熟知淘宝的人都知道数据分析的重要性，有数据分析才有发言权。但是，你可曾想到，淘宝数据偶尔也会说话，我们要做的只是分析数据，但是绝不能唯数据是从。
现在做销售、市场的人如果不懂得数据分析，用数据说话那真是落伍了。没见过很多企业领导开口就是“拿数据给我看，没有数据我怎么做决策啊？”。可见数据分析在当今的企业管理中占据做非常重要的地位，并且数据分析师也是未来十年最有前途的十大职业之一。
数据分析的作用是什么呢？简单的说有下面几点：
1、量化企业的各项管理
2、最大化销售/市场业绩
3、提高企业管理者的决策速度和正确性
4、有效的节约企业成本(包括生产、费用、人力等)
5、部门协调和管理的工具
数据分析的作用不容置疑，但是需要质疑的是利用数据的一些骗人伎俩，他们利用大家对数据的不了解，通过编造、篡改或。比如下面这段话：50%白领认为，房租上涨影响了生活质量（某著名财经评论员的微博）。首先，50%这个数据很可能是创造出来，没有标明来源。其次如果我是已经买了房产的白领，房租上涨多少对我来说没有丝毫影响，相反如果我有好几套房，我可能因为房租收入高了反而提高生活质量。第三房租上涨了多少才会影响生活的质量，10%？20%？这个应该取决于房租占白领收入的比例而定。所以这个数据很可能是“假”的。
在美国和西班牙交战期间，美国海军的死亡率是千分之九，而同时期纽约居民的死亡率是千分之十六。后来海军征兵人员就用这些数据来证明参军更安全。你认为这个结论正确吗？当然不正确，这两个数字根本就是不匹配的，当兵的都是身强力壮的年轻人，而居民的死亡率是包括老弱病残的数据，这些人相对来说，死亡率是高的。所以正常应该是用同年龄段的海军数据和纽约居民来对比。
企业管理人员对“假”数据是深恶痛疾。原因不言而喻：“假数据”造成资源浪费，决策失误，贻误战机等等。简单总结一下“有问题数据”的几个方面，帮助大家早日练成火眼金睛。需要提醒大家的是“有问题的数据”并不代表一定是“假”的数据，因为有的数据是真的，但是结论确实“假”的。常见的利用数据来误导大家的情况有以下几种：
一、随意制造“假”的数据来忽悠客户或消费者，请原谅我用了“制造”这个动词。
这种情况随处可见，对于某些人或组织来说，数据的严肃性根本就是一句空话，他们是要什么数据就编什么数据，他们的名字叫”编“委。对于这种情况，我们一定要多问几个为什么，问清楚数据源就可以了。记住“无数据（源）就没有真相”。比如报纸的发行量永远是世界上最难解的谜题，我也不知道答案，我只知道：
1、媒体自己公布的发行量实际上是他们的最高发行记录，一般来讲大家习惯去掉“最高”二字
2、当年某些报纸为了创造最高发行量，直接把报纸从印刷厂拉倒垃圾站，这种情况是公然而无耻的作假，后被禁止
大家看看这句话中的数字是否有错误：公司业务员小强有24个客户，4月不重复客户购买比率为78%(备注:不重复客户购买比例=有订单的客户总数/总客户数)。答案是错误的。
二、定向取值问题
这种一种具有隐蔽性和欺骗性的手段。何为定向取值？就是先假定一个结论，然后选取最利于这个结论的人群进行市场调查或研究，最后号称这个规律或结论具有普遍性。比如平均工资，我要让他高，就去写字楼访问，我要让他低，那就如劳务市场吧！这种方法是一种骗人的伎俩，要不得，可是很多人很热衷！
把这种方法用到极致的是市场调查公司或某些政府机关。比如某年某地区说要在半年内将房价降价多少以上，半年以后他们真的做到了，可是老百姓并没有感到房价下降的趋势，为什么呢？原来他们玩了个数字游戏，半年前的样本是城区的房价平均，半年后加上了郊区的房价后取平均。
大部分市场调查公司是定向取值的热衷者。很多企业的老板会要求市调公司按照他们的结论来采样调查，然后用这个数据去做广告、公关，欺骗消费者。有些公司的调查数据是真的（即调查的样本数足够多，且没有定向选取调查对象），但结论却是假的。因为企业也可以定向取结论。比如（此事例是为了说明问题，假设的数据，千万不要当真），比如某种牙膏宣传：使用该品牌的牙膏后将使蛀牙减少23％，这个数据是市场调查后的数据。当然这个数据对你一定是有诱惑力的。因为你认为减少的反义词就是没减少！可你是否知道他的背后有可能是这样的：23％的人蛀牙减少，40%的人没有任何反应，37%的人蛀牙反而增多了（只是这种可能性不大）。
三、田忌赛马
