数据分析师教你识别数据陷阱
数据分析师手记——数据分析72个核心问题精解
3.4 PowerBI
第51问什么是商业智能？—商业智能与PowerBI入门 第52问 PowerBI的核心概念有哪些？—一文看懂PowerBI运行逻辑 第53问如何用PowerBI做数据分析？—PowerBI完整数据分析流程案例
4.2理解业务本质
4.1落地思维
4.3互联产品数据 分析实践
4.4报告呈现
2.5用户分析方法
第32问什么是用户画像分析？ 第33问什么是漏斗分析？ 第34问什么是RFM用户分层分析？ 第35问什么是同期群分析？
第36问分析工 1具如何来自？— 常用场景说明23.1 Excel
3
3.2 SQL
4
3.3 Python
5
3.4 PowerBI
3.1 Excel
第37问用Excel做数据分析够吗？—Excel的学习路径 第38问 Excel中有哪些重要的函数或功能？—Excel高频常用函数介绍 第39问如何用Excel做数据分析？—Excel透视表最全指南
目录分析
为什么要学习 数据分析
如何开始—数 据分析师胜任 力模型
本书内容介绍
小结
1.1基础认知
1.2底层逻辑
1.1基础认知
第1问数据分析怎么学？—本书学习指南 第2问数据分析是怎么来的？—数据分析极简发展史 第3问什么是数据指标？ 第4问常见的指标有哪些？ 第5问对于数据分析领域，统计学要学到什么程度？ 第6问数据分析领域主要的岗位有哪些？
4.5项目复现实 战
4.1落地思维
第54问数据分析的结果该如何落地？ 第55问数据分析没有思路怎么办？—数据分析中“以终为始”的思考逻辑 第56问如何从不同层次理解业务？—数据分析中“点线面体”的思考逻辑 第57问数据分析怎么做才有价值？—数据分析中的目标管理
A集团流动性陷阱分析
A集团流动性陷阱分析发布时间：2023-02-20T08:28:16.472Z 来源：《教育学文摘》2022年第9月第19期作者：孙丽梅[导读] 本文是从A集团的财务相关数据出发，分析财务状况。
本文共分为三个部分，首先介绍了公司通过合理利用财务杠杆，获得融资，随着资本环境的不断变化，国家对房地产行业的不断收紧的背景下，A集团对杠杆的不断加码，最终面临流动性危机。
接着，对企业近年的财务指标进行分析，最后，对A集团的流动性危机进行总结。
孙丽梅青岛科技大学山东省青岛市 266000摘要：本文是从A集团的财务相关数据出发，分析财务状况。
本文共分为三个部分，首先介绍了公司通过合理利用财务杠杆，获得融资，随着资本环境的不断变化，国家对房地产行业的不断收紧的背景下，A集团对杠杆的不断加码，最终面临流动性危机。
接着，对企业近年的财务指标进行分析，最后，对A集团的流动性危机进行总结。
关键词：A集团、财务风险、财务杠杆、流动性一、研究背景A集团是一家在香港联交所主板上市、集房地产规划设计、开发建设、物业管理于一体的国际企业集团，其注册地位于开曼群岛（英属）。
其主要以地产业务为主，集金融、健康、文旅、体育及新能源发展为一体的世界500强集团。
上市之后一直活跃在中国房地产行业前十，在2021年排名122位。
然而，2021年12月3日，A集团在香港联交所发布了无法履行担保责任的公告，引起了广东省人民政府的高度关注，当晚立即约谈了A集团实控人，广东省人民政府同意向A集团有限公司派出工作组，督促推进企业风险处置工作，督促切实加强内控管理，维护正常经营?。
从2020年年底开始，对房地产的重拳打压来势汹汹。
2020年底，有关部门发布商业银行房地产贷款集中度管理规定，这是从金融机构卡住房地产行业放水的额度。
目前，A集团的情况可以概括为以下三点：1、三条红线压骆驼随着国家对房地产行业政策的收紧，2020年8月20日住建部、央行抛出企融资的三条红线（又称“融资新规”）：剔除预收款后的资产负债率大于70%；净负债率大于100%；现金短债比小于1倍。
教你识别虚假中奖信息
教你识别虚假中奖信息在当今互联网时代,各种形式的中奖信息层出不穷,有的确实是真实的,但更多的却是虚假的。
如何辨别真伪,保护自己远离欺骗陷阱,成为每个人都需要关注的重要话题。
本文将为您详细介绍几种常见的虚假中奖信息,以及识别它们的有效方法。
中奖通知背后的套路近年来,各种”中奖”通知在网上广为流传,诈骗分子通过各种手段骗取受害者的财物。
其中最常见的几种手法包括:中奖短信/电话:诈骗分子会发送短信或打电话称您中了某个奖项,并要求您提供个人信息或缴纳”奖金领取费”。
这种方式通常会冒用知名公司、组织的名义,误导受害者。
中奖网站弹窗:在浏览网页时,会突然弹出”恭喜您中奖”的窗口,并要求您填写个人信息或进行付费绑定。
