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榮耀標識常見的數據分析規范，這些你都知道嗎？
編輯導讀：在收集完數據之后，對其進行分析是完成整個數據工作中最重要的一環。如果不能將它們有效地組織和展示出來，并與決策者進行溝通與交流，就無法體現數據和分析的價值。本文將從三個方面，分享一些常見的數據分析規范，希望對你有幫助。
在數據分析中，無論數據收集過程有多么科學、數據處理多么先進、分析方法多么高深，如果不能將它們有效地組織和展示出來，并與決策者進行溝通與交流，就無法體現數據和分析的價值。
因此，分析報告實質上是一種溝通與交流的形式，主要作用在于展示分析結果、驗證分析質量，為決策者提供參考依據，并可以有針對性、操作性、戰略性的決策。今天，我們來一探究竟常見數據分析及報告規范。
一、結構規范及寫作原則
報告常用結構：
1.1 架構清晰、主次分明，讓人容易讀懂讀下去
數據分析報告要有一個清晰的架構，層次分明能降低閱讀成本，有助于信息的傳達。雖然不同類型的分析報告有其適用的呈現方式，但總的來說作為議論文的一種，大部分的分析報告還是適用總-分-(總)?的結構。
推薦學習金字塔原理，中心思想明確，結論先行，以上統下，歸類分組，邏輯遞進。行文結構先重要后次要，先全局后細節，先結論后原因，先結果后過程。對于不太重要的內容點到即止，舍棄細枝末節與主題不相關的東西。
1.2 核心結論先行，要精要明確、有邏輯有依據
結論求精不求多。大部分情況下，數據分析是為了發現問題，一份分析報告如果能有一個最重要的結論就已經達到目的。精簡的結論能降低閱讀者的閱讀門檻，相反太繁瑣、有問題的結論100個=0。報告要圍繞分析的背景和目的以及要解決的問題，給出明確的答案和清晰的結論；相反，結論或主題太多會讓人不知所云，不知道要表達什么。
分析結論一定要基于緊密嚴謹的數據分析推導過程，盡量不要有猜測性的結論，太主觀的結論就會失去說服力，一個連自己都沒有把握的結論千萬不要在報告里誤導別人。
但實際中，部分合理的猜測找不到直觀可行的驗證，在給出猜測性結論的時候，一定是基于合理的、有部分驗證依據前提下，謹慎地給出結論，并且說明是猜測。如果在條件允許的前提下可以通過調研/回訪的方式進行論證。
不回避?“不良結論”?。在數據準確、推導合理的基礎上，發現產品或業務問題并直擊痛點，這其實是數據分析的一大價值所在。
1.3 結合實際業務、建議合理
基于分析結論，要有針對性的建議或者提出詳細解決方案，那么如何寫建議呢？
首先，要搞清給誰提建議。不同的目標對象所處的位置不同，看問題的角度就不一樣，比如高層更關注方向，分析報告需要提供業務的深度洞察和指出潛在機會點，中層及員工關注具體策略，基于分析結論能通過哪些具體措施去改善現狀。
其次，要結合業務實際情況提建議。?雖然建議是以數據分析為基礎提出的，但僅從數據的角度去考慮就容易受到局限、甚至走入脫離業務忽略行業環境的誤區，造成建議提了不如不提的結果。因此提出建議，一定要基于對業務的深刻了解和對實際情況的充分考慮。
再進一步，如果可以給出這個建議實施后的收益，下單轉化提升多少、交易提升多少、能節省多少成本等，把價值點直接傳遞給閱讀對象。
舉個例子：參考艾瑞網《留存與未來-疫情背后的互聯網產業發展趨勢報告》
Tips：嘗試站在讀者的角度去寫分析報告，內容通俗易懂，用語規范謹慎。如果匯報對象不是該領域的專家，就要避免使用太多晦澀難懂的詞句，同時報告中使用的名詞術語一定要規范，要與既定的標準（如公司指標規范）以及業內公認的術語一致。
二、數據使用、圖表表達
2.1 分析需要基于可靠的數據源（驗數、發現異常點）
坊間戲稱數據分析是80%的數據處理，20%的分析。大部分時候，收集和處理數據確實會占據很多時間，最后才在正確數據的基礎上做分析，既然一切都是為了找到正確的結論，那么保證數據準確就顯得格外重要，否則一切努力都是誤導別人。
用于鑒別信息/數據的可靠性，主要有四種方法：同類對比、狹義/廣義比對、相關對比和演繹歸謬。
2.1.1 同類對比
與口徑相同或相近，但來源不同的信息進行對比。
示例：最常見就是把跑出來的數據和報表數據核對校驗。
2.1.2 狹義/廣義對比
通過與更廣義（被包含）或更狹義（包含）的信息進行對比。
示例：3C品類銷售額與商城總銷售額比較，3C的銷售額更高顯然是錯誤的，因為商城總銷售額包含3C銷售額；某些頁面/頻道的UV與APP總UV比較也類似。
2.1.3 相關對比
通過與具有相關性、關聯性的信息進行對比。
示例：某平臺的Dn留存率，對于同一個基準日期來說，D60留存率一定低于D30留存率的，如果出現大于的情況，那就是錯誤數據了。
2.1.4 演繹歸謬
通過對現有證據的深入演繹，推導出結果，判斷結果是否合理。
示例：比如某平臺的銷售客單價2000左右，總銷售額1億左右；計算得出當日交易用戶數10萬，通過乘以客單價，得到當天銷售額2億，顯然與業務體量不符，為錯誤的數據。
Tips：以上都是常用的方法論，最核心是足夠了解業務，對關鍵指標數據情況了然于心，那么對數據準確性的判斷水到渠成。對此，建議是每日觀測核心業務的數據情況，并分析波動原因，培養業務理解力和數據敏感度。
