Un faux graphique

Les graphiques sont généralement utilisés pour améliorer les documents et la théorie nécessitent Pâques pour faciliter les données de graphique afin de permettre pour les audiences à accepter des informations. Cependant, le graphique ne montre parfois pas la nature des données:

1. Dessine

S'il n'y a pas de but particulier, longue (arbre horizontal) de l'habitude. Tableau élevé (axe vertical) entre 1: 1: 1: 2, si cette plage est à l'extérieur, le résultat des données sera trop inhabituel. Par exemple:

2. Manipulation spéciale de l'axe de coordonnées

Dans de nombreux cas, si la plage de valeur de deux données de colonne excessive sera généralement à l'heure, puis La différence énorme entre le tableau d'origine sera réduite intentionnellement. Normalement, des analystes stricts effectueront une notification avant d'expliquer. Par exemple:

3. Normalisation des données

La standardisation des données est également l'un des clientsSimilaire à la même époque, standard z standard ou standardisation 0-1, s'il n'est pas informé avant, il peut être mal compris que deux données de colonne inhabituelles, ne répondent pas à la scène d'activité réelle, telle que:

Méthodes de fissuration: nécessite différentes significations de la carte de l'analyste, comprenez le graphique de base pour voir la conscience générale.
Lundi, un faux traitement de données

Les méthodes diplomatiques dans le traitement des données incluent souvent de fausses méthodes d'échantillonnage, une quantité différente, une fausse valeur inhabituelle, etc.
1. Téléchargez la méthode d'échantillonnage

Taille, taille des particules et numéro de l'échantillon global, les règles d'échantillonnage des échantillons ne sont pas utilisées feront pour plus de données dans la ligne avec ou sans se conformer à "attendu". Par exemple, si les échantillons d'échantillons des deux activités sont en cours d'exécution, si les échantillons d'échantillons, des échantillons de modèles ne comptent pas au cours des 6 derniers mois, sans achats, mais aucun test,Fondamentalement, il est défini comme déterminant que les effets ultérieurs sont meilleurs. Pour voir cette "arnaque", il suffit de demander la méthode d'échantillonnage de données, vous devez être bon pour une logique SQL spécifique.

2. Le nombre d'échantillons différents

Le nombre d'échantillons stricts n'est pas nécessairement une déception délibérée, ce qui est vrai dans la pratique. (Rencontrée Cette quantité d'échantillon est divisée en deux cas avec l'échantillon d'échantillons d'échantillons et d'échantillonnage) échantillon:

Le nombre d'échantillons est différent. Par exemple, la différence est comparable, la première étape consiste à effectuer des comparaisons d'effets si le nombre de deux échantillons de données est des milliers et des dizaines de milliers de niveaux, les comparaisons sont petites. Surtout l'inégalation de la distribution des échantillons, des résultats de données fiables.
L'échantillon principal du corps est différent. Il s'agit d'une erreur d'instruction de données très grave, existe généralement pour obtenir des résultats, sélectionnés intentionnellement à faciliter. Par exemple: une classe promotions, une partie du canal de promotion de l'utilisateur est une annonce et le reste est CPS peut répondre au même coût. Ce dernier est inévitable.

Le même échantillon est différent. Exemple: effectuer une analyse de l'expérience utilisateur dans la station, en plus des tests A / B aléatoires, toutes les autres méthodes de test ne sont pas exactement le même environnement objectif, alors même lorsque le même échantillon sélectionné, réputé avec plus fiable en raison des utilisateurs, des sites Web, etc. meugler.

3. FAUX Traitement de la valeur anormale

Lorsque des échantillons doivent être observés pour confirmer le nombre d'échantillons, de la moyenne, de valeurs extrêmes De variance, d'écart type et de plage de données. Les valeurs extrêmes sont susceptibles d'être une valeur d'exception et de la manière de gérer une valeur d'exception qui affecte directement les données. Par exemple, dans une certaine journée de vente, il peut y avoir une liste ou une liste d'éléments triés inhabituels, entraînant des ventes haut de gamme et des taux de conversion. Si cela est ignoré, la conclusion est bonne, mais ce n'est pas vrai. Généralement nous allons prendre inhabituel, réelMontrez une description de texte distincte et expliquez même la situation réelle en fonction de valeurs inhabituelles.

★★★ ☆ ☆

Méthode de déverrouillage: En communiquant avec des analystes de données, veuillez leur demander des règles de sélection des données, des méthodes de traitement si elles avalent ou répondent, il est probable être intentionnel. Dans le même temps, les hommes d'affaires devraient également sensibiliser les données de base et ne peuvent pas être trompés par cette plate-forme invisible.





Ce type de faux est le plus haut niveau de déception et l'erreur la plus grave, existent généralement des analyseurs de données internes Nous avons été conclus avant d'effectuer des données, seuls les moyens de contribuer à démontrer leurs arguments. Il sera donc dans de nombreux aspects de la sélection des données, du traitement, des performances de données. C'est un faux comportement grave! Les analystes de données ont besoin de postes neutres, d'une attitude objective, de tout analyste qui a une position serabiaisé.

Hiérarchie secrète: ★★★★★

Déverrouillage Mode: En communiquant avec l'analyste, voir s'il existe évidemment une position ou une attitude, le cas échéant, l'avertissement ; Ensuite, vérifiez chacune une méthode ci-dessus.

En résumé, lorsque vous rencontrez les données suivantes, vous devez noter l'authenticité des données.

Ne jamais rapport de données Indique la source de données, le temps de données, l'échantillonnage des données de règles, la collecte de données Méthodes, etc. De nombreux rapports sur le marché sont ici. Les données de rapport illustrent le nombre total de gagnants dans la mise en œuvre de la recherche sur le marché, où Beijing ne peut que 100, sur la base de la conclusion de ces 100 échantillons clairement. De nombreux rapports de recherche sur le marché ont lieu. Il existe un point de vue important dans le rapport de données. Analyser tout, c'est juste vrai ou désavantage, et c'est incomplet. De nombreux analyseurs Internet sont actuellement sur cette classe et tousPayeurs à déterminer.