怎么做才可以更好的进行数据分析

 

     想要做好数据分析，首先要把握好一下几点。

     认知偏差

     存在各种各样的认知偏差会对分析产生负面影响。例如，确认偏差是指以确认一个人的先入为主的方式搜索或解释信息的倾向。此外，个人可能会破坏不支持其观点的信息。

     分析人员可能会接受专门培训，以了解这些偏差以及如何克服它们。在《情报心理学分析》一书中，退休的CIA分析人员Richards Heuer写道，分析人员应该清楚地描绘他们的假设和推理链，并指明结论中所涉及的不确定性的程度和来源。他强调程序有助于揭示和辩论不同的观点。

     混淆事实和观点

     有效的分析需要获得相关事实来回答问题，支持结论或正式意见，或者测试假设。根据定义，事实是无可辩驳的，这意味着任何参与分析的人都应该能够同意它们。例如，2010年8月，国会预算办公室（CBO）估计，将2001年和2003年布什减税政策延长至2011-2020年期间，将增加约3.3万亿美元的国债。

     每个人都应该能够同意，事实上这确实是CBO报告的内容；他们都可以检查报告。这使它成为事实。人们是否同意CBO是他们自己的观点。

     另一个例子是，上市公司的审计师必须就上市公司的财务报表是否“在所有重要方面都得到公平陈述”达成正式意见。这需要对事实数据和证据进行广泛分析以支持他们的观点。当从事实到意见的飞跃时，总是存在意见错误的可能性。

     数学盲

     有效的分析人员通常擅长各种数字技术。然而，普通人可能不具备这种数字或算术素养；他们被认为是数学盲。传递数据的人也可能试图误导或误传，故意使用错误的数字技术。

     例如，一个数字是上升还是下降可能不是关键因素。更重要的可能是相对于另一个数字的数字，例如政府收入或支出相对于经济规模（GDP）的大小，或者企业财务报表中相对于收入的成本金额。这种数字技术被称为归一化或者常规大小。分析人员采用了许多这样的技术，无论是针对通货膨胀进行调整（即比较真实与定性数据），还是考虑人口增长、人口统计等因素。分析人员应用各种技术来处理上面部分描述的各种定量信息。

     分析人员也可以在不同的假设或场景下分析数据。例如，当分析人员进行财务报表分析时，他们通常会在不同的假设下重新编制财务报表，以帮助对未来现金流进行估计，然后根据某个利率将其折现为现值，以确定公司或其股票的估值。同样，CBO分析了各种政策选择对政府收入、支出和赤字的影响，为关键措施创造了替代的未来情景。

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