这种诈骗手法往往会利用流行软件或知名品牌的名义进行欺骗。
实体中奖通知:有时诈骗分子也会通过邮寄实体中奖通知的方式进行诈骗。
这种通知看似正式,但实际上都是虚假的,目的是骗取您的个人信息或财物。
这些虚假中奖信息的共同之处在于,它们都会要求受害者提供银行卡信息、身份证号码等隐私资料,或支付各种名目的费用。
一旦中了这种”真假难辨”的套路,后果不堪设想。
如何识别虚假中奖信息面对各种形式的中奖信息,我们如何才能准确识别其真伪呢?以下几点是非常有效的方法:仔细核实来源:第一步就是查看中奖信息的来源,看是否是知名品牌或组织发布的正式渠道。
如果是来历不明的号码或网站,很可能就是诈骗行为。
注意语言表述:虚假中奖信息通常会使用夸张、紧迫的语言,试图制造虚假的紧迫感和重要性。
而真实的中奖通知通常会更加客观、礼貌。
警惕可疑要求:如果中奖信息要求您提供银行卡信息、身份证号码等隐私数据,或是支付”手续费”、“税款”等,切记不要轻易相信,这很可能是诈骗陷阱。
查询官方消息:如果您不确定中奖信息的真伪,可以直接联系相关品牌或组织的官方客户服务,核实信息的真实性。
这样既可以保护自己,也能帮助他人远离欺骗。
保持谨慎态度:面对任何形式的中奖信息,我们都应该保持谨慎和理性的态度。
反电信诈骗安全教案8篇
反电信诈骗安全教案8篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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人力数据分析专员岗位面试题及答案(经典版)
人力数据分析专员岗位面试题及答案1.请介绍一下您的人力数据分析经验。
回答：我在过去的三年里，在一家大型跨国公司担任人力数据分析师。
我负责收集、整理和分析员工招聘、绩效、流失等数据，为管理层提供决策支持。
举例来说，我通过分析招聘渠道效益，帮助公司优化招聘策略，提高招聘质量。
2.如何处理大量的员工数据，确保数据的准确性和完整性？回答：我会首先确保数据源的准确性，对数据进行清洗和整理，处理缺失值和异常值。
然后，我会运用数据验证方法，比如逻辑验证和交叉验证，确保数据的一致性和完整性。
举例来说，我曾通过比对员工档案和薪资系统的数据，发现并解决了数据不匹配的问题。
3.请谈谈您在预测员工流失方面的经验。
回答：我曾使用机器学习模型，如随机森林和逻辑回归，分析历史流失数据，识别影响员工流失的关键因素。
此外，我还运用生存分析，预测员工在特定时间段内离职的概率。
我曾成功地为公司提供了流失预测和防范策略，减少了人员流失率。
4.在数据分析中，您是如何保护敏感数据和隐私的？回答：我始终遵守相关法规，如GDPR，将敏感数据匿名化处理，采用加密措施保护数据传输，严格限制数据访问权限。
举例来说，我在项目中使用了脱敏技术，以保护员工的个人信息。
5.您如何与人力资源团队合作，将数据分析结果转化为实际的人力决策？回答：我会与人力资源团队进行密切沟通，了解他们的需求和挑战。
我将数据结果转化为易于理解的报告和可视化图表，与团队分享，并提供针对性的建议。
例如，我曾为人力资源团队提供了一份关于绩效评估的报告，帮助他们优化员工培训计划。
6.您熟悉哪些人力数据分析工具和编程语言？回答：我熟练使用Python进行数据清洗、分析和建模，擅长使用pandas、numpy和scikitlearn等库。
此外，我还熟悉SQL用于数据提取和整合。
举例来说，我在一个人力预算分析项目中，使用Python和SQL处理了多个数据源，为预算决策提供了支持。
7.如何评估培训计划的有效性？回答：我会使用前后对比分析，比如对员工绩效指标的变化进行统计检验，来评估培训计划的效果。
10305858_当心大数据时代的浮夸陷阱
新闻前哨2015年第2期数据分析师在对阿里巴巴内衣销售数据进行分析后发现,购买大号内衣的女性往往更“败家”。
其根据是,65%B 罩杯的女性属于低消费顾客,而C 罩杯及以上的顾客大多属于中等消费或高消费买家。
这一结论是否成立姑且不论,但首先传递了一个信息,今天人们已经进入数据为王的时代,其中大数据似乎又是王中之王。
无论是商业网站还是搜索网站,人们的所搜所看所买都成为大数据的组成部分,无论之于商业,还是之于公共卫生,抑或国家安全,它们都是有用的信息。
有心人已经意识到,因为拥有大量未经充分研究的中产阶层,中国成为世界上最重要的数据市场之一。
研究这些数据,对社会各方面都是多赢。
当然,保护人们个人隐私的代价需要考虑。
2008年谷歌推出“谷歌流感趋势”(GFT)数据分析工具,谷歌的工程师根据这个工具的数据分析,预测了2009年H1N1流感将要暴发,甚至具体到特定的地区和州。
