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写作《数据新闻读书笔记》小技巧请记住这五点。（精选5篇）

更新日期:2025-09-01 20:44

写作《数据新闻读书笔记》小技巧请记住这五点。（精选5篇）"/

写作核心提示：
写一篇关于数据新闻读书笔记的作文，需要关注以下几个关键事项，以确保笔记内容充实、有深度且具有个人思考：
1. "明确核心目标与范围 (Clarify Core Goal and Scope):" "为何读这本书？" 是为了了解数据新闻的定义、流程、伦理，还是学习特定技术（如R、Python、Tableau），或是分析某个案例？明确你的阅读目的有助于你筛选信息，抓住重点。 "聚焦核心内容：" 数据新闻是一个广阔领域，不可能面面俱到。确定你想要重点记录和思考的部分，比如是数据收集的方法、可视化设计的原则、叙事的技巧，还是失败案例的教训。
2. "深入理解与批判性思考 (Deep Understanding and Critical Thinking):" "准确理解概念：" 对于书中的关键概念（如数据挖掘、数据清洗、变量、统计方法、不同类型的图表及其适用性、新闻伦理等），要力求准确把握，避免浅尝辄止。 "不满足于“是什么”：" 要思考“为什么”是这样？作者为何选择这种方法？这种方法的优劣是什么？它与其他方法相比有何不同？ "识别潜在问题：" 保持批判性眼光，思考书中案例或观点可能存在的局限性、偏见、未提及的挑战（如数据来源的可靠性、算法偏见、过度可视化等）。
3. "

《如何用数据解决实际问题》读书笔记

一、书籍引言：数据时代的实用指南

在如今这个被数据环绕的时代，很多人面对海量数据时，要么不知从何下手，要么仅停留在表面分析，无法将数据与实际问题有效结合。而久保矢悦子所著的《如何用数据解决实际问题》，恰好填补了这一空白。这本书并非专注于复杂的数据分析技术，而是聚焦于 “用数据解决问题” 的思维与方法，无论你是职场新人、企业管理者，还是对数据分析感兴趣的普通读者，都能从中获益。正如作者在书中开篇所强调的：“数据本身不具备价值，只有当它被用于解决实际问题时，价值才会得以体现。很多人误以为掌握了复杂的分析工具就等同于会用数据，实则不然，正确的思维方式才是用数据解决问题的核心。”

这本书的核心目标，是帮助读者建立 “以问题为导向” 的数据分析思维，让读者学会从实际问题出发，筛选有用数据、运用恰当方法分析数据，并将分析结果转化为可落地的行动方案。

二、核心内容梳理：用数据解决问题的完整流程

（一）第一步：明确问题 —— 数据分析的起点

在进行数据分析之前，很多人会直接陷入 “收集数据 - 分析数据” 的误区，却忽略了 “明确问题” 这一关键前提。作者在书中明确指出：“如果不清楚要解决的问题是什么，后续的数据分析工作都将是徒劳。就像在大海中航行，没有目标方向，再精良的船只也无法到达目的地。” 那么，如何准确明确问题呢？书中给出了三个关键步骤：

1.界定问题的边界与范围

作者强调：“界定问题边界是避免分析方向跑偏的重要环节。很多时候，人们之所以会在数据分析中走弯路，就是因为一开始没有清晰界定问题的范围，导致后续收集的数据杂乱无章，分析重点模糊不清。”书中给出了一个经典案例：

某食品公司发现 “某款零食的销量不佳”，最初团队没有界定问题边界，收集了该零食的生产、销售、宣传等所有数据，分析了很久却没有找到关键原因。后来，他们重新界定问题：“近三个月，该零食在一线城市超市渠道的销量同比下降 15%，其他渠道和地区销量正常”，通过这样的边界界定，后续的数据分析很快聚焦到 “一线城市超市渠道的陈列位置、促销活动” 等关键因素上，最终找到销量下降的原因是该零食在一线城市超市的陈列位置被调整到了角落，消费者关注度降低。

2.将问题转化为可衡量的目标

“模糊的问题无法用数据解决，只有将问题转化为可衡量的目标，数据才能发挥作用。”书中以某互联网公司的客户服务部门为例，该部门最初的目标是 “提升客户服务质量”，但由于目标不可衡量，团队的工作始终没有明确的方向。后来，他们将目标转化为 “客户咨询的平均响应时间从 10 分钟缩短到 5 分钟”“客户问题的一次性解决率从 70% 提升到 90%”，基于这两个可衡量的目标，团队开始收集 “客户咨询响应时间”“问题解决情况” 等相关数据，分析影响目标达成的因素，最终通过优化客服人员排班、完善知识库等措施，成功实现了目标。

