总第193篇/张俊红
本来这一篇文章的标题是用英文来表述的，之所以要用英文的原因是因为感觉这个标题用中文表达出来不是特别优雅。我似乎明白了电视里面演的中英文混杂的交流环境，有的时候好像就是用英文表达更合适些。但是后来又想了下，怕大家看到英文以后，以为我漂了，就更不点进来了，所以还是改回了中文。原标题如下：
接下来我们来看看这个结论，这个结论是通过美国气象局的数据报告得出来的，整体来看，人平均被雷击中的概率约为万分之一。但在2006年-2016年美国被雷击中的人群中，男性占到了79%。
假如你是气象局的一名分析师，在得到这样的数据以后，你会怎么下结论呢？按理来说被雷电击中是一个随机性行为，也就是男女概率应该是一样的，可是为什么结果数据反映的却不一样呢？难道男生比女生更喜欢在下雨天吹牛？
男生比女生更喜欢吹牛这件事可能是真的，但是这和男生被雷电击中比例较大之间可能并没有什么直接关系。那究竟是什么原因导致这种数据结果的出现呢？原因可能有以下几方面：
解释一：男性比女性更爱做户外运动，所以更容易接触到雷电；而且根据报告显示百分九十以上的被雷劈中的男性当时正在进行钓鱼、跑步、足球等户外活动；
解释二：男性比女性大胆，觉得雷电没啥，真是应了那句no zuo no die；
解释三：男性比女性更容易从事户外的工作任务，所以更容易被雷电击中，电视里面演的下雨天修灯泡的情节还记得吗？
上面的几种解释才是用来回答出现男生被雷击中比例高于女生被击中的情况。
其实类似这种数据结论我们在日常分析中也会经常遇到，比如我们发现冰激凌销量与犯罪率成正比，你会怎么解释这种现象呢？难道是犯人冰激凌吃多了，然后去犯罪的？肯定不是这样的，实际结论是，一般夏天温度比较高，所以冰激凌销量也会增加。与此同时，高温容易让人烦躁，因为烦躁更容易让人犯罪，而并非冰激凌让人容易犯罪。
我们从看到的数据本身得出来的结论叫做数据结论，产生这样数据的背后原因一般才是我们需要重点关注的分析结论，数据结论和分析结论中间还是存在断层的，在得到数据结论以后，要去挖掘背后的原因，把原因作为分析结论。