这一结论在流感暴发前发表在英国的《自然》杂志上。
后来,情况果真如此,这与美国疾病控制和预防中心(CDC)的预测完全一致,但时间上比CDC 早了近两周。
从2010年起,阿里巴巴利用其数据建立的信用记录,向小微企业提供融资,也取得了不错的效果。
这些结果表明,数据为王时代早就到来。
其实,这并不奇怪。
人类文明的三大支柱是材料(物质)、能量和信息,数据又是信息中的核心部分。
古希腊的毕达哥拉斯早就说过,“一切皆数”,尽管其所说的“数”与今天的数据有所不同,但在某些方面是相似的。
所以,在今天也就有了“一切皆信息”,也即数据为王。
不过,数据为王并不意味着大数据为王,或数据越多越好,还要看如何分析和利用数据,进而得出最契合实际的结论,并且有效利用这一结论。
因此,如果要承认阿里巴巴基于内衣销售的数据分析得出的女性胸越大越“败家”的结论,就需要有符合客观实际的解释,不幸的是,这一结论还处于见仁见智的阶段。
网友的各种分析就提供了佐证:一是“大胸都被有钱人娶了,所以才有能力败”;二是“说明青春期的营养状况确实会影响胸的大小”,“胸大的确实普遍嫁得好”;三是“胸大并不败家,集中在网上打折的时候买东西,只会旺家。
平均数的陷阱
平均数是统计中最常用的概念之一，小到日常计算，大至GDP核算，都离不开平均数的身影；简单如速度测量，复杂至航天器稳定性测试，都要仰仗平均数出马。
它让纷繁复杂的群体有了可度量的标准，但也将事物的全貌单一化，数据的结构、数据的周期、数据的优劣全部掩盖在一个数字后面，这就给我们客观全面了解事物埋下了“陷阱”，如何跨越平均数的缺陷去客观地考察事物呢？这就需要我们熟悉平均数的陷阱。
陷阱一：安思科姆四重奏由耶鲁大学统计学教授佛朗西斯·安思科姆提出的“四重奏”理论表明：迷信平均值而忽略数据结构将导致数据认识的严重偏差。
以下4组数据是一个典型的“安思科姆四重奏”。
对表1中4组数据统计平均数，结果如下：X1=X2=X3=X4=9Y1=Y2=Y3=Y4=7.54组数据X和Y平均值相同，单从平均数指标看4组数据是无区别的。
但是在对以上4组数据绘制散点图后（见图1~图4），我们惊奇地发现，平均数“欺骗”了我们，4组数据呈现形态迥异的4种图形分布，它们之间并没有共同之处。
这是因为平均数的集中性使得我们对数据的结构分布视而不见，高度的综合掩盖了数据背后的图形规律。
陷阱二：辛普森悖论这是某高校的研究生录取情况，从总体看，男生的平均录取率为21%，远低于女生的平均录取率42%，从平均值看男生考取这所学校可比女生难多了，实际情况是否真的如此呢？让我们分学院再看一下录取情况，怪事发生了！无论是统计学院还是外语学院，男生的录取率都远高于女生，为什么每个学院录取中都占据优势的男生，在取总体平均数之后反而变成了弱势一方呢？从表格上我们可以看出，统计学院考取的难度较外语学院要大得多，虽然男生在两个学院的录取上都比女生有优势，但他们大多选择报考低录取率的统计学院，女生则基本选择报考录取率高的外语学院，所以男生的录取率平均后被大幅拉低，被女生的平均录取率超越了。
陷阱三：依赖平均数进行决策的误区一家连锁餐厅做了详尽的统计分析后推出以螃蟹为主打的海鲜特惠自助餐促销，他们事先统计了吃螃蟹顾客的平均比例，每位顾客的平均螃蟹消费量以及螃蟹的市场平均售价，并以此为依据制定了促销价格，按照这个价格每位顾客可以为餐厅带来25元的利润。
我来数科教你警惕扣费陷阱,识别“自动续费”新套路
我来数科教你警惕扣费陷阱，识别“自动续费”新套路相信大家在日常生活之中经常遇到“自动续费”“自动续订”的套路，都有和自动续费“斗智斗勇”的经历：用户往往只是在线上选择了一个“免费试用”的选项，却不明不白地被软件陆陆续续扣费一整年。
有的软件则更为过分，先给用户一个3天或7天的免费试用期，在免费试用结束后就直接从绑定的支付方式中免密支付用户一整年的订阅费用。
我来数科教你警惕这些营销陷阱。
目前，部分商家在各种APP中，营销界面广告设置不清晰，给消费者自主设置引导选项，在引导显示中隐藏显示“在领取保障”“自动续费”等选项，或以默认检测、强制等消费方式进行捆绑自动售卖，强制消费者购买非必要的产品或服务。
这种续订套路，让那些对智能设备使用不熟悉的老年人、或者对产品费用的风险定价不敏感的消费者容易被坑。
我来数科提醒大家，这些典型的套路大多数就是用“一毛钱免费试用”营销话术引导消费者体验的会员，然后在消费者不知道的情况下续费体验会员。
直接把“商家自动”的APP打上“自动续费”的地方，在页面上显着标明“7天免费试用”，然后在某处用浅色、不明显的小字说明，免费试用后自动续上付费服务。
这导致你可能只是想探索APP功能，却一不小心变成了付费用户。
