批判性思维，是指具有独立思考能力，能够辨别事实和观点，并判断选择相信哪些观点，质疑哪些观点。
数据分析师需要具备批判性思维。在工作中，会有哪些体现呢？
1.核验基础数据
初次接触新业务线，在初步了解业务模式及概况后，数据分析师需要了解所涉及的所有指标。了解每个数据指标的含义、口径、计算方法、与其他指标的关系。
数据分析师需要核验使用的每个数据，包括不同来源的数据：数据库表、数据报表、他人提供的数据。针对不同数据来源的指标，即使指标名相同，也需了解其统计口径是否有差异，否则就会出现数据核对不上的问题。
举个例子，你想要核验数据报表中“订单量”这个指标数据是否准确。报表显示，1月1日订单量10000单，于是你从数据库表中取数核验，结果发现数据库表中1月1日订单量11000单，到底哪个数据准确呢？
通过从数据库表多番取数，你发现：1月1日来自于“app”平台的订单量10000单，来自于“pc/h5”平台的订单量1000单。报表中订单量统计口径是：来自于“app”平台的订单量。
核验基础数据，就是在使用每个数据时，都要核对其准确性，并明确指标使用的统计口径。
2.核验数据逻辑
初次接触业务线，不仅要核验基础数据，也要核验数据逻辑。核验数据逻辑，是指当涉及到数据间关联关系时，要进行核对。需要核对数据指标是否使用准确，数据口径是否使用准确，指标间的逻辑是否推理准确。
举个例子，以下是报表1和报表2订单量数据，1月1日以前，报表1订单量=报表2新用户订单量+报表2老用户订单量，但1月2日以后两张报表数据出现差异，是哪张报表数据统计出现了问题呢？
首先，你与数据部同学沟通，其统计逻辑一直没有变更；其次，核验数据指标的统计逻辑：报表1订单量统计逻辑为：订单类型1订单量+订单类型2订单量+...+订单类型5订单量;报表2订单量统计逻辑为：1）统计“订单表”产生的所有订单量；2）“订单表”与“用户表”关联，用户类型为“新用户”时，统计其产生的所有订单量；
再次，要想两张报表数据相等，1）用户表中，用户类型值应该只有”新用户“与”老用户“；2）订单表中，订单类型应该只有”订单类型1“、”订单类型2“、.....、”订单类型5“。由于数据自1月2日起才出现差异，可查看1月2日前后用户类型、订单类型指标值是否有变动。
经过查验，你发现：1月2日订单类型新增了一个指标值为“其他”，于是联系数据部同学了解原因。
在核验数据逻辑时，尤其要注意：数据指标口径是否使用准确，以避免加工基础数据时出现二次计算错误。
3.核验业务观点
进行业务分析时，常常需要和业务同学沟通了解业务情况。业务同学经验丰富，会提出自己对业务的理解和观点。数据分析师要批判性的看待，判断以下几点：
1）对方讲的，哪些是事实哪些是观点？
2）哪些观点是自己证实过的？哪些观点没有证实过？要证实其观点，是否有数据支撑？
3）为了解决问题，需要核验哪些观点？是否可用数据验证？即使没有数据，是否可间接证明？
举个例子，假设你发现最近业务收入下滑较为明显，于是寻找业务同学沟通了解业务变动，业务同学说，由于周末广告效果要明显好于工作日，所以，加大了周末广告投放量；同时经代理商推荐引进了一种新的广告投放方式。问题出在哪里呢？
用批判性思维思考，第一步，判断事实和观点：加大周末广告投放量和引进新的广告投放方式是事实，周末广告效果比工作日好是观点。第二步，之前并未证实过以上观点。第三步，要解决业务收入下滑的问题，需要核验两点：周末和工作日广告效果哪个好；新广告投放方式和旧有的投放方式哪种好。幸好都可以用数据来证实。
经过数据证实，发现同样规模广告投放量周末的广告效果比工作日效果好10%，但加大投放量后周末广告效果变差，需要进一步核实原因；新广告投放方式不如旧有的投放方式。两点业务变动都是引起业务收入下滑的原因。
核验基础数据、核验数据逻辑、核验业务观点，这些都是数据分析师批判性思维的体现。作为数据分析师的你，具有批判性思维吗？
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这是蔷薇石原创的第105篇文章。
