По ходу анализа данных у исследователей подчас возникают сложности с интерпретацией полученных результатов. Как, истолковывая данные, не исказить их суть? Где граница между фактурой и ее интерпретацией? Ведь на кону риск сделать неверные выводы, имея верную основу. Попробуем, разобраться, в чем разница. 

Базовый постулат: граница между данными и интерпретацией проходит между тем, что зафиксировано, и тем, что, как мы думаем, это значит.

Один и тот же факт может иметь несколько интерпретаций. Например, рост оттока клиентов может быть следствием не цены, а действий конкурента.

Хорошая интерпретация обычно базируется не на одной метрике, а на сшивке данных: количественных (опросы, аналитика) и качественных (интервью, отзывы).

Данные без контекста могут быть обманчивы. Например, спад кликов может быть вызван праздниками, а не плохим дизайном баннера.
В одном из выпусков Harvard Business Review опубликована полезная статья на эту тему: Data Is Worthless If You Don’t Communicate It.

Данные — это объективная основа, но интерпретация — всегда риск гипотезы. Чтобы принимать обоснованные решения, важно сохранять дисциплину разделения. Фиксировать, что есть, и размышлять, что это может значить, не смешивая одно с другим. На основе подтверждающих зарождающийся тренд сведений – если есть что подтверждать. Потому что если не находится множественных подтверждений явления как нового тренда – это частный случай, не более того, и действовать по его «указке» неразумно.