我来数科建议消费者面对这类营销套路，要学会维护好自身的合法权益，谨防陷入营销陷阱。
统计数据会说谎阅读心得
统计数据会说谎阅读心得一、概述在当今社会中，数据无处不在，从商业报告到社交媒体统计，再到政府发布的统计数据。
这些数据真的可靠吗？统计数据会说谎，本文将探讨为什么统计数据会撒谎，以及如何识别和避免被误导。
统计学是一门旨在从数据中提取有意义信息和结论的科学，当涉及到统计数据时，事情并不总是那么简单。
统计数据会因为各种原因而说谎，从而误导读者。
在本阅读心得中，我们将探讨统计数据为什么会说谎，以及如何识别和避免被误导。
1. 数据作为现代社会的重要组成部分在现代社会中，数据已经成为了不可或缺的一部分。
它像空气一样弥漫在我们的生活中，从商业决策、医疗健康，到教育、交通乃至国家治理，每一个方面都离不开数据的支撑。
作为一名统计学家，我深知数据的重要性。
但当我们沉浸在这些美丽而富有洞察力的数据时，也需要时刻保持警惕，防止数据被误用或篡改。
因为数据本身并没有意义，只有当它被正确解读和使用时，才能真正发挥其价值。
2. 数据分析和解读的重要性在数据分析的过程中，我们不仅要关注数据的准确性和完整性，更要学会如何正确地解读这些数据。
数据本身并不能告诉我们任何事情，它只是一种工具，帮助我们更好地理解和分析现实世界。
对数据进行深入的分析和解读，是每一个数据分析师不可或缺的技能。
我们需要明确数据解读的目标，这可能是为了评估一个项目的成功程度，也可能是为了发现潜在的市场机会，或者是为了优化业务流程。
无论目标是什么，我们都应该确保我们的解读方法与目标的契合度，这样才能确保我们的分析工作具有实际意义。
我们要掌握正确的数据解读方法，这包括统计学原理、数据可视化技巧以及领域专业知识等。
通过运用这些方法，我们可以从数据中提取出有价值的信息，并形成能够支持决策的见解。
数据解读是一个持续的过程，随着市场和业务环境的变化，我们需要不断地更新我们的解读方法和策略，以适应新的情况。
我们才能确保我们的数据分析工作始终与现实世界保持一致，为决策者提供真正有价值的见解。
【统计陷阱】分析数据时常见的 7 类统计陷阱
【统计陷阱】分析数据时常见的7 类统计陷阱我们会发生各种极有可能出现的混淆，数据抽取之后「迷恋」于数字，脑子里没有分析的目标，自己的局限影响指标选择......当分析数据的时候我们都很容易犯错。
不过，用户体验团队需要用户行为的准确画像，你就要记下分析数据（用户体验分析）时最常见的几个错误，或者说读数据时几个最大的失误。
这些都与对用户行为进行错误的假设有关，然后你就会发现：o较小的数字通常表示负面信号o如果数据结果表明有一个相关性，那么肯定存在一个因果关系·····等等。
现在，允许我向你揭示当做统计说明时7 个最常见的错误。
1. 访问和浏览：混淆它们并且过度依赖它们不管是不是新手数据分析师，都会陷入交替使用这两个概念的陷阱：不同的数据分析工具对同一概念使用不同的术语，（甚至）在同一工具中都会使用令人感到模糊的术语，难怪你会将浏览当作访问，反之亦然。
不过要确保你完全理解术语，否则你就有以下风险：o使用错误的数据做报告o将一些极不准确的报告整合在一起毫不意外，这是进行数据解释时最常见的错误。
现在，让我们定义浏览和访问，并一次性地将它们的区别列出：o浏览（页面浏览）是指浏览网站上的一个页面，可被追踪分析代码所追踪。
o访问（session）是指用户在特定时间内，在你网站上进行的所有动作。
现在说到浏览和访问还有一个在分析解释数据时颇为常见的错误，那就是：过于依赖浏览和访问！作为UX 设计师，你也许想要将提升访问量和浏览量的任务交给做市场的人。
然后集中处理与用户体验有关的数据。
2. 要有全局观而不是深挖数据简要地浏览一下可以获取的数据：o快速评估手头的数据o迅速浏览「头行」数字这样只能得到一些网站当前的运行状态，不会给你任何提升用户体验的线索。
怎样提高数据分析效率呢？换句话说：访问量仅仅是一个指标用来告诉你有多少人在给定时间段内到达你的网站，不会告诉你怎样鼓励这些人浏览网页。
《数据安全意识强》 作业设计方案
《数据安全意识强》作业设计方案一、作业设计背景在当今数字化时代，数据已成为企业和个人的重要资产。
然而，数据泄露、数据滥用等问题日益严重，给个人隐私、企业运营和社会稳定带来了巨大威胁。
因此，提高人们的数据安全意识显得尤为重要。
通过设计相关作业，帮助学习者深入了解数据安全的重要性，掌握数据安全的基本知识和技能，培养良好的数据安全习惯，从而在日常生活和工作中更好地保护数据安全。
二、作业目标1、知识与技能目标（1）使学习者了解数据安全的概念、常见的数据安全威胁和风险。