3.明确问题的相关方与影响因素

“任何问题都不是孤立存在的，明确问题的相关方与潜在影响因素，能帮助我们更全面地理解问题，避免遗漏关键信息。”比如，某企业发现 “员工离职率上升”，在明确问题时，需要考虑相关方包括人力资源部门、各业务部门、离职员工等；影响因素可能有内部的薪资福利、晋升空间、工作氛围，外部的行业人才需求、竞争对手的招聘政策等。只有明确了这些，后续收集数据时才能覆盖到关键维度，分析结果也才更全面、准确。

（二）第二步：数据收集 —— 确保数据的有效性与准确性

明确问题之后，就进入到数据收集阶段。作者在书中强调：“收集数据不是简单地‘越多越好’，而是要‘精准有效’。无效的数据不仅无法帮助解决问题，还会干扰分析判断，浪费时间和精力。” 那么，如何进行有效的数据收集呢？书中给出了以下关键要点：

1.根据问题目标确定数据需求

“数据收集的前提是明确‘需要什么数据’，而‘需要什么数据’取决于我们之前确定的问题目标。”书中提到一个反面案例：某家电企业要分析 “某型号冰箱销量下滑的原因”，数据收集团队没有结合问题目标，而是收集了企业所有家电产品近一年的销量数据、生产数据、原材料采购数据等，数据量庞大且杂乱。在后续分析时，团队花费了大量时间整理无关数据，却迟迟无法聚焦到冰箱销量下滑的关键因素上，导致分析效率极低。

2.确保数据的质量：完整性、准确性、一致性

“数据质量是数据分析的生命线，低质量的数据会导致分析结果失真，进而误导决策。” 作者在书中详细阐述了数据质量的三个关键指标：

· 完整性：数据是否完整，没有缺失关键信息。

· 准确性：数据是否真实、准确，没有错误或偏差。

· 一致性：数据在不同来源、不同时间段的统计标准是否一致。

为了确保数据质量，作者建议在数据收集过程中建立 “数据核对机制”：一方面，在收集数据时，与数据提供方确认数据的统计标准、来源等信息，避免因理解偏差导致数据不一致；另一方面，在数据收集后，通过抽样检查、逻辑验证等方式，排查数据中的错误和缺失，例如，检查 “销量” 是否为负数、“客户年龄” 是否在合理范围内等。

3.选择合适的数据来源

“数据来源的选择直接影响数据的有效性和可靠性，不同的问题需要从不同的来源收集数据。” 书中将数据来源分为内部来源和外部来源：

· 内部来源：企业自身积累的数据。内部数据的优势是与企业实际业务紧密相关，数据的针对性和可靠性较高，例如，分析企业产品销量时，销售系统中的历史销量数据是最直接、最核心的数据来源。

· 外部来源：企业外部的公开数据或购买的数据，如行业报告、政府统计数据、第三方数据平台（如艾瑞咨询、易观分析）的数据、社交媒体数据、竞争对手公开数据等。外部数据的优势是能帮助企业了解行业趋势、市场环境和竞争对手情况，弥补内部数据的局限性。

作者在书中提醒读者，选择数据来源时，要优先选择权威、可靠的来源。例如，政府统计部门发布的行业数据比普通自媒体发布的数据更具可信度；企业内部经过长期积累和验证的业务系统数据比临时统计的 Excel 数据更准确。同时，要注意数据的时效性，尤其是市场环境、竞争对手等外部数据，时效性越强，对问题分析的参考价值越大。

（三）第三步：数据分析 —— 从数据中挖掘关键信息

收集到有效、准确的数据后，就进入到数据分析阶段。这一阶段的核心目标是 “从数据中挖掘出与问题相关的关键信息，找到问题的原因或解决方案”。作者在书中强调：“数据分析不是简单地计算数据、制作表格，而是要运用恰当的分析方法，结合业务逻辑，对数据进行深入解读。很多人在数据分析时陷入‘唯数字论’，只关注数据的大小、增减，却忽略了数据背后的业务含义，这样的分析毫无意义。” 书中介绍了几种实用的数据分析方法，适用于不同的问题场景：

1.对比分析：找到数据差异背后的原因

“对比是发现问题、分析原因的最基础也最有效的方法之一。没有对比，就无法判断数据的好坏、变化的合理性。”对比分析的核心是 “选择合适的对比对象和对比维度”，常见的对比方式包括：

