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多年增速不能把各年增长率简单算术平均，因为增长按复利累积。计算平均增速应使用几何平均或复合增长公式，并以起止年份的完整期数为准，避免把中间波动误当成稳定速度。

数读文章的摘要可能只强调显著变化，省略样本范围和限定条件。阅读时应打开对应数据表，核对指标定义、时间区间和计算方式，确认文字结论与表格数值一致后再引用。

普查覆盖范围广，但仍可能因漏登、重登、填报错误或口径理解不一致产生误差。使用普查结果时，要查看登记方式、修订记录和公布说明，不能把总数视为绝对精确。

标准差描述个体数据围绕均值的离散程度，标准误描述样本统计量估计总体参数时的波动。图中误差线若未注明是哪一种，就不能直接判断个体差异或估计精度，需回看方法说明。

贡献率是某部分增量占总增量的比重，拉动百分点则是贡献率乘总体增速后的结果。两者一个用百分比表示结构贡献，一个用百分点表示对增速的作用，不能互相替代。

抽样误差来自随机抽取，通常随样本量增大而缩小；抽样偏差来自抽样框遗漏或执行偏差，扩大样本也不能消除。读文章时应分别看误差范围和样本纳入方式。

一张图给每个点都加数值标签，容易与折线、网格线混在一起。更稳妥的做法是只标起点、终点、最高点、最低点和关键拐点，其余数值交给坐标轴读取；这样既保留精度，也不影响整体趋势。

树状图用矩形面积表示数值大小，适合看层级构成，但面积要读者心算，精确比较困难。若需比较具体数值，应同时给出数据标签或表格，避免只凭面积下结论。

条形图按数值排序便于比较大小，按类别顺序排序则保留原始结构。看排序图时先确认排序依据，避免把排列先后误当成重要性或因果顺序。

同一指标可能有初步数、修订数和最终数，不同发布批次的结果并不相同。图表和表格应同时标注数据版本号与发布日期，引用时保留这些信息；否则把新旧版本混在一起，容易把修订误读成真实变化。

散点大量重叠会掩盖样本密度，肉眼可见的点数并不等于实际频数。可结合透明度、分箱计数或密度图判断集中区域；若点被抖动错开，坐标位置也不再精确。

描述性结论只说明已观察数据的变化，推断则涉及未观察对象或原因。阅读时留意“可能”“表明”等措辞，并回到样本、方法和图表依据核对。

热力图的深浅只是编码，颜色本身没有大小含义。阅读时应先找到图例的色阶与对应数值区间，注意色阶是等距还是分段，再判断两个格子的差距。图例缺失或色阶非线性而未注明时，颜色差异不宜直接当作数量差异。

人均指标除受总量影响，也取决于分母人口的选择。用常住人口还是户籍人口、年平均人口还是年末人口，会得到不同结果；比较时应确认分母定义一致。

网格线用于辅助读数，但过密、过深会与数据线争夺注意力。保留主要刻度对应的浅色网格线，减少次要网格线，能让趋势更清楚；如果图本身较短，也可以只保留坐标轴刻度而不画网格。