防骗指南！九种伪造数据的方式

        要知道，只有有了数据，我们才能进行分析，万一不是真的怎么办？ 万一这些数据被人为地歪曲了怎么办？ 如果这些数据是经过篡改的，那么你会怎么做？ 这是我们今天的主题。这里有九种最常用的方法，希望你们能记住。 你会在年终总结，年度计划，事件评估中碰到他们。 提前知道，才能更好的应对。
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等级1：谎报数据
        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。
等级2：人工更改编号
        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。
等级3：调整版本
        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。
等级4：掌控节奏
        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。 如果真的管得太死，一线业务绝对会跳槽跑路。 作为数据分析，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。
等级5：制造混乱。
        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得七零八落，最后屁都解读不出来。 过两天回来一看，人应对此类问题，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。
等级6：满足感
        此处满意度，指的是那些业务部门口头高挂，却很难用系统直接记录数据的指标。类似的有满意度、品牌影响力、产品力、行业地位、NPS等等玩意。因为缺少直接记录，所以会引发很多幺蛾子。
等级7：自然成长率
        最好的办法，就是无视他。实际参加活动的人数很容易计算，若要按自然增长速度来计算，也可以提前约定，省得以后再唠叨。如果资料不实，那么这次的分析，也就无法进行下去。在数据来源被篡改的背后，是对企业经营的不规范，对渠道的控制不力。有趣的是，总部的各个部门都很讨厌这一点，所以在处理这件事的时候，总部的各个部门都是一丘之貉。但是在对数据的判断上，却经常会出现失误。
        总部的操作人员，产品人员，策划人员，为了自己的利益，胡乱修改标准，这对实现真正的数据驱动是很不利的。如果你不敢正视现实，只会用数字来粉饰太平，那只会让企业失去判断力，重新回到过去那种盲目的决定，这可不是我们想要看到的。理想情况下，数据来源真实而丰富，对数据的判断简洁明了，对数据进行深度、立体化的分析。多花点时间找原因、做预测、测试，就能得到更好的结果。
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