现实中，数据分析师面临的不一定是具体的数据，也可能是抽象的数据信息。如何从这些抽象的数据信息中获取价值，提出解决解决方案呢。答案是运用假设校验里的“证伪法”。本节内容包括：什么是假设校验，什么是证伪法；一个案例展开分析，如何运用假设校验；总结。
1 什么是假设校验，什么是证伪法
假设校验是根据某些现有的信息和分析依据，做出某种假设，然后再继续研究和推理，最后作出是否接受该假设。运用假设校验的原因是现实世界中的各种变量呈网络关系，非线性关系，这些变量相互影响，互为传导。假设校验的第一步是大胆预测，然后是小心求证，即运用证伪法。
证伪法，即剔除无法证实的假设。原因是由于网络中变量的相互影响，导致无法非常准确的推导出哪个假设是完全正确，转而可通过多种证据推导出哪种假设的不可靠，并将其他剔除假设，最后剩下的则为最可能的假设，作为结论。
2 案例运用
背景：某生成PodPhone手机壳的科技公司需要知道PodPhone新手机的发布时间，从而安排恰当时机生产手机壳，保证在竞争对手前抢占先机，同时需避免过早生产，从而投资打水漂。
首先，我们根据常识，作出以下假设，如表1所示。
表1 假设情形表
其次，通过市场及相关机构，获得以下表2的重要原始数据。
表2 原始数据表
根据以上信息，提炼出变量，并标出各个变量间的相互作用。两个变量间的关系若为”+“，则表示两个变量是正相关，反之，则为负相关。详细如下图1所示。
图1 变量相互作用图
接着，根据以上数据的观察，可以明显剔除假设1和假设5，原因为：
继续分析，借助诊断性找出否定性最小的假设内容，列举出每项数据，并依次对假设进行诊断，‘+’表示支持，‘++’表示非常支持，‘-’表示不支持。通过以上方法得到以下表3。
从以上的诊断分析结果，其中，假设2最弱，假设3最强，假设4居中。因此，最终的推导出的结论是PodPhone新手机不是在下个月，但在6个月内发布。同时，生产PodPhone新手机壳公司的方案为不能开始生产，还需继续等待更新的消息。
3 总结
收集抽象的信息作为数据依据，依次对提出的假设做诊断性分析，采用证伪法依次排除明显错误的假设，直到最后剩下的最强、最可能的假设，并依据该假设制定决策。
（1）数据分析师处理的数据不一定是具体的数字数据，将更多面临抽象的信息数据。对于这类数据分析问题，需采用证伪法和诊断性分析法。
（2）证伪法的核心在于列出所有变量的相互作用，是促进还是互斥。谨慎的绘制出所有变量相互作用的模型图。
下期预告，《产品新人学数据分析第四课-标准偏差法》
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