· 与目标对比：将实际数据与预设的目标数据对比，判断目标的完成情况，分析未完成目标的原因。

· 与历史数据对比：将当前数据与过去同期、上期的数据对比，分析数据的变化趋势，判断变化是否正常。

· 与同类对象对比：将自身数据与同类企业、同类产品、同区域的数据对比，了解自身的竞争地位和差距。

书中以某连锁餐厅为例，该餐厅发现 “某门店的利润率下降”，通过对比分析：首先，与该门店的历史利润率对比，发现近两个月利润率从 20% 下降到 12%，且下降趋势明显；其次，与同区域、同规模的其他门店对比，发现其他门店的利润率基本稳定在 18%-20% 之间，说明该门店的问题并非行业或区域整体环境导致；最后，将该门店的各项成本（食材成本、人工成本、租金成本）与其他门店对比，发现该门店的食材损耗率高达 8%，远高于其他门店的 3%-4%，最终确定利润率下降的原因是食材损耗率过高。

2.细分分析：拆解数据，定位具体问题

“很多时候，整体数据无法反映具体问题，只有将数据进行细分，才能找到问题的关键所在。” 作者在书中强调，细分分析的核心是 “按不同维度对数据进行拆解”，常见的细分维度包括时间（年、月、周、日、时段）、地区（国家、省份、城市、门店）、客户（年龄、性别、消费等级、购买频率）、产品（品类、型号、价格带、规格）等。

例如，某电商平台发现 “近一个月的整体订单量下降 10%”，若仅看整体数据，无法找到具体原因。通过细分分析：

· 按时间细分：发现订单量在工作日基本正常，周末下降明显，尤其是周六下降了 25%；

· 按地区细分：发现一线城市订单量下降不明显，二三线城市下降了 18%；

· 按客户细分：发现新客户订单量下降了 30%，老客户订单量基本稳定；

· 按产品细分：发现服装品类订单量下降了 22%，其他品类（家电、食品、美妆）下降不明显。

通过这样的细分，很快就能定位到问题的关键：二三线城市周末的新客户服装订单量大幅下降。后续再针对这一具体问题，分析是周末的促销活动没有覆盖二三线城市，还是新客户对服装品类的需求发生了变化，或是物流配送在周末出现了问题等。

书中还提到，细分分析要注意 “适度原则”，并非细分维度越多越好。如果过度细分，会导致数据样本量过小，失去统计意义。

3.相关分析：探究变量之间的关联关系

“在很多问题中，不同变量之间存在着关联关系，通过相关分析，能帮助我们找到影响问题的关键因素，为后续的决策提供依据。” 作者在书中解释道，相关分析的核心是 “判断两个或多个变量之间是否存在关联，以及关联的强弱程度”，常用的衡量指标是相关系数（取值范围为 - 1 到 1，相关系数越接近 1 或 - 1，说明变量之间的关联越强；越接近 0，关联越弱）。

作者特别强调：“相关关系不等于因果关系。两个变量之间存在相关关系，不代表其中一个变量是另一个变量的原因，可能只是巧合，或者存在第三个变量同时影响这两个变量。” 例如，某地区的 “冰淇淋销量” 和 “溺水事故数量” 之间存在正相关关系（夏天冰淇淋销量高，溺水事故也多），但这并不意味着冰淇淋销量增加导致了溺水事故，而是因为 “夏天温度升高” 这一第三个变量，同时导致了冰淇淋销量增加和人们游泳次数增多（进而溺水事故增加）。

在实际应用中，相关分析常用于 “筛选关键影响因素”。例如，某饮料企业要分析 “影响产品销量的因素”，收集了 “广告投入、价格、促销活动频次、气温、竞品价格” 等多个变量的数据，通过相关分析发现：“广告投入” 与销量的相关系数为 0.8（强正相关），“气温” 与销量的相关系数为 0.7（较强正相关），“价格” 与销量的相关系数为 - 0.6（较强负相关），“促销活动频次” 和 “竞品价格” 与销量的相关系数接近 0（弱相关）。基于这样的分析结果，企业可以将重点放在优化广告投入、根据气温调整生产计划、合理制定价格等方面，而无需在促销活动频次和关注竞品价格上花费过多精力。

