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我们都知道数据是客观的，但是基于数据却会产生不同的认知，在实践中这种情况还是非常多的。
为什么会出现这种情况呢？今天我们来聊一聊。
不同的人针对同一事情，看待问题的角度不同也会影响他们对数据结果的判断。
某公司业务团队离职率为20%，在年终会议上，业务负责人和人力负责人针对业务部门的离职率有了争执。
人力负责人认为业务部门的离职率最好控制在12%，最高不能超过15%，因为人员流动性大，离职成本非常高，也给业务团队的稳定带来了不安因素，而且对部门的招聘带来了压力，人员还没培养好，就辞职或者被解除劳动关系了。
业务负责人认为业务部门要保持人员流动才能留下真正优秀的人员，他们主张每月至少要主动和10%的低绩效员工解除劳动合同，这样才能给业务人员带来压力，激发员工的斗志，再者有员工主动离职，20%的数字并不高。而且他们还提到，针对他们花费了很大的力气和精力培养新员工、激励老员工，员工绩效还不能提升，说明他们本身不适合这个团队。
我们会发现，人力负责人和业务负责人站在各种的角度来考虑问题，针对20%这个数字，双方的意见可以说完全相反。
面对相同数据，不同的人有不同的认知，这对数据分析人员的压力也是比较大的，一方面要建立数据分析逻辑，用数据讲故事，让他人接受自己的观点。另一方面数据分析人员要面向业务，千万不要脱离业务。
并不是每一个人都对数据分析知识有深入了解，这就造成了每个人只会在自己的知识层次来理解和分析数据，针对一组数据会产生不同的结论。
如下图，是下半年经过密集培训后上、下半年的绩效情况。
经过调查大部分人员的分析是培训有了效果，因为绩效平均分增长了。
也有人分析到，其实绩效和考试相关性弱，说明培训并没有预期的效果，有的人提升了还有人下降了，正常情况应该是绩效高的继续保持、绩效低的要有提升。
也有人分析后将参训员工分成不同的人群，分别给了不同的建议。
我们发现，不同的人分析的方法是不一样的，结论也是不一样的，而且给出的结论或建议也是不同的。这和他们的知识储备有关系，如果没有经过数据分析训练的人员来说，相信主要还是采用第一种分析方法。
15%的离职率高不高？相信不同的人有不同的答案，这就是衡量标准不同，因为每个人的行业、公司情况、认知不同，会产生不同的答案。
参加某公司的年度总结会议，HR负责人汇报年度离职率超过了100%，要知道年度离职率有不同的算法，超过了100%的情况是有可能的。
老板听到了非常生气，他的理解角度是离职率超过了100%，代表公司的人换了一轮还要多，所以在会场发了很大的脾气。
且不论HR负责人的汇报技巧，如果静下心来思考，我们会有很多角度的解释向老板说明不是他想的这样。但是我们要注意，老板已经从另外一个标准来衡量这个离职率，哪怕纠正，有可能也不是立即就有效果的。
如果数据分析人员不能让别人接受自己的观点，这和工具人是没有任何区别的。
针对相同的数据会产生不同认知这种情况，对数据分析人员的考验是非常大的，而且这种情况有时候是不可避免的，数据分析人员要尽可能的减少这种情况，需要做的事情是建立数据分析逻辑，用数据讲故事，吸引客户，让客户深入到故事中来接受自己的结论和观点。
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