2.2 數據分析報告盡量圖標化，提高可讀性
用圖表代替大量堆砌的數字，有助于閱讀者更形象直觀地看清楚問題和結論，當然，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所適從。
讓圖表五臟俱全，一張圖必須包含完整的元素，才能讓閱讀者一目了然。標題、圖例、單位、腳注、資料來源這些圖表元素就好比圖表的五臟六腑。
要注意的條條框框。首先，避免生出無意義的圖表。決定做不做圖的唯一標準就是能否幫助你有效地表達信息。第二點、不要把圖表撐破。最好一張圖表反映一個觀點，突出重點，讓讀者迅速捕捉到核心思想。第三點、只選對的，不選復雜的。第四點、一句話標題。
常見的圖表類型選擇：
圖表使用Tips：
2.2.1 折線圖
選用的線型要相對粗些，線條一般不超過5條，不使用傾斜的標簽，縱坐標軸一般刻度從0開始。預測值的線條線型改為虛線。
2.2.2 柱形圖
同一數據序列使用相同的顏色。不使用傾斜的標簽，縱坐標軸一般刻度從0開始。一般來說，柱形圖最好添加數據標簽，如果添加了數據標簽，可以刪除縱坐標刻度線和網格線。
2.2.3 條形圖
同一數據序列使用相同的顏色。不使用傾斜的標簽，最好添加數據標簽，盡量讓數據由大到小排列，方便閱讀。
2.2.4 餅圖
餅圖使用場景相對少，如需使用，注意以下事項：把數據從12點鐘的位置開始排列，最重要的成分緊靠12點鐘的位置。數據項不要太多，保持在6項以內，不使用爆炸式的餅圖分離。不過可以將某一片的扇區分離出來，前提是你希望強調這片扇區。餅圖不使用圖例。不使用3D效果。當扇區使用顏色填充時，推薦使用白色的邊框線，具有較好的切割感。
2.2.5 警惕圖表說謊
虛張聲勢的增長：
人們喜歡研究一條線的發展趨勢，例如股市、房價、銷售額的增長趨勢，有時候為了吸引讀者故意夸大變化趨勢，如圖1通過截斷數軸夸大增長速度，從正常數軸的圖2看到增長是緩慢的。
3D效果的偽裝：
3D圖形容易造成視覺偏差，如圖1有3D效果，看上去 A->B->C->D->E依次遞增，實際是D>E，要格外小心圖表的偽裝。
三、常見數據分析誤區
“用數據說話”，已經成為一種流行語。
在很多人的心里，數據就代表著科學，科學就意味著真相?！皵祿粫_人”，也成了說服別人時常用的口頭禪，事實果真如此嗎？讓我們來談談那些常見的誤區。
3.1 控制變量謬誤
在做A/B測試時沒有控制好變量，導致測試結果不能反映實驗結果。或者在進行數據對比時，兩個指標沒有可比性。舉個例子，為測試不同營銷時間點對下的轉化的影響，但A實驗使用短信營銷、B實驗使用電話營銷，未控制變量（營銷方式），導致實驗無法得出結論。
3.2 樣本謬誤
3.2.1 樣本量不夠
統計學的基礎理論基石之一就是大數定律，只有當數據量達到一定程度后，才能反映出特定的規律。如果出現樣本量極少的情況，建議把時間線拉長，獲得足量的樣本。或者將不重要的限定條件去掉，增加樣本數。
3.2.2 存在選擇性偏見或者幸存者偏見
統計學的另一大理論基石是中心極限定理。簡單描述就是，總體樣本中，任意一個群體樣本的平均值，都會圍繞在這個群體的整體平均值周圍。
舉個例子，在應用升級期間，衡量登錄用戶數、交易用戶數等指標，來判斷用戶對新版本的喜歡是否優于老版本。聽上去非常合理，但這里實際就隱藏了選擇性偏見，因為新版本發布時，第一批升級上來的用戶往往就是最活躍的用戶，往往這批用戶的指標較好，但不代表新版本更好。
3.2.2 混入臟數據
這種數據的破壞性比較大，可能得出錯誤的結論。通常我們會采用數據校驗的手段，屏蔽掉校驗失敗的數據。同時，在分析具體業務時，也要針對特定業務，對所使用的數據進行合理性限定，過濾掉異常離群值，來確保擁有比較好的數據質量。
3.3 因果相關謬誤
會誤把相關當因果，忽略中介變量。比如，有人發現雪糕的銷量和河溪溺死的兒童數量呈明顯相關，就下令削減雪糕銷量。其實可能只是因為這兩者都是發生在天氣炎熱的夏天。天氣炎熱，購買雪糕的人就越多，而去河里游泳的人也顯著增多。
3.4 辛普森悖論
簡單來說，就是在兩個相差較多的分組數據相加時，在分組比較中都占優勢的一方，會在總評中反而是失勢的一方。
3.5 個人認知謬誤
主觀臆斷、經驗當事實、個體當整體、特征當全貌、眼見當事實。
舉個主觀臆斷的例子：某個產品A頁面到B頁面的轉化率30%，直接判斷為很低，推導出可以提高到75%。但實際類似產品或者用戶行為決定頁面的轉化率就只有這么高，得出一個錯誤的結論。標準至關重要，數據+標準=判斷。有了判斷才能深入分析。通過分組對比找標準（象限法、多維法、二八法、對比法），有標準通過分析對比，找到“好/壞”的點。
統計學規律和理論不會錯，犯錯的是使用它的人。因此，我們在進行數據分析時，一定要格外小心，錯誤的數據，披上科學的外衣，就很難分辨了。
本文由 @花貓數據 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載
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