编者按：在一些人看来，数据只是一个冷数字，但在企业看来，这些数字背后可能隐藏着利润的方向。


此时，数据分析师需要出现。


如何阅读数据？本文将从六个方面进行分析。


不要错过对数据分析感兴趣的童鞋。


很多新人看不懂数据的含义。


面对报告，只会像复读机一样唠叨:昨天100，今天120，增加20。


……说这些只要不是盲人就能看到的东西。


所以经常被嘲笑，怎么办？今天我们系统地解释一下。


一、阅读第一阶段:指标清晰 给一个数字：180，能看出意思吗？ 不能！ 因为这是一个孤独的数字，没有任何意义。


如果你想阅读数据，至少它必须是一个明确的数据指标。


它包括指标名称、使用场景和计算口径。


它也是180，我们被成年女性取代，身高180cm。


是不是一下子了吗？ 二、阅读第二阶段:制定标准 而且很多人可能已经有了本能的判断:这个女孩很高。


这种判断可能是基于数据统计。


根据2015年《中国居民营养与慢性病报告》，成年男性平均身高为167.1cm，女性155.8cm，也就意味着180cm已经超过大量男性身高，可以定义为高。


这种判断也可能是基于约定的习惯。


比如习惯上，170以上的女生已经算高了，180更大了，肯定算高了。


这两种判断都没有错。


事实上，它们都是进一步理解数据的方法：统计方法和习惯方法。


统计方法根据数据统计的差异划分高、中、低。


习惯规则是量化人们约定的习惯。


从成年女性，身高180cm成年女性很高是阅读数据的重要转折点。


因为180cm它是一个不能直接影响我们决策的客观价值。


但高是判断的结果，会影响我们的决策。


如果你不相信，继续往下看。


三、阅读第三阶段:合场景 场景1:小明身高175，二姨热情地介绍了一个180岁的女孩给他相亲。


场景2：小明需要5名模特组织展览活动，HR linda给他介绍了一个180女孩。


小明在两种场景下的心情如何？ 有些女孩会抛弃比自己矮的男孩。


不幸的是，小明是一个被深深抛弃的漂亮男孩。


所以小明遇到场景1估计直接骂妈妈：早就说不要找比我高的，你真的让我尴尬！这就是忽视别人要求的结果。


场景2估计小明会很开心的。


展会的模特就是让人看起来高大漂亮，这样才能安排面条。


当然，出场费肯定贵很多。


这个时候，如果你想便宜，你可以随便找几个矮个子女孩。


估计领导看到身高就会骂你——给你钱，不贴门面擦屁股！ 因此，要深入阅读数据，必须结合具体场景。


这里有两种做法： 基于业务逻辑推演 总结过去的经验 这两种方法都需要深入了解业务场景（如下图所示）： 四、阅读第四阶段:观态 我们已知的信息是： 成年女性180cm属于：高 找模特需要个子：高 个子高 模样俏=价格贵 在此基础上，再看数据，会有新的解读。


比如你负责策划展览，你下面广告公司推荐的现场模特身高如下: 看完之后，你可能会马上读到:这些孙子想黑我的费用！偷偷给我换了一批便宜的模特！是的，这个解读比啊，身高缩水那么多更进一步。


这是第四阶段的解读。


同样的数据，如果你不读这个，直接发给领导，领导可能会立即解释：这个新年轻人不懂生意啊，没有排面工作这么差。


同样的数据，如果领导没有处理，真的找到了一群去展览。


看完后，你的经销商可以立即解释：啊，今年的品牌实力有问题吗？你看，展位面积也缩水了，新产品发布会也不热烈。


所有的模集在一起。


所有这些都是基于一个身高数据，所谓见微知，其实背后都有逻辑推理(如下图所示): 五、阅读与盲目阅读的区别 当然，解读数据也是有限的。


过度解读或随意猜测会导致误解。


比如： 随便猜：你看模特都是美女，所以他们的老板一定很好色。


过度解读:你看，这次请了九个美女模特，一定有九个产品发布。


阅读和随意猜测的最大区别是证据的数量。


例如，上述经销商质疑品牌所有者的实力，不仅仅是看模特身高的变化，还看展位，看新产品新闻发布会，有多种证据支持，解释自然接近现实。


随机猜测通常是毫无根据的过度解释（好色的证据），通常是孤独的证据（除了九个模型，还有其他证据）。


当然，不排除我们在获得更多证据后会有新的解释。


证据的数量是判断数据解释的唯一标准。


只要有足够的证据 我们有理由接受合理的逻辑结论。


为什么企业很难解释数据 为什么在实际工作中很容易解释数据？ 答：由于身高、相亲、展览模特等例子，其业务意义非常简单、清晰、易于理解。


但在实际工作中，数据分析师往往与业务分离，对具体的销售、运营、产品、售后等一无所知，只能通过：销售、毛利润、活动率、转化率等数字进行简单的猜测。


常见： 不懂商业意义：为什么相亲要注意身高？难道觉得吗？ 不了解业务情况:小明为什么不喜欢高个子女生？高个子是美女！ 不懂业务逻辑:为什么展会一定要找高个子模特？不能随便去几个人吗？ 结果是无法判断数据。


所以只能流于:昨天的销量是120，今天的销量是140，增长了20，增长了16.7%。


关键是，这些判断很可能是业务的常识，所以在沟通中有一个尴尬的场景：业务懒得说，数据不知道问题。


最后，当他责怪数据分析师时，他仍然很穷：我没有相亲，我没有做展览，呜呜…… 因此，如果你想深入解读，你必须接近业务，学会从具体操作中抽象数据意义，量化业务方的判断。


#作家# 接地气的陈老师，微信微信官方账号:接地气学校。


资深顾问在互联网、金融、快速消费品、零售、耐用、美容等15个行业有丰富的数据相关经验。


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