（2）掌握数据加密、访问控制、备份与恢复等基本的数据安全技术和方法。
（3）学会识别和防范常见的数据安全陷阱，如网络钓鱼、恶意软件等。
2、过程与方法目标（1）通过案例分析、小组讨论等活动，培养学习者分析和解决数据安全问题的能力。
（2）通过实际操作和演练，提高学习者应用数据安全技术和方法的能力。
3、情感态度与价值观目标（1）增强学习者对数据安全的重视程度，培养其数据安全意识和责任感。
（2）引导学习者树立正确的数据安全观念，自觉遵守数据安全法律法规和道德规范。
三、作业内容1、理论知识学习（1）布置学习者阅读相关的数据安全教材、文章和报告，了解数据安全的基本概念、原理和发展趋势。
（2）要求学习者观看数据安全相关的视频讲座、在线课程等，学习常见的数据安全威胁和防范措施。
2、案例分析（1）提供一些真实的数据安全事件案例，如企业数据泄露、个人信息被盗用等，要求学习者分析事件的原因、造成的影响和应采取的防范措施。
（2）组织学习者进行小组讨论，分享各自对案例的分析和见解，培养其团队合作和交流能力。
3、实际操作（1）指导学习者使用数据加密软件对重要数据进行加密，如文件加密、邮件加密等，并要求其记录加密过程和心得体会。
（2）设置访问控制实验，让学习者设置不同的用户权限，体验访问控制对数据安全的保护作用。
（3）安排学习者进行数据备份与恢复操作，如使用外部存储设备、云存储等进行数据备份，并模拟数据丢失场景进行恢复操作。
导师工作记录案例
导师工作记录案例日期：[具体日期]导师：张老师。
被指导学生：小李。
一、工作背景。
小李这孩子聪明有余，但就是有点小马虎，而且在科研项目的思路拓展上总是有点放不开。
这次他负责我们团队的一个小项目，关于[项目名称]的研究，已经进行了一段时间，但进度有点滞后，问题不少，所以我得好好跟他聊聊。
二、工作过程。
# （一）项目进展沟通。
我把小李叫到我的办公室，一见面，我就打趣地说：“小李啊，你这项目搞得像蜗牛爬树，慢悠悠的啊。
”他有点不好意思地挠挠头。
我让他先给我说说目前项目做到哪一步了。
他开始介绍，一边说一边翻着他那本密密麻麻的笔记本。
他说在数据收集阶段遇到了些麻烦，有些数据来源不可靠，还得重新找。
我一听就皱起了眉头，说：“你这找数据就跟找宝藏似的，不能乱挖呀，得找对地方。
那些不靠谱的数据来源就像陷阱，你得学会识别。
”# （二）解决问题探讨。
然后我们就开始讨论怎么解决数据的问题。
我给他提了几个建议，比如联系一些专业的数据库，看看能不能获取到更准确的数据，或者去请教之前做过类似项目的学长学姐，说不定他们能给点小窍门。
小李眼睛一亮，说：“张老师，我咋没想到呢，我之前就光在网上瞎搜。
”我笑着敲敲他的脑袋说：“你呀，脑子有时候就像短路了一样，这么简单的办法都想不到。
”接着说到项目的研究思路，小李的想法有点太常规了。
我就跟他分享了我以前做项目时遇到类似情况是怎么突破的。
我跟他说：“你不能总是走老路，要有点创新精神。
就像做饭，老是那几个菜，吃多了谁不腻啊。
你得加点新调料，换个新做法。
”我给他举了几个例子，从不同的角度去分析这个项目可能的创新点，他听着听着就开始兴奋起来，说：“张老师，您这么一说，我感觉这个项目一下子变得有趣多了。
”# （三）个人发展建议。
聊完项目，我又跟他谈了谈他个人的发展。
我告诉他，他这个马虎的毛病得改改。
我给他讲了一个我自己年轻时因为马虎差点搞砸一个大项目的故事，他听得津津有味。
我说：“你看，一个小马虎可能就酿成大错，就像一颗小老鼠屎坏了一锅粥。
【读书心得】指标陷阱：当KPI欺骗了你
【读书⼼得】指标陷阱：当KPI欺骗了你提到KPI，很多⼈的第⼀反应就是有⼼理压⼒，或是想吐槽⾃⼰的KPI有多不合理？但你可能还不清楚KPI的历史渊源，以及它可能如何欺骗你（和你⽼板）。
⼀测量⼀切⾃然科学发展了这么多年，其实都离不开观测技术的突飞猛进。
说到底，科学就是⼀整套解释宇宙万物运⾏的理论假说。
⽽这个假说是否能被科学界所接受，除了具有严密的逻辑合理性，还得依靠观测结果。
爱因斯坦在⼴义相对论⾥曾预⾔了引⼒波的存在，尽管相对论已被学界⼴为认可，但⼀直到2015年美国LIGO天⽂台才是⼈类⾸次检测到引⼒波，进⽽证明了相对论的正确性。
科学就是在⼀次⼜⼀次的观测中不断修正假说或验证假说，⼩到原⼦，⼤到⿊洞。
所以，物理学家威廉-汤姆逊说出了⼀句名⾔（他有个更加响亮的名字，叫开尔⽂爵⼠，没错，就是那个发现热⼒学第⼀定律和第⼆定律、并设⽴绝对温度的⼤⽜）：没有测量，就没有改进（No measurement, no improvement）“测量⼀切”的科学思想，也渐渐⾛出了实验室，被管理学⼤师、商业领袖乃⾄政府⾸脑所重视起来。
