专业的数据分析报告应该这么写！( 二 ) _数据分析报告

1. 分析需要基于可靠的数据源
用于鉴别信息/数据的可靠性，主要有四种方法：同类对比、狭义/广义比对、相关对比和演绎归谬。
Tips：以上都是常用的方法论，最核心是足够了解业务，对关键指标数据情况了然于心，那么对数据准确性的判断水到渠成。对此，建议是每日观测核心业务的数据情况，并分析波动原因，培养业务理解力和数据敏感度。
2. 尽量图表化，提高可读性
用图表代替大量堆砌的数字，有助于阅读者更形象直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从。
让图表五脏俱全，一张图必须包含完整的元素，才能让阅读者一目了然。标题、图例、单位、脚注、资料来源这些图表元素就好比图表的五脏六腑。
要注意的条条框框。
常见的图表类型选择：
图表使用Tips：
03 常见数据分析误区
“用数据说话”，已经成为一种流行语。
在很多人的心里，数据就代表着科学，科学就意味着真相。“数据不会骗人”，也成了说服别人时常用的口头禅，事实果真如此吗？让我们来谈谈那些常见的误区。

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1. 控制变量谬误
在做A/B测试时没有控制好变量，导致测试结果不能反映实验结果。或者在进行数据对比时，两个指标没有可比性。举个例子，为测试不同营销时间点对下的转化的影响，但A实验使用短信营销、B实验使用电话营销，未控制变量（营销方式），导致实验无法得出结论。
2. 样本谬误
统计学的基础理论基石之一就是大数定律，只有当数据量达到一定程度后，才能反映出特定的规律。如果出现样本量极少的情况，建议把时间线拉长，获得足量的样本。或者将不重要的限定条件去掉，增加样本数。
统计学的另一大理论基石是中心极限定理。简单描述就是，总体样本中，任意一个群体样本的平均值，都会围绕在这个群体的整体平均值周围。
举个例子，在应用升级期间，衡量登录用户数、交易用户数等指标，来判断用户对新版本的喜欢是否优于老版本。听上去非常合理，但这里实际就隐藏了选择性偏见，因为新版本发布时，第一批升级上来的用户往往就是最活跃的用户，往往这批用户的指标较好，但不代表新版本更好。
这种数据的破坏性比较大，可能得出错误的结论。通常我们会采用数据校验的手段，屏蔽掉校验失败的数据。同时，在分析具体业务时，也要针对特定业务，对所使用的数据进行合理性限定，过滤掉异常离群值，来确保拥有比较好的数据质量。
3. 因果相关谬误
会误把相关当因果，忽略中介变量。比如，有人发现雪糕的销量和河溪溺死的儿童数量呈明显相关，就下令削减雪糕销量。其实可能只是因为这两者都是发生在天气炎热的夏天。天气炎热，购买雪糕的人就越多，而去河里游泳的人也显著增多。
4. 辛普森悖论
简单来说，就是在两个相差较多的分组数据相加时，在分组比较中都占优势的一方，会在总评中反而是失势的一方。
5. 个人认知谬误
主观臆断、经验当事实、个体当整体、特征当全貌、眼见当事实。
举个主观臆断的例子：某个产品A页面到B页面的转化率30%，直接判断为很低，推导出可以提高到75% 。但实际类似产品或者用户行为决定页面的转化率就只有这么高，得出一个错误的结论。
标准至关重要，数据+标准=判断。有了判断才能深入分析。通过分组对比找标准（象限法、多维法、二八法、对比法），有标准通过分析对比，找到“好/坏”的点。