田忌赛马的故事大家想必都听说过，利用田忌赛马来误导的情况也是比较多见的。看一个例子，2010年底某知名B2C网站搞了一个“全民疯抢”活动，活动结束后，某人在微博上写道：就成交数据看，在大促四日里的日均交易额已经远远超过了09年度国美、苏宁和百联三家线下大卖场的总和日均销售额。就这句话来说是没有问题的，错在前后数据没有可对比性，用自己促销时的最大值和别人的常规日销售来做对比，这样的对比没有任何意思。这个就好像刘翔参加残奥会比赛得了冠军又能如何？根本就不是一个组别。
再来看一组数据：2010年12月20日到12月26日电影《非诚勿扰2》和《让子弹飞》的周票房分别为2.4亿和2.1亿（备注：非2是12月22日上市，让是12月16日上市）。从这两个数据是否我们可以得出这样的结论：“非2”票房大大超越“让”的票房。从纯数据的角度来说，实际上这两个数据没有可对比性，不匹配。因为12.20-12.26是“非2”上影的第一周，是“让”上影的第二周。正常大片的票房高点都是在第一周。如果我们单看他们第一周的票房数据：让上市第一周4天票房共2.9亿，平均每天0.7亿，非2上影前5天票房2.4亿，平均票房约0.5亿元，“让”票房反而高很多！
数据的匹配性是我们时刻都需要提防的，这方面是极易犯错误的，有时候我们看起来非常合理的对比也有可能是非常不合理的。
四、数据分析的系统误差
数据分析有的时候是人为因素影响，有的时候还可能有系统误差出现。举说来说：假设人事部要在一个公司内部调查一下大家对新来的总经理的看法，选项有五个：非常喜欢、喜欢、没感觉、不喜欢、非常不喜欢。要求匿名投票。收回选票后结果如下：非常喜欢25％，喜欢40%，没感觉20%，不喜欢10%，非常不喜欢5％。由于是匿名投票你可能认为这个数据没问题了吧（假设没有拍马屁的现象）。
我的回答是不一定。因为很可能还有很多员工根本就没有投票。他们不投票的原因有可能是不知道该调查或忙没来得及投票等，还有就是这些弃权票很可能都是要投“不喜欢”的人，他们不想表达自己的真实想法，所以他们有“目的”的放弃了投票。想想联合国大会的弃权票吧，有点这个意思的吧。另外如果这个调查的五个选项改成如下排序：非常不喜欢、不喜欢、没感觉、喜欢、非常喜欢。还是刚才投完票的那些人来投，结果可能不一样哦！
五、眼见为虚、图表的忽悠
如果上面的几点还不能忽悠你，那再来个数据加图表，双重忽悠。让你觉得有图有真相。看看下面这两张图，你喜欢那张？
发现不同了吗？其实上面两张图的数据源一模一样，市场占有率都是从05年的23.5%增长到2010年24.8％，仅仅增长了1.3%。第一张图初一看市场占有率增长得气势如虹，第二张毫无亮点！有些公司更缺德，把左边的数据比率还給隐藏起来，名为保护公司机密！如果那样你就彻底被忽悠了。
对某些人来说，这两张图各有用处，比如第一张可以給消费者看，可以夸大公司的市场占有率，第二张在向董事局要钱的时候給董事们看，说明市场占有率增长不大，需要投入！当然这是开玩笑，Y轴的值一般EXCEL会自动调整，不过也可以人为调整，但如果调整过大（比如本例）就一定要醒目的标注出来，否则就有误导之嫌！
六、算也算不清楚的比率
据说离婚率前三位城市是北京39%，上海38%，深圳36%（数据来源于去年6~8月的新闻）。仔细一查，发现这个离婚率公司是这样的：离婚率＝离婚数/结婚总数，乍一看，没有任何问题。2010年的离婚率就是2010年离婚数除以2010年结婚数？错了！不是苹果对苹果！2010年离婚的人和结婚的人根本就不是一个概念。这样计算的结果不但毫无可信度，而且还給被广大人民群众造成误解！目前媒体上有关离婚率的数字应该都是这样计算出来的。
那怎样计算离婚率呢？我们可以将上面的公式修改一下就可以了。2000年结婚人群在2010年的离婚率＝2000年结婚且2010年离婚总数/2000年的结婚总数。顺便说一下，如果我们对2000年结婚人群每年都计算一个离婚率的话，你还可以分析是否有七年之痒存在。【备注：国际通用离婚率是“粗离婚率”：是指在一定时期内（一般为年度）某地区离婚数与年平均人口之比，通常以千分率表示】
很多零售企业每个月都会计算退货率，实际上和离婚率是一个概念，需要分门别类才能正确的计算出来的。
数据障眼法很多，特别是在中国这个盛产山寨和骗子的地方，所以各位，还是擦亮自己的眼睛吧。我们可以不去忽悠别人，但是绝对不能让别人忽悠到自己。祝你早日练成火眼金睛。
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