对企业管理学有所接触的⼈，肯定都听过⼀个⼈名，叫“泰勒”。
这个⼈不简单，前半⽣⼏乎都在⼀家美国⽣产⼯⼚⾥度过，从⼯⼈⼀直做到了总⼯程师。
⼀⽣研究机械，发明创造专利多达100多项。
到了55岁的时候（1911年），他将⾃⼰毕⽣的⼯作经验，凝结成了⼀本书，名叫《科学管理原理》。
这本书⼀经问世，就在企业管理领域掀起了⼀股变⾰。
科学管理制也因此被命名为“泰勒制”。
泰勒在这本书⾥都说了啥？当其时，美国⼯⼈盛⾏⼀些错误观念，例如，很多⼈会认为如果⼯⼈全速⼯作就会导致⼯⼈⼤量失业，因此怠⼯和磨洋⼯成为了他们保护⾃⾝利益的⽅法。
⽽管理者对此也有点⽆计可施。
针对这种消极现象，泰勒充分地把“科学测量”的优点发挥在了⼯⼚⾥。
他主张把⽣产⼯序标准化，然后对每个动作设定标准⽤时，然后通过密切观察和记录每个⼯⼈的⼯作时间，然后奖励当中⽣产效率最⾼的⼯⼈，以此提升⼯⼚整体的⽣产效率。
如何避免数据分析中的常见陷阱
如何避免数据分析中的常见陷阱数据分析是当今职场中非常重要的一项技能。
随着大数据时代的到来，越来越多的企业意识到了数据分析的重要性，并开始寻找专业的数据分析师来帮助他们做出更明智的决策。
然而，在数据分析的过程中，常常会遇到一些陷阱，这些陷阱可能导致数据分析的结果出现偏差，从而影响决策的准确性。
本文将介绍一些常见的数据分析陷阱，并提供一些建议，帮助数据分析师避免这些陷阱。
1. 样本偏差样本偏差是指在数据分析中，所使用的样本并不代表整个总体的特征。
这种偏差可能导致分析结果的不准确性。
为了避免样本偏差，数据分析师需要确保所选取的样本具有代表性。
可以通过随机抽样的方式来选择样本，以确保样本能够准确地反映整个总体的特征。
2. 数据缺失在数据分析过程中，经常会遇到数据缺失的情况。
数据缺失可能导致分析结果的不完整性，从而影响决策的准确性。
为了解决数据缺失的问题，数据分析师可以采用一些方法来填补缺失值，例如使用平均值、中位数或者回归模型来估计缺失值。
此外，还可以通过增加数据的收集力度，减少数据缺失的可能性。
3. 相关性与因果性的混淆在数据分析中，经常会遇到相关性与因果性的混淆。
相关性指的是两个变量之间的关联程度，而因果性指的是一个变量对另一个变量产生影响的关系。
在数据分析中，仅仅因为两个变量之间存在相关性，并不能说明其中一个变量是另一个变量的原因。
为了避免相关性与因果性的混淆，数据分析师需要进行更深入的研究，使用实验证明因果关系。
4. 数据选择偏差数据选择偏差是指在数据分析中，选择了不适当的数据集来进行分析。
这种偏差可能导致分析结果的不准确性。
为了避免数据选择偏差，数据分析师需要在选择数据集时考虑多个因素，例如数据的来源、数据的质量以及数据的适用性等。
5. 过度拟合过度拟合是指在数据分析中，模型过于复杂，过多地拟合了训练数据，从而导致在新数据上的预测效果较差。
为了避免过度拟合，数据分析师可以采用一些方法，例如交叉验证、正则化等来控制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。
数据分析方法（一）：对比与对标
数据分析⽅法（⼀）：对⽐与对标对⽐是数据分析最基本的⽅法，通过对⽐识别数据差异。
但是对⽐有得失。
在分析过程中，对⽐得当可获得精准结论，但对⽐分析也存在陷阱，⽐如某产品近期销售数据在下滑，想当然得会得出结论此产品受欢迎度在下降，但是查看销售⽐（销售数/DAU）却在上升，所以只是因为DAU下降了。
所以如何去有效对⽐？1、横向、纵向多维度对⽐对⽐的前提是两个事物或统⼀个事物的两个状态，其次必须要有⼀个对⽐的指标或标准（这⾥可称为对⽐的度量）。
对⽐的两事物⼀个是主体，另⼀个是客体。
也就是明确对⽐的三要素：主体、客体和度量。
⽐如⼩明⽐⼩王⾼5cm，就是⼀个最简单的对⽐，这⾥⼩明是主体，⼩王是客体，度量⾝⾼，且⼈们对于⾝⾼这个度量存有共识。
但如果去⼤排档吃⼀碗炒饭50元，可能觉得很贵。
那如果是取希尔顿吃⼀碗炒饭128元可能就不觉得贵，这⾥我们选择了常识作为⽐较的基准，客体也没有问题，问题在于我们所谓的“常识”并⾮所有⼈的“共识”，如果不是共识，就要⾮常谨慎地得出结论，否则就容易从⾃我出发做出判断，影响结论的中肯性。
2、建⽴标准化的对⽐客体和度量就是因为标准可以是认为确定的，所以存在质疑和不确定性。
建⽴标准化的对⽐可以是时间标准、空间标准、特定标准、计划标准。
3、⽐率的对⽐常见的对⽐是⼤⼩的对⽐、数量的对⽐，⽐如销售额的对⽐，⼈数的对⽐，使⽤不同的对⽐指标会得到不同的结论，我们把对⽐标准的选择叫做视⾓，视⾓不同，结论不同。
⽐如上述对⽐⼩明⼩王俩同学，⾝⾼是视⾓事宜，除此之外还有年龄、学习成绩、颜值等等。
