Clarifying article options It seems like the user wants an article about uncovering hidden truths in sports technical statistics, but I'm not entirely sure what they mean. To clarify, I can ask if they're interested in sports box scores, business KPIs, or scientific data. I should also provide a brief outline and some teaser options to engage them. I'll structure my response with bullet points, including sections like sports, business product analytics, scientific research, and social statistics, and offer to show examples or how to audit a dataset using Python and pandas.Creating a checklist for truth in stats I'm thinking about proposing a checklist to uncover hidden truths in statistics. To make it concise, I’ll cover key items like defining the question, identifying the data generation process, cohort details, causality DAG, and testing for biases like survivorship and outliers, among others. Visualization will include comparisons of raw versus adjusted data. Since the guidelines stress conciseness, I should compile a compact list with a high information density. I might title it "看懂技术统计，别被数据骗."
你是想聊体育比赛的“技术统计”（如篮球/足球的盒子分）背后隐藏的真相，还是商业/科研里的统计指标？先给你一份通用的“防被数据骗”速查框架，选好场景我再用你的语境举例、给到可复用的分析模板。
看数据别被骗（速查清单）
- 指标是否对决策：是不是为了“看起来好看”的数？警惕“唯指标论”（Goodhart 定律）。
- 分母和口径：看率不看量（每人/每次/每回合/每千UV）；明确包含与排除规则。
- 样本与选择偏差：幸存者偏差、只看成功案例、曝光不均衡。
- 时间与基线：季节性/节假日、回归均值、口径/版本变更点；看环比、同环比、事件前后AB差。
- 聚合误差与辛普森悖论：总平均掩盖分层差异；务必按关键维度（人群/渠道/分区/对手强度）分层看。
- 相关≠因果：混杂因素与反向因果；用对照组、工具变量、或因果图（DAG）理清路径。
- 多重比较与显著性：别p-hacking；关注效应量与置信区间；控制FDR（Benjamini–Hochberg）。
- 数据质量：缺失/异常、延迟、埋点变更、单位换算、去重；记录数据字典与变更日志。
- 可视化陷阱：截断Y轴、双Y轴误导、累计掩盖当期、对数轴未标注、色标不均。
- 指标分解：把“北极星指标”拆为乘法因子（量×率×结构），定位贡献与约束瓶颈。
常见场景里的“隐藏真相”示例
- 体育技术统计：总得分与效率（每回合/每射门xG）、垃圾时间膨胀、对手强度校正、节奏影响、+/- 与阵容搭档、角色防守影响难被盒子分体现。
- 业务运营：整体转化率上涨可能只是流量结构变了；新增优惠提高下单但降低长期留存；人群/渠道/地区分层后故事反转（辛普森）。
- 科研/公共数据：显著但效应量很小；事后分组多次检验；测量误差与漏报；基线风险不同导致治疗看似无效。
我可以做的
- 选定你的场景，给一份“从原始表到可信结论”的分步脚本（Python/pandas），内含分层、口径对齐、置信区间与可视化模板。
- 用你的样例数据跑一次，产出“原始→清洗→分层→因果推断/对照→结论”的可复用notebook。
告诉我你的场景与目标：
- 体育技术统计（请注明项目与你关心的指标）
- 业务/产品数据（指标、表结构、决策问题）
- 科研/社会统计（研究问题与数据来源）