（四）第四步：数据可视化 —— 让分析结果更易理解与传播

“好的分析结果需要通过有效的方式呈现，数据可视化就是将复杂的数据和分析结论转化为直观、易懂的图表，帮助他人快速理解核心信息。”书中给出了数据可视化的核心原则和实用建议：

1.核心原则：简洁、清晰、突出重点

“数据可视化的目的是传递信息，而不是展示技巧。简洁的图表才能让读者快速抓住核心内容，避免被无关元素干扰。” 作者在书中强调，在进行数据可视化时，要做到：

· 去除冗余元素：删除图表中不必要的网格线、边框、图例（若能直接在图表中标注）、装饰性图案等，让图表更简洁。

· 突出关键信息：通过颜色、字体大小、图表类型等方式，突出需要重点传递的信息。例如，在分析 “各产品销量占比” 时，若某款产品的销量占比最高（达到 40%），可将该产品对应的扇形区域用醒目的颜色（如红色）标注，其他产品用浅色（如灰色）标注，让读者一眼就能关注到核心信息。

· 保持逻辑清晰：图表的标题、坐标轴标签、单位等信息要完整、准确，避免读者产生误解。例如，在制作 “月度销售额趋势图” 时，横轴要明确标注 “月份”（如 2024 年 1 月、2024 年 2 月），纵轴要标注 “销售额（万元）”，标题要明确为 “2024 年 1-6 月某产品月度销售额趋势图”，确保读者能清晰理解图表所表达的内容。

2.图表类型选择：匹配数据与分析目标

“不同的图表类型适用于不同的数据类型和分析目标，选择错误的图表类型会导致信息传递不准确。” 作者在书中详细介绍了几种常用图表类型的适用场景：

· 柱状图：适用于 “对比不同类别数据的大小”，例如对比不同地区的销售额、不同产品的销量等。柱状图的优势是直观、易于比较，读者能快速判断不同类别之间的差异。

· 折线图：适用于 “展示数据随时间的变化趋势”，例如某产品近一年的销量变化、某地区的月度气温变化等。折线图能清晰地反映数据的上升、下降或波动趋势，帮助读者预测未来的变化方向。

· 饼图 / 环形图：适用于 “展示各部分占整体的比例关系”，例如各产品销量占总销量的比例、各部门费用占总费用的比例等。需要注意的是，饼图 / 环形图不适用于类别过多（建议不超过 6 个）或各部分比例差异过小的情况，否则会导致图表拥挤、难以区分。

· 散点图：适用于 “展示两个变量之间的相关关系”。通过散点图，读者能直观地看到两个变量之间是正相关、负相关还是无相关。

· 漏斗图：适用于 “展示流程中各环节的转化率”，例如客户从 “浏览商品 - 加入购物车 - 下单 - 付款 - 确认收货” 的转化过程。漏斗图能清晰地反映出各环节的流失情况，帮助找到流程中的薄弱环节。

3.颜色与字体：辅助信息传递

“颜色和字体的选择虽然是细节，但对信息传递的效果有重要影响。” 作者在书中建议：

· 颜色选择：尽量使用简洁、统一的颜色方案，避免使用过多鲜艳、杂乱的颜色。

· 字体选择：选择清晰、易读的字体，避免使用过于艺术化、难以辨认的字体。标题字体可适当加粗、放大，突出主题；坐标轴标签和数据标注的字体要清晰，大小适中，确保读者能轻松阅读。

（五）第五步：行动建议 —— 将分析结果转化为实际行动

“用数据解决问题的最终目的是推动行动，解决实际问题。如果只是得出分析结论，而不转化为具体的行动方案，那么整个数据分析过程就失去了意义。” 作者在书中强调，将分析结果转化为行动，需要关注以下几个关键环节：

1.明确行动主体与责任分工

“任何行动都需要明确的负责人和执行团队，否则会出现‘人人有责，人人无责’的情况，导致行动无法落地。”书中举例：某企业通过数据分析发现 “某款产品的客户投诉率过高，主要原因是产品包装容易破损”，此时需要明确行动主体 —— 生产部门负责改进包装设计，质量部门负责检验改进后的包装质量，销售部门负责收集客户对新包装的反馈，同时明确各部门的完成时间节点（如生产部门需在 1 个月内完成包装改进，质量部门需在改进后 1 周内完成检验），确保行动有序推进。

书中还提到，在明确责任分工时，要结合各部门的职责和能力，避免将任务分配给不相关或不具备相应能力的部门。

2.制定具体、可执行的行动方案

“模糊的行动指令无法指导实践，只有制定具体、可执行的行动方案，才能确保行动的效果。”一个完整的行动方案应包括 “行动目标、具体措施、资源需求、时间节点、衡量标准” 五个要素：

