作為一名商業分析師，最怕遇到「數據出錯」的問題。
數字上的失誤包含：簡報上的百分比放錯、報表上數字不對、SQL 下的條件不對導致 raw data 本來就是錯的。
上述提到的這幾項失誤，墨菲本人都在工作中經歷過（苦笑）。
與此同時，我也歸納出一項結論，90% 以上的失誤都是在老闆急著要數字、工作一多又趕著完成時所犯下的。
那麼要如何把工作做得又快又好，而且在數據上不能出錯呢？這時候就得依靠一套數據檢查機制。今天的文章集結了墨菲的血淚史，跟大家分享如何避免數據上的失誤。
延伸閱讀：工作中發生失誤該怎麼辦
為什麼要避免數據失誤
有人認為數字出錯，趕快改一下就好了，這應該沒什麼大不了的？話是這麼說沒錯，不過數字出錯產生的影響可大可小，像是：
- 影響工作效率：最直接的影響便是重做所花費的時間成本，以及溝通成本。
- 降低工作可信度：許多老闆在看簡報時，如果發現其中某個數據失誤，他們會認為這份簡報沒有任何參考價值，因為其他數字很可能也是錯的。
- 影響商業決策：數字出錯可能導向截然不同的決策方向，小至影響某個活動或是專案，大至影響一間公司的運營策略！
那麼接下來要跟大家分享，我自己發現 3 個工作上可以用來檢查數字的方法。
方法 1：殊途同歸法
首先要分享的是「殊途同歸法」，這也是我最常使用的檢查方法。
舉例來說，假設這個月品牌的總訂單數是 300，那麼拆到不同會員等級，理論上加總也應該是 300 才對。如果你發現兩者加總不一，那麼通常是其中一邊數字出錯。
如果這個品牌的性別只分成男、女，那麼兩者加總起來的數字也要等於 300。
這樣的檢查方法適用於做簡報，當你在簡報中放了很多張圖表，將同樣的數字拆到不同維度來看，如果前後的總數不一致，那麼代表有一邊的數字出錯，需要進一步檢查。
方法 2：異常數除錯法
這個方法適用於百分比檢查。
舉例來說：當你在檢視每月的成長百分比，發現其中某月份暴漲或是暴跌（比如下圖中的六月），這時就可以回頭檢查數字是否有誤。
當然，實際情況也可能是如此。不過保險起見，針對百分比異常的數字，可以快速檢查一下 raw data 是否出錯。
另外也推薦大家，如果在使用 Google 試算表時可以直接使用：格式 > 條件式格式設定 > 再選擇色階就可以做出跟上圖一樣的色階成果囉！
通常我習慣選擇右下角打勾的色階，將中間點調成「數字」，空格內填入 0。如此一來，針對小於 0 的數字會呈現紅色，在報表展示上一目了然。
方法 3：常識判斷法
最後一種方法，是主管最常用的，就是常識判斷法。
這個方法適用於對數字敏銳度高的人。舉例來說，假設公司每月的購買人數是 100 ~ 200 人，舉辦活動時可以達 300 ~ 500，當你發現其中某個月份是 900 人時，這就代表數字有問題啦！
其實常識判斷法相當仰賴你在每次交數據出去前，都先想一遍：為什麼這個數字是這樣？這個數字過高合理嗎？
當你發現有疑慮的地方時，別忘了再檢查一次數字是否正確。
總結
今天分享給大家 3 個檢查數字的方法：
- 殊途同歸法
- 異常樹除錯法
- 常識判斷法
以上方法可以幫助你在時間緊迫下，快速過濾出有問題的數字，從而避免數據上的失誤。
不過，最終還是要大家養成檢查數字的習慣，哪怕是抱持著懷疑的態度，或花幾秒鐘時間掃一眼，就能提高工作的正確度。
