适当时要“家法”伺候了，呵呵。
【突破点2】看清图表的标题
“公司销售额趋势变化”，“产品地狱生产力分布”“资产分配占比”“雇员年龄分布”等等这样的标题，读后雨里雾里一无所获，趋势是什么?如何分布的?关系是什么?为什么不考虑直接报这层结果作为标题呢?
不要犹豫，为了增强图表的有效性，应该把图表的主题作为图表的标题来使唤了。看看上面的例子是不是就明白了呢。
【突破点3】快速识记最大和最小的项目
一张图表往往含有大量的信息，大量的数字，读者您能记住多少呢?我建议，识记最大的和最小的项目，或者与你有关的数字，比如，你部门的，你负责的。
【突破点4】有没有数据源，是否可信
一般上，调研机构，市场研究机构或者企业公司，你部门内部的图表你大概知道数据来源，也可信，可是有些图表是发布在互联网上的，是面对广大读者的，这类图表如果不出具数据来源地说明，其可信性就会大大降低。比如：专家提示你XXX，到底是不是专家，哪里的专家?谁知道啊。
【突破点5】看清取值分布的对比结果
这样的数据分析图表有很多，一般先做一些简单的描述统计，看看图形，看看关系，之后再进行统计假设检验，如上图，从这些图表上就可以初步判断存在什么样的关系，注意，是初步判断，如果你为了使结果更可信，则需要进行统计分析。
【突破点6】谨慎看待过于精确的常规数字
有媒体称：在校大学生每日开销大约为50元，你信么?将信将疑吧，如果报道为在校大学生每日开销51.74元，则看上去更加精确，但这仍然不一定值得信赖。这类数字尤其在电视、互联网广告中体现最为明显，在生活中也能接触到很多，比如有些领导人在回报工作、演讲时振振有词的数字，脱口而出的数字，连续读出一长串数字，给听众的第一感觉是有气场，超强自信，例如，某学校领导说该校毕业生就业率高达98.6%，一般人都信了，但如果你真的经历过高校毕业，经历过找工作的历程，你“会心的一笑”、“无奈的摇头”，因为，你以及同学的就业协议是辅导员帮忙代签的!
做广告、做演讲现在已经形成这样的习惯：当客户不信任你，就用精确数据说服他，当听众不信任你，就用一连串精确数据震惊全场，这个习惯是好是坏我们不去评论，但作为听众、读者的您应该对这些精确数字提高警惕!
【突破点7】读同比数据-看清基数，是否可比，注意转化指标!
业绩同比增长在经营分析中经常用到，而且总是出现在会议一开始。如上图所示，西北区域同比增长149.4，一枝独秀，一片大好，一片掌声，此时，总监坐不住了，指着图片问，“西北区去年多少?营业网点几家?”，顿时让西北区的光环迅速褪去，看下图吧。
现在知道了吧，西北区前一年没有经营好，同比数据今年自然就非常好看了。但这是包裹不住的，我们不能总是盯着生意总数的变化来看，而应剖析指标，观察每单位的增长情况，这样，就可以将同比数据中的水分都挤掉。
【解密8】相关系数也会骗人
曹政老师：“某同事，名校计算机博士，算法达人，做了一条曲线，A和B高度相关，得到结论，A会导致B，看一眼结论我就骂人了，狗屎结论，实际上是A和B均受C的影响，所谓高度相关是C的因素带来的，这是只看数据不懂业务的典型。这个不仅仅是不懂业务的典型，统计基础也不牢靠，亲，这个时候该试试偏相关系数。”今天小博就此做一个简单的案例展示，主要目的在于呈现这个骗局以及解密的方法。
假如你是某汽车供应商的业务人员，收集到一批汽车数据，很快，你发现上图所示的关系，然后兴奋的去找boss汇报，你猜结果会怎样呢?如果在一个相对陌生的领域内，在处理简单相关分析时希望能够保持冷静，多思考再下结论。
不要为了数据分析而分析，我们所有的分析项目最重要的遵旨：发现业务问题，解决业务问题。
我们分析的目的是找到是找到本质而拒绝假象，在判断两个变量之间的关系时，只有充分考虑到其他变量对二者之间的影响，才可能正确还原两个变量的关系。在一个未知领域本身就是一种探索，而角度思考，多尝试是寻找解决办法的一个方法。
【数据分析图表解密的内容】相关文章：
销售数据的分析方法07-25
数据分析报告07-28
大数据分析07-20
大数据分析07-25
多维数据分析方法04-07
数据分析简历模板02-17
数据分析工作职责07-28
数据分析常用方法07-26
数据分析主管的职责01-13
数据分析报告【推荐】03-07