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在业务环境中进行统计分析的良好做法
（虽然我意识到这不完全是统计信息，而是有关在业务环境中分发统计信息，所以我认为统计信息仍在CV的主题范围内） 简要背景： 我们的业务环境（我怀疑其他环境）具有支持功能，专门从事统计分析和研究。我们与商业情报部门紧密合作，并受其他部门的委托进行工作。实际上，数据，分析和结论不属于我们：我们收集数据，进行分析并得出结论，以供专员在其工作中使用。 我想做的事： 目前，我们采用放任自流的方式。在调试工作时，将分配支持功能中的个人，由商务智能收集（或提取数据，如果有的话），进行分析，并将最终结论发送给专员。松散的理由是，通读分析不是专员的职责；确保支持我们对专员要探讨的问题/主题提供正确的分析是我们的支持职能。 我想在制作方法上调用更多的结构 a）我们对更高质量的分析； b）当我们的分析可能导致错误的决定时提供辩护；和做 c）我们的分析更加透明，因此我们不会被视为收集数据并吐出结果的“黑匣子”。 我最初的想法是： 制作包含每项工作的技术文档，以证明所采用的方法，所作的假设，发现的问题，存在的不确定性等。尽管不一定所有人都可以理解，但应将其用作解释以下内容的方法：专员使用得出的结论的后果。这会将一些风险转移到感觉应该属于的地方：委托人。 将所有分析限制在一个软件包中，例如Stata，SPSS或R，并要求在技术文档的旁边生成一整套代码。我们所有人都有使用Microsoft Excel进行某些类型的分析的习惯（坏习惯比什么都重要）。但是，Excel不能促进分析的简单可重复性。这有助于在质疑我们的分析时捍卫支持职能，在我们的方法中建立透明性，而且使（3）的角色更加容易： 为每件必须分配“签核”工作的作品分配一位审稿人，然后再将其发送给专员。通过加签，它将分析的完整性分配给2个人，并鼓励他们共同努力（2个负责人比1个负责任）。这将提高分析质量，并提供一定的辩护性。 在这种商业环境中是否还有其他可以应用的良好实践方面？