在对⽐各种变化的原因时，我们也有各种模型，我们所要做的就是找到合适的对⽐视⾓。
直接描述事物的变量：长度、数量、⾼度、宽度等加⼯后可得到：增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常⽤的。
如下图的AB公司销售额对⽐，虽然A公司销售额总体上涨且⾼于B公司，但是B公司的增速迅猛，⾼于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。
数据治理工程师技能要求
数据治理工程师技能要求想当数据治理工程师呀，那得有点真本事呢。
下面就说说有啥技能要求哈。
一、数据基础知识方面。
1. 数据概念理解。
得像熟悉自己家周围的路一样熟悉数据的各种概念。
像啥是数据元呀，数据结构长啥样，数据仓库是干啥的，都得门儿清。
比如说数据元就像是盖房子的小砖头，每个数据元都有自己的特定含义和规则，你要是搞混了，那整个数据大厦可就不稳喽。
2. 数据类型识别。
要能一眼就分清不同的数据类型，就像区分猫猫和狗狗一样简单。
是数字类型，像年龄、工资这些;还是字符类型，比如名字、地址之类的。
而且要知道每种类型在数据处理和存储的时候有啥特殊要求。
要是把字符类型当成数字类型处理，那可就乱套啦，就好比把猫当成狗来养，肯定会出问题的。
二、数据处理技能。
1. 数据采集。
要像个勤劳的小蜜蜂一样善于采集数据。
不管是从各种系统里抓数据，像从企业的ERP系统、CRM系统里把数据拽出来，还是从传感器、物联网设备那里收集数据，都得有办法。
就好比去果园摘果子，你得知道哪些果子熟了能摘（哪些数据是准确可用的），还得有合适的工具（采集工具和技术），可不能把生果子（不准确的数据）也给摘回来。
2. 数据清洗。
这可是个细致活儿。
数据就像刚从地里挖出来的土豆，上面沾满了泥巴（脏数据）。
数据清洗就是把这些泥巴给去掉，让土豆干干净净（数据准确、完整）。
要能识别那些重复的数据，就像发现双胞胎土豆一样，只留一个就好。
还要把那些缺失的值补上，就好比给缺胳膊少腿的土豆补全喽。
如果数据里有错误的格式，像日期写成了奇怪的样子，也得把它纠正过来，就像给穿错衣服的土豆重新穿上合适的衣服。
3. 数据转换。
数据有时候就像一个个小零件，需要把它们按照一定的规则组装起来或者改变一下形状（格式）才能更好用。
比如说把不同格式的日期数据都转换成统一的格式，就像把不同形状的积木都整成一样的形状，这样才能搭出漂亮的城堡（进行数据分析或者存储）。
而且要懂得如何对数据进行标准化，就像让所有的士兵（数据）都穿上统一的制服，遵循同样的规则。
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数据分析师教你识别数据陷阱
随着大数据概念的普及和人们对数据价值认识的不断深入，数据分析越来越受到人们的重视，尤其是在企业中，现在很多做销售、市场的企业人员已经开始用数据说话，很多企业也已经开始借助数据进行决策和管理，量化经营的理念正逐步深入人心。
中颢润数据分析师事务所认为，与此同时，专业的数据分析师逐渐进入人们的视野，并且也被评为未来十年最有前途的十大职业之一。
在中颢润看来，作为一名数据分析师，保持对数据的敏感性是最基本的要求之一，这里所说的数据敏感性不仅是指能够发现隐藏在数据之间的关系和规律，还包括能够辨别数据的真伪。
因为随着数据产生量的爆炸式增长，一些假的、有问题的数据也不断出现，这些数据有些是由抽样误差或采集过程引起的，有的则是出于某种目的人为造成的，而且有些错误的数据还非常隐蔽，往往容易被人忽视，从而造成错误的判断甚至因此蒙受巨大的经济损失。
作为中颢润的一名数据分析师的长时间的经验总结，对待这类数据不能人云亦云，需要有自己的认识和理解，要透过数据的表面看背后的真相和存在的问题，下面举几个日常生活中常见的数据案例来说明如何看清数据的真相。
1、失业率
失业率是我们大家都非常熟悉的一个指标，也是政府制定相关政策的一个重要依据。
这些年，中国政府一直将失业率控制在4%以下作为一项重要的执政目标，每年也都基本实现了这一目标，然而，以大多数人的感受来说，实际的失业率似乎比4%要大，而且有时候感觉会差很多。
那么，到底是什么原因造成了实际统计数据与民众自身感受之间的这种差距呢？要弄清这一问题，我们首先应该看一下失业率的概念和统计方法。
失业率是失业人口占劳动力人口的百分比。
世界上大多数国家都采用两种失业统计方法。
一种是行政登记失业率，另一种是劳动力抽样调查失业率。
两种失业率都是政府决策的重要依据。
中国之前一直采用城镇登记失业率来衡量失业情况。
