1. Пытка визуальным рядом
Категория: телесные наказания
Наиболее беспощадные аналитики до сих пор используют худшие методы визуализации из середины XX века. Сырые выгрузки из SPSS и R, огромные таблицы с мелким шрифтом, десятки линейных графиков, наложенных друг на друга — всё это инструменты для пытки.
Эти аналитики заманивают жертв словами вроде "big data" и красивыми слайдами, но затем подвергают их жесточайшим визуальным испытаниям. Самые изощрённые даже зачитывают таблицы построчно, упоминая при этом такие термины, как тест Манна-Уитни.
2. Непонятные опросы от неизвестных участников
Категория: яды
Онлайн-опросы — огромная возможность, но и одновременно проклятие последних десятилетий. Размещаемые на сайтах, рассылаемые по почте, заполненные случайными людьми без контроля за качеством данных, такие опросы часто приводят к тому, что до 70% собранной информации оказывается бесполезной. Это может быть результатом повторного заполнения опросов разными людьми от одной компании или введением неверных данных с целью получения отчёта.
Недавно на лекции старшего статистика Google было предложено поднять руку тем, кто кликает на приглашения заполнить короткий опрос на веб-сайтах. Один человек из четырёхсот поднял руку. Итог? Такие люди представляют собой исключение, и их ответы вряд ли стоит учитывать.
3. Чтение отчёта как испытание воли
Категория: испытание воли
Если вы сталкиваетесь с ощущением, что вам нужно набраться мужества перед тем, как сесть за чтение отчёта, значит, вы привыкли к плохим отчетам. Огромные документы с массой текста и минимальной полезной информацией вызывают естественное сопротивление.
4. Отчёт, требующий пояснений
Категория: принуждение к общению
Если вам нужно прочитать инструкцию к телефону, чтобы понять, как им пользоваться, скорее всего, телефон неудачный. Современные устройства должны быть интуитивно понятными.
Так почему с аналитикой должно быть иначе? Если для понимания отчёта вам необходим поясняющий человек, значит, с отчётом что-то не так. Другое дело, если речь идет о содержательном обсуждении результатов — оно всегда полезно.
5. Корреляция = причинность и другие заблуждения
Категория: насилие над мозгом
Манипуляции с масштабами шкал, путаница между корреляцией и причинностью, глобальные выводы на основе незначительных или нерепрезентативных выборок — всё это может вводить в заблуждение загруженных руководителей, побуждая их принимать ошибочные решения.
6. Прочитали отчёт и что дальше?
Категории: принуждение к общению, насилие над мозгом
Аналитики обычно структурируют свои данные по предметным областям, объектам исследования и другим параметрам. Если аналитик знаком с академической структурой отчёта, он добавит разделы вроде "проблематика и предпосылки исследования", "методы исследования", "описание выборки" и т. д. В результате получаются данные, представленные во всевозможных разрезах.
Проблема в том, что руководителю не всегда понятно, какие конкретные действия нужно предпринять на основе этой информации. Логика принятия решений руководителем часто не совпадает с логикой изложения материала аналитиком.
7. Цвета, подобранные маньяком
Категории: телесные наказания
Есть три типа людей, которым нельзя доверять визуализацию данных в виде диаграмм: маньяки, дизайнеры и сотрудники Microsoft. И вы понимаете, почему!
8. Пренебрежение контекстом
Категория: насилие над мозгом
Когда аналитик представляет данные, вырванные из контекста, это может привести к неверным интерпретациям и ошибочным выводам. Например, показывая рост продаж, но не учитывая сезонность или другие внешние факторы, аналитик вводит руководителей в заблуждение. Важно предоставлять полную картину, чтобы данные были действительно полезными.
9. Сложные модели без объяснений
Категория: испытание воли
Аналитики иногда создают сложные статистические модели или используют передовые методы анализа данных, но не утруждаются объяснить их суть простыми словами. Это приводит к тому, что руководство не понимает, как были получены результаты и на чём основываются выводы. Важно переводить сложные методы на доступный язык, чтобы обеспечить понимание и доверие к выводам.
10. Избыточное использование данных
Категория: телесные наказания
Слишком много данных может быть так же вредно, как и их недостаток. Некоторые аналитики перегружают отчёты избыточной информацией, добавляя множество графиков, таблиц и метрик, которые не имеют непосредственного отношения к вопросу. Это запутывает читателя и затрудняет принятие решений. Важно уметь выбирать и представлять только те данные, которые действительно имеют значение для конкретной задачи.
Поделиться