· 行动目标：明确行动要达成的具体结果，与之前的问题目标相呼应。例如，针对 “产品包装容易破损” 的问题，行动目标可以是 “将产品包装破损率从 10% 降低到 2% 以下”。

· 具体措施：详细说明为达成目标需要采取的步骤。例如，生产部门可以采取 “更换更耐磨的包装材料”“增加包装层数”“优化包装封口工艺” 等具体措施。

· 资源需求：明确行动所需的人力、物力、财力等资源。例如，更换包装材料需要增加原材料采购成本，优化封口工艺需要技术人员进行调试，这些都需要提前规划资源。

· 时间节点：确定行动的开始时间、关键节点时间和完成时间。例如，“第 1-2 周：调研合适的包装材料；第 3-4 周：完成包装样品制作；第 5 周：进行样品测试；第 6-8 周：批量生产新包装”。

· 衡量标准：明确如何判断行动是否成功。例如，通过 “产品包装破损率检测”“客户投诉率统计” 等方式，衡量包装改进措施的效果，若破损率降低到 2% 以下，客户投诉率相应下降，则说明行动成功。

3.建立行动效果的跟踪与反馈机制

“行动方案在执行过程中可能会遇到各种问题，建立跟踪与反馈机制，能及时发现问题、调整方案，确保行动目标的达成。” 作者在书中建议，跟踪反馈机制应包括以下内容：

· 定期跟踪：按照时间节点，定期检查行动的进展情况。

· 数据监测：通过收集相关数据，监测行动效果。

· 灵活调整：若发现行动进展缓慢或效果不佳，要及时分析原因，调整行动方案。

书中以某快递公司为例，该公司通过数据分析发现 “快递配送延误率过高，主要原因是配送路线不合理”，制定的行动方案是 “优化配送路线，由调度中心根据订单地址规划最优路线”。在执行过程中，通过定期跟踪发现，部分偏远地区的配送延误率仍较高，原因是新规划的路线没有考虑到偏远地区的交通状况。于是，调度中心及时调整方案，针对偏远地区单独规划路线，并增加配送车辆，最终使整体配送延误率从 15% 降低到 5% 以下。

三、总结：用数据思维解决问题的核心要点

《如何用数据解决实际问题》这本书，从 “明确问题、数据收集、数据分析、数据可视化、行动建议” 五个环节，构建了用数据解决实际问题的完整框架。书中没有复杂的公式和技术，而是通过大量贴近实际的案例和通俗易懂的语言，让读者理解并掌握 “以问题为导向” 的数据分析思维。总结全书的核心要点，主要包括以下几个方面：

1.思维先行：数据服务于问题，而非相反

全书始终强调，数据分析的起点是 “问题”，而不是 “数据”。在进行任何数据分析之前，都要先明确 “要解决什么问题”“希望达成什么目标”，避免陷入 “为了分析而分析” 的误区。

2.注重基础：数据质量是分析的前提

无论使用多么先进的分析方法，若数据质量不高（存在缺失、错误、不一致），分析结果都将失去意义。因此，在数据收集阶段，要严格把控数据的完整性、准确性、一致性，建立数据核对机制，确保收集到的是有效、可靠的数据。

3.方法实用：选择适合问题的分析与可视化方式

数据分析不需要追求复杂的方法，关键是选择适合问题的方法。对比分析、细分分析、相关分析等基础方法，在很多实际问题中都能发挥重要作用；数据可视化也不需要过度追求美观，简洁、清晰、突出重点才是核心，选择匹配数据与分析目标的图表类型，才能有效传递信息。

4.落地为要：将分析结果转化为行动

用数据解决问题的最终落脚点是 “行动”，只有将分析结论转化为具体、可执行的行动方案，并建立跟踪反馈机制，才能真正解决实际问题。否则，再好的分析结果也只是 “纸上谈兵”。

这本书不仅适合从事数据分析相关工作的人员阅读，也适合所有需要通过数据做出决策、解决问题的职场人。无论是提升工作效率、优化业务流程，还是解决企业经营中的实际问题，书中所传递的 “用数据思维解决问题” 的方法，都能提供有力的指导。正如作者在书的结尾所说：“数据思维不是一种天赋，而是一种可以通过学习和实践培养的能力。只要掌握了正确的方法，每个人都能学会用数据解决实际问题，在数据时代中占据主动。”