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第九课数据解读与分浙教版四上03总结回顾02数据解读与分析01作业布置目录CONTENT数据解读与分析01

东三省城市，典型的人口流出城市，可以看到如长春、哈尔滨，与2020年相比，只有两年前的90%左右，但环比99，同比97，则表面房价下降速度已经在减缓（因为环比波动1%，同比波动3%,2%左右的大幅下降则来自8月之前，这是一个没有趋势图，只有同环比的情况下判断下降速度的经验方法）。数据解读——结论优先

结合大环境其他数据来辅助解读

2020年的盛夏，是值得铭记的日子。7-8月本应是长江的汛期，不缺少的四川居然长期干旱无雨，重庆的嘉陵江、湖北的长江、洞庭湖、鄱阳湖都快干旱见底，对于长江边长大的我，这是第一次见。而西北的沙漠里，却出现洪水，真就是沧海变桑田。

把干旱的新闻与电力生产数据结合起来，水电下降11%，这个就很好理解。这里要强调：很多的数据分析、报告里只描述现状、变化，但没有给出原因。对于分析师而言，要扩展数据与知识，一方面对数据的合理性进行推敲，不人云亦云；另一方面对数据变化背后的原因进行分析，知其然，更要知其所以然，这才是优秀的数据分析师要具备的基本素质。

再来解读用电量数据，如下图8月份全社会用电量同比增长3.6%---国家能源局()“克强经济学”里三大指标之一：工业用电量是判断经济发展的重要指标。8月第二产业用电量同比增长0.6%，但第一产业增长13.7%，第三产业增长6.2%，从增速结构上看似乎不太合理，但结合8月四川等省份缺电让电于民以及华中大部农业抗旱电力使用情况，就基本能合理解释数据。

城乡居民用电同比增长12.5%表明：今年的夏天比以往更热，需要更多电力制冷！（这里如果有分省份的用电量数据，则更能证明，感兴趣自己继续探索）。

如此结合外部数据，对用电量数据也能有很好的解读。总结

解读数据虽相对容易，但也很关键。在陈诉、阅读他人数据报告，要做到几点：1.清晰准确理解（陈诉），这是深入交流、批判思考的第一步，没有读懂数据的讨论低质量；2.带着批判的思维、综合知识与外部数据，评估数据是否合理，对数据有多大的信任值；3.数据背后的原因是什么要主动思考，以及应该采取什么样的措施，并实时的与他人分享。总结回顾02通过今天的学习有哪些收获？请分享

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