数 据 不 说 谎，但 会 误 导

shenye6422023

       许多人说数据会撒谎。然而，数据显然是不会说谎的。

       但是，人是会说谎的。

       著名作家马克吐温曾经说过：谎言有三种：谎言、该死的谎言和统计数据.

      许多人不明白他们之间的区别，因为他们无法理解数据真正说了什么和数据本身“撒谎”。当有人只是从存在的数据中得出错误的结论时，同样的困惑也会出现（他们指责数据“撒谎”而不是他们自己得出错误的结论）。数据可能是错误的，甚至可能是某人故意出错的。或者有人可以从正确的数据中得出错误的结论。

      但是无论如何，数据都不会撒谎。人们通常认为数据的含义与它的作用不同，因此导致错误的结论。

      举一个非常简单的例子，如果您所在城市的成年男人的平均身高是175cm，那么这座城市一半的成年男人必须更高，另一半的人必须更矮。然后你可以得出结论，一半的人身高必须小于 175cm，但这并不是平均身高的意思，它是中位数的意思。您可能会得出结论，中国成年男人的平均身高为 175cm，但这并没有得到说明中国成年人平均身高的数据的支持。得出 155cm是中国成年女性平均身高的结论也是如此。在这个简单的例子中，我们看到了错误的推理，但这样的推理对大多数的人来说往往是不加考虑地进行的。

       使用数据做出决策的好处是，数据是客观性的。

       基于数据支持的内容做出决定，而不是基于人为因素（政治、利益、情感、偏见等等）考虑。会导致更好的决策。

      如果你对数据缺乏理解，那么有人就可以操纵数据。他们会选择支持他们主张的数据，或者使用虚假的数据，甚至刻意误导数据来支持他们的主张并且声称得到数据支持。让您得出一个错误的结论，并且没有质疑该结论。

      通常真实的场景是，人们经常会选择他们认为支持其结论的某些数据。这是因为他们不知道应该如何思考数据，他们可能不会注意到被丢失的数据。例如你打开一个公寓的大门，看到里面只有一间卧室，但这绝不表明这个公寓楼上的房间不是卧室。因为从房子外面明显可以看到的还要二楼呢。这并不是说不信任，而是我们明显存在推理上的缺陷。从显示一扇门中得出的结论意味着没有更多的卧室显然是错的。

      如果所有人都了解如何从数据中得出结论，那么误导他们就不容易。他们会注意到您是否仅选择支持您的结论的数据。如果您没有看到数据显示您没有考虑的内容，他们会注意到。他们还会注意到哪些数据中是否存在明显的差异应该显示以支持您得出的结论。

     但是，当事物的双方人员都不太了解数据时，他们经常会得出到虚假的结果，但却无法识别出什么是虚假的，他们不相信这个人的结论或数据，但又不知道如何质疑所提出的主张。因此，人们除了在如何理解数据方面接受更多教育，更重要的是回如何识别统计数据的真实性之类的事情上。

       那些试图通过对数据做出虚假声明来误导的人，或者试图通过操纵数据并且声称数据支持他的结论的人，将有很大的困难，因为他们要说服的人有太多的知识，他无法对数据本身进行操纵或草率选择益支持他的结论。

      从现在开始，努力使您的组织成为基于对数据的合理解释进行决策的组织。

gaowenhua

数据驱动是我们任何一个企业都需要做好的

但是要学会运用好数据管理