手握數據，掌控未來（三）

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四、風險隱藏在數據中

日常生活中，風險無處不在，且密不可分。數據也是一樣。

1、數據會說謊

在我們的生活中，我們時時刻刻都在與數據打交道，數據不僅決定你的生活方式，也決定你的生活態度。但是，也許你看到的數據結果並不是事實，數據在傳播途中可能發生了傳播扭曲效應。

傳播扭曲效應是指信息數據在傳播過程中被層層扭曲，以至於面目全非。這是一種常見的心理效應。

實際工作中的數據說謊現象主要有：數據來源說謊、數據處理說謊、數據圖標說謊。

針對數據來源說謊，我們 應該注意以下四點：（1）數據來源機構具有一定的權威性、代表性和可信度。（2）面向正確的數據採集對象或調研主題。（3）採集的數據要具有時效性和相關性。（4）應用正確的數據採集方式。

數據處理說謊是指在數據統計的過程中，因為某些處理細節的不同，即使處理的原始數據相同，也可能得出不同的數據結果的現象。導致數據處理說謊的原因通常有：抽樣方法欺騙（統計學）、樣本選取不同、數值計算誤差、統計指標設置區別等。

都說一圖勝千言，得到數據統計結果之後，我們可以使用圖表來增強文字和數據的說服力。但是即使數據相同，如果表現形式不同（折線圖、餅圖、四分點陣圖等），那麼呈現出的信息效果也將大不同。導致數據圖表說謊的原因主要有：圖表長寬比例不同、坐標軸的特殊處理、數據標準化三種。

2、身份不同，風險不同

數據是事物的客觀反映，一般來說，數據本身沒有好壞之分。但使用數據的人不同或是使用者在不同需求下使用相同數據，都會使數據產生不同的價值。

比如賣太陽傘和雨傘的商家在不同的天氣環境下，他們的商品價值會有很大差別。

五、數據藏於量化中

量化就是根據不同的情況，將事物表現為數量、具體的統計數字、衡量範圍或時間長度等數據。量化將工作中的事物轉換成數據，使人一目了然，使人決策思路清晰，也使企業從中看到自身發展過程中的優勢與不足，做出更長遠、更有利的發展計劃。

1、萬物皆可量化

在這個大數據時代，數據無孔不入，量化也存在與我們生活和工作的方方面面。本周銷售目標只完成了2/3，今天有10度。這類使用具體數字表示的量化方法是最常見、最簡單的方式。還有一些抽象比如：你幸福嗎？你對這款手機APP滿意密碼？等等。這類問題如何量化，就要看你量化的是什麼？以及你量化時的標準和參照。不得不說，量化讓很多難以確定的情況變得能夠估計和判斷，使得面向未來的決策和管理更有落實的可信度和可行性。

2、量化方法隱於量化目標中

正確的量化方法很重要，而量化方法常常要從量化目標中獲取。

量化目標可按特性分為無形目標和有形目標兩種。根據這樣的分類，我們就主要用兩種方法來量化目標，即定性量化和定量量化。

定性量化的主要方法有：歸納與演繹、分析與綜合、抽象與概括。

定量量化的主要方法有：數量特徵、數量關係、數量變化。

其實，定性量化和定量量化的最大區別在於：定性量化主要使用文字語言進行目標量化的相關描述，定量量化則主要使用數字語言進行描述。

定量量化相對定性量化更加科學、準確，且可以促使定性量化得出廣泛而深入的結論；但是，在數據資料不夠充分或者分析者的數學基礎較為薄弱時，定性量化更為使用。實際工作中，常常把定性量化和定量量化結合起來使用，以達到最好、最快地量化目標的目的。

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