② 数据具有不确定性（UNCERTAINTY ）
很多数据都是只能提供一个估计而不是绝对准确的数量。例如：分析人员通常会通过样本的数据，进而对整体的数据分布进行进行猜测。
③ 数据需要联系上下文（ CONTEXT ）
数据分析离不开情境。我们知道，数据的产生必然是有其情境的，不过统计数据时，我们通常都要剥离情境；而当我们进一步分析数据时，又必须回到具体的情境中去。
例如：某个羽绒服经销商发现某一年冬季的销售额产生了明显的下降。
这本应该是一个异常的信号，但我们不能简单粗暴地定义这是一个糟糕的数据。因为实际上，销售额下滑的哪一年是一个暖冬，且和同类的竞品相比自己的产品销售额下滑趋势的更低。结合情景分析数据，往往能得到意想不到的结论。
本文参考文献：
文章：Dashboard Design: Key Performance Indicators and Metrics —— Thomas Gonzalez
文章：【统计学】区分定类、定序、定距、定比变量——YYIverson
书籍：Tableau：数据可视化之极速BI —— 沈浩
书籍：Which chart or graph is right for you?——Tableau图表白皮书
书籍：Data Points：Visualization That Means Something —— Nathan Yau
书籍：Storytelling With Data —— Cole Nussbaumer Knaflic
作者：晓虎；公众号：酷家乐用户体验设计
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