數據分析圖表解密的內容

“字不如表，表不如圖”，這八字訣在數據分析工作者眼中被視為秘籍，各種數據分析圖表，各種“忽悠”，數據會說謊，統計會撒謊，圖表也會騙人。現在信息可視化如此流行，不面對圖表都不行。圖表中所包含的信息量越來越大，讀圖讀什么，是一個有必要說道說道的話題。

首先，上一張數據分析圖表，看看怎么讀，讀什么?

數據化管理有一篇博客非常精彩，“數據的忽悠功能”。如上圖所示，左右兩張市場占有率線圖，發現不同了么?數據源是一樣的，占有率都是05年到10你那增加1.3%。第一張圖乍一看市場占有率氣勢如虹，第二張卻毫無亮點。是不是被忽悠到了?

因此，我們有必要了解一下如何讀圖表，讀圖讀什么?我們首先做一下簡單的總結;

【突破點1】看清坐標軸刻度尺比例

造成左右兩圖如此詫異的的結果就是出自刻度尺比例的調整，比例跨度較大時顯得高歌猛進，較小時毫無看點。看到圖表后，讀者首先應該看清楚刻度尺比例的安排，防止數據被“放大”或“放小”。

更有欺騙性的是作者直接去掉坐標軸，這是不可取的做法，嚴重影響讀者對圖表的理解。如果你是老板，當然不會允許這樣的圖表出現，適當時要“家法”伺候了，呵呵。

【突破點2】看清圖表的標題

“公司銷售額趨勢變化”，“產品地獄生產力分布”“資產分配占比”“雇員年齡分布”等等這樣的標題，讀后雨里霧里一無所獲，趨勢是什么?如何分布的?關系是什么?為什么不考慮直接報這層結果作為標題呢?

不要猶豫，為了增強圖表的有效性，應該把圖表的主題作為圖表的標題來使喚了。看看上面的例子是不是就明白了呢。

【突破點3】快速識記最大和最小的項目

一張圖表往往含有大量的信息，大量的數字，讀者您能記住多少呢?我建議，識記最大的和最小的項目，或者與你有關的數字，比如，你部門的，你負責的。

【突破點4】有沒有數據源，是否可信

一般上，調研機構，市場研究機構或者企業公司，你部門內部的圖表你大概知道數據來源，也可信，可是有些圖表是發布在互聯網上的，是面對廣大讀者的，這類圖表如果不出具數據來源地說明，其可信性就會大大降低。比如：專家提示你XXX，到底是不是專家，哪里的專家?誰知道啊。

【突破點5】看清取值分布的對比結果

這樣的數據分析圖表有很多，一般先做一些簡單的描述統計，看看圖形，看看關系，之后再進行統計假設檢驗，如上圖，從這些圖表上就可以初步判斷存在什么樣的關系，注意，是初步判斷，如果你為了使結果更可信，則需要進行統計分析。

【突破點6】謹慎看待過于精確的常規數字

有媒體稱：在校大學生每日開銷大約為50元，你信么?將信將疑吧，如果報道為在校大學生每日開銷51.74元，則看上去更加精確，但這仍然不一定值得信賴。這類數字尤其在電視、互聯網廣告中體現最為明顯，在生活中也能接觸到很多，比如有些領導人在回報工作、演講時振振有詞的數字，脫口而出的數字，連續讀出一長串數字，給聽眾的第一感覺是有氣場，超強自信，例如，某學校領導說該校畢業生就業率高達98.6%，一般人都信了，但如果你真的經歷過高校畢業，經歷過找工作的歷程，你“會心的一笑”、“無奈的搖頭”，因為，你以及同學的就業協議是輔導員幫忙代簽的!

做廣告、做演講現在已經形成這樣的習慣：當客戶不信任你，就用精確數據說服他，當聽眾不信任你，就用一連串精確數據震驚全場，這個習慣是好是壞我們不去評論，但作為聽眾、讀者的您應該對這些精確數字提高警惕!

【突破點7】讀同比數據-看清基數，是否可比，注意轉化指標!

業績同比增長在經營分析中經常用到，而且總是出現在會議一開始。如上圖所示，西北區域同比增長149.4，一枝獨秀，一片大好，一片掌聲，此時，總監坐不住了，指著圖片問，“西北區去年多少?營業網點幾家?”，頓時讓西北區的光環迅速褪去，看下圖吧。

現在知道了吧，西北區前一年沒有經營好，同比數據今年自然就非常好看了。但這是包裹不住的，我們不能總是盯著生意總數的變化來看，而應剖析指標，觀察每單位的增長情況，這樣，就可以將同比數據中的水分都擠掉。

【解密8】相關系數也會騙人

曹政老師：“某同事，名校計算機博士，算法達人，做了一條曲線，A和B高度相關，得到結論，A會導致B，看一眼結論我就罵人了，狗屎結論，實際上是A和B均受C的影響，所謂高度相關是C的因素帶來的，這是只看數據不懂業務的典型。這個不僅僅是不懂業務的典型，統計基礎也不牢靠，親，這個時候該試試偏相關系數。”今天小博就此做一個簡單的案例展示，主要目的在于呈現這個騙局以及解密的方法。

假如你是某汽車供應商的業務人員，收集到一批汽車數據，很快，你發現上圖所示的關系，然后興奮的去找boss匯報，你猜結果會怎樣呢?如果在一個相對陌生的領域內，在處理簡單相關分析時希望能夠保持冷靜，多思考再下結論。

不要為了數據分析而分析，我們所有的分析項目最重要的遵旨：發現業務問題，解決業務問題。

我們分析的目的是找到是找到本質而拒絕假象，在判斷兩個變量之間的關系時，只有充分考慮到其他變量對二者之間的影響，才可能正確還原兩個變量的關系。在一個未知領域本身就是一種探索，而角度思考，多嘗試是尋找解決辦法的一個方法。

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