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個稅暴跌的數據分析和數據治理

時間：2022-05-08來源：反差帥瀏覽數：204次

數據質量的高低其實是一種感知，很大程度上不在于數據提供方、數據治理方，而是在于數據消費方，只有數據消費方能準確定義數據需求的滿足度

今天早上剛起來，我發現朋友圈和多個專業聊天群里被一條博文刷屏了：


該博文宣稱3月全國個人所得稅同比下降51.3%，和2020年3月、2021年3月比，顯著暴跌，然后開始感嘆經濟凋敝、民不聊生，得到了我朋友圈里的財經界、科技界人士的共情，并迅速成為十萬加熱文。我在一個朋友的朋友圈里提醒他，這條信息可能不太準確，還被反唇相譏了。



作為咨詢顧問，我自然對財經數據很敏感，個稅的確是和經濟緊密相關的，直觀地想，就算是經濟再不景氣，同比暴跌51.3%肯定是不可能的，另一方面，我朋友圈里情緒比較大主要是因為對上海疫情處置，但是這也是3月份底以后的事情啊。所以，我判斷今年3月份的個稅同比變化，肯定是一個異常數據。


我思考的問題很容易就找到了答案——如果當我們把數據分析窗口拉大，不是“同月”對比，而是用“YTD（year to date）”數據來比的話，?我們會發現數據變動并沒有那么大——我找到了一個數據（下圖），今年1-2月份，個稅同比大增了46.8%。


所以大家來做個算術吧，今年一季度中國的個稅收入和去年同比變化是多少？

這個例子帶給我們在數據治理和數據分析的啟示是：


一、數據質量的高低其實是一種感知，很大程度上不在于數據提供方、數據治理方，而是在于數據消費方，只有數據消費方能準確定義數據需求的滿足度

二、數據會騙人，尤其是數據使用者預設了心理假設，他總能通過數據分析來證明他想象中的真相；數據使用者要具備利用數據進行事實探測的能力，而不是被“投喂信息”（數據->信息->知識的過程優化）

三、數據分析不適合使用固定指標和固定格式，要充分利用數據源和數據倉庫，根據數據分析的業務思考，靈活調整分析維度（例如本例的時間維度）

四、數據分析的水平，跟用啥工具沒太大關系，跟用數據的人的水平有關系。


最后，這個給我們帶來的啟發是：上網需智商，噴人要謹慎。

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