扭曲数据的9大手段，数据分析师速看！

文章梳理总结了最常见的扭曲数据的九大手段，大家先牢记于心。很有可能你会在年终总结、年度规划、活动评估等场合遇到它们。提前了解，也好早早应对。

做数据分析，有数据才能分析。

如果数据是不真实的呢？

如果数据是人为扭曲的呢？

如果数据被人为扭曲，还要求你接受呢？

今天我们就来讨论这个话题。趁着还没过春节，我们把这些糟心事一次说干净，大家收拾收拾心情辞旧迎新。

段位一：虚报数据

业务方故意虚报、谎报、不报数据，导致基础数据缺失，错误频发。这种情况在用纸质单张的年代很常见。不过随着数据系统的普及，此问题已经越来越少。

如果现在还有使用纸质单张的场景，比如用户纸质申请表、调查问卷等，此问题依然会存在。解决方案也很简单：上微信卡包呀！啥年代了注册个会员还写纸质单。

段位二：人为改数

参见：

系统是死的，可人是活的。想解决，只能加强考核，对违规操作的人严惩不贷。这些操作的规律性很强，且和具体人的行为高度绑定，通过分析是可以识别的。

段位三：修改口径

数据不好看了，怎么办？直接改统计口径！本质上讲，数据指标是为了计算方便而设的，作为使用方业务方想咋改就咋改。但是因为改动口径，导致前后数据不一致，就是大问题。只改统计口径、不改指标名字，更是鱼目混珠的大问题。所以改口径可以，把过往数据报告，按新口径一口气刷了才成。

段位四：控制节奏

参考：

注意，和段位2不同，段位2是伪造数据欺骗公司，性质恶劣。段位4本质上没有伪造数据，而是利用了销售、运营、奖励的规则，谋取个人利益最大化而已。

实际上，是个人都会这么干，这属于业务潜规则。我们常说“水至清则无鱼”，你不可能要求一个人不为自己着想。如果真的管的太死，一线业务绝对会跳槽跑路。

作为数据分析，更多的需要有能力识别这些具体问题，把它们控制在可接受的范围内。如果问题太过泛滥，再看如何推动制度层面优化调整（如下图所示）

注意，从这个问题开始，我们进入中级难度，因为后边的问题，对数据分析师个人的分析能力要求会越来越高。就比如区分哪些是合理潜规则，哪些是恶意改数，是需要一定分析经验积累的。

段位五：乱带节奏

做数据分析时你一定经常听这种问题：

“最近活跃率下降了？分析下原因”

“最近销售表现不如人意，？分析下原因”

“为什么我们的产品那么差？”

然而你辛辛苦苦扒了一堆数据，发现：没啥毛病啊？恭喜，你中了乱带节奏的全套。业务口中的“下降”“不好”“不满意”很有可能是个伪命题！

注意，业务方在不经意间扭曲数据判断，很多数据分析新人会直接一脚踩进去。很多新人做分析，不是先问是不是，而是直接研究为什么。按用户群、注册时间、产品类型等把数据拆的七零八落，最后屁都解读不出来。过两天回来一看，人家问题已经不存在了。

应对此类问题，切记：

遇到“大小、多少、高低、快慢、好坏”先问标准。

听到具体问题，先问怎么知道这个问题的。

听到人议论数据，先问原始数据源。