城镇登记失业率是指在报告期末城镇登记失业人数占期末城镇从业人员总数与期末实有城镇登记失业人数之和的比重。
分子是登记的失业人数，分母是从业的人数与登记失业人数之和。
在城镇单位从业人员中，不包括使用的农村劳动力、聘用的离退休人员、港澳台及外方人员。
城镇登记失业人员是指有非农业户口，在一定的劳动年龄内（16岁以上及男50岁以下、女45岁以下），有劳动能力，无业而要求就业，并在当地就业服务机构进行求职登记的人员。
由城镇登记失业率的计算方法我们不难看出，一系列限制使得这一指标的代表性大为降低。
由于很多真正失业的人不一定去登记，加上农村的农民就业没有包括在里面，而最近几年2.5亿农民工群体已成为一支不容忽视的就业群体，而且随着人们寿命的延长，45到60岁之间的人仍工作在第一线，然而他们却都没有被纳入到城镇登记失业率的统计范围之内，因此实际每年公布的登记失业率数字，比调查失业率要低。
这也成为城镇登记失业率饱受诟病的原因，也是造成实际每年公布的失业率与我们每个人的切身感受相差较大的最根本原因。
正是基于城镇登记失业率这些明显的缺陷，中国政府决定，从2011年开始，不再使用“城镇登记失业率”这一指标，而采用“调查失业率”。
2013年9月9日，中国首次向外公开了调查失业率的有关数据。
国务院总理李克强在英国《金融时报》发表署名文章《中国将给世界传递持续发展的讯息》透露，“今年以来，中国经济运行稳中有进，上半年GDP同比增长7.6%；5%的调查失业率和2.4%的通胀率，均处于合理、可控范围。
”5%的调查失业率，高于此前人社部公布的一二季度均为4.1%的登记失业率，可以说更具有说服力。
但这一数据到底是否准确、代表性如何，需要对调查失业率的计算方法、抽样方式、方法、调查范围等深入研究之后才能判断其最终的代表性。
二、死亡率
死亡率的概念大家都不陌生，而且一般也不会产生歧义。
但是如果死亡率被用在不恰当的场合，那么同样会出现问题。
以一个经常被引用的故事为例。
在美国和西班牙交战期间，美国海军的死亡率是千分之九，而同时期纽约居民的死亡率是千分之十六。
后来，海军征兵人员就用这两个死亡率来证明参军更安全。
那么，这个结论正确吗？显然是不正确，因为这两个数字根本就是不匹配的，当兵的一般都是身强力壮的年轻人，而居民的死亡率是包括老弱病残等各类人群的一个综合数据，而老弱病残者又是主要的死亡人群构成者，这
些人拉抬了整个居民的死亡率。
所以正常应该是用同年龄段的海军和纽约居民的死亡率来作对比，从而判断参军是否安全。
一般情况下，相同年龄段的海军死亡率应该是高于居民死亡率的。
这一案例说明数据之间要具有匹配性才能进行对比。
不具有可比性的数据有时候会很隐蔽。
不容易发现，这就需要分析师有更敏锐的观察能力。
比如某个零售企业想计算2013年11月前十天的销售比去年同期增长了多少，表面上来看这两个数据是可以直接对比的，有匹配性。
实际上对以规律性非常强的零售企业来说，周末对销售的影响是非常大的。
翻开日历会发现，2013年11月的1~10日比2012年11月同期多一个“星期天”，这就容易使对比结果出现误差。
因此，对零售企业来说，最好以周来进行对比。
三、离婚率
中国离婚率连年递增，婚外情成婚姻最大杀手，从年龄结构看22~35岁人群是离婚主力军，36~50岁年龄段是婚姻平稳期，50岁以上人群离婚率上扬，从教育背景看，学历高低与离婚率高低成反比，学历越低，离婚率越高，学历越高，离婚率越低。
这些结论似乎与我们的日常感受比较吻合，但需要注意的是离婚率的计算公式是否科学合理。
现行的离婚率公式是这样的：离婚率＝离婚数/结婚总数，乍一看，没有任何问题。
以2012年为例，2012年的离婚率就是2012年离婚数除以2012年结婚数？但仔细研究会发现，2012年离婚的人和结婚的人根本就不是一个概念。
这样计算的结果容易广大人民群众造成误解！
实际的离婚率计算公式应该是：2002年结婚人群在2012年的离婚率＝2002年结婚且2012年离婚总数/2002年的结婚总数。
此外，如果我们对2002年结婚人群从2002年开始到2012年为止，每年都计算一个离婚率的话，还可以分析每年的离婚率变化情况，是否真在第七年的时候达到最高值，即通常所说的七年之痒是否真的存在。
与离婚率的概念类似，很多零售企业每个月都会计算的退货率，也需要分门别类才能正确的计算出来的。
以上中颢润仅仅列举了几个日常生活中常见指标的数据陷阱问题，实际生活中这样的例子还有很多。
有时候是数据的确有错误，有时候数据虽然正确，但计算方法或者使用场合不正确，或者对比不匹配，同样会误导我们。
因此，虽然我们不能每个人都成为数据分析师，但多尝试从数据背后看问题，多培养数据敏感性，仍然会使我们获益匪浅。