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关于数据分析的两大误区

2020-12-21 15:49:51 阅读(163 评论(0)

 误解1:将某一类型的数据视为所有数据,导致分析结果错误 让我们从一个小故事开始:英国空军希望在第二次世界大战期间增加飞机的装甲厚度,但如果所有的装甲都增厚,它将降低灵活性,因此最终决定只增加攻击最大部分的装甲。后来,经过对中弹飞机的统计,工作人员发现大多数飞机都有更多的机翼弹孔,因此决定增加机翼的装甲厚度。直到后来一位专家说:“但是那些机头中弹的飞机还没有飞回来。” 这个故事应该分析所有的飞机,但统计样本不包括损坏的飞机,所以结论只是根据一些数据,或根据相同的特征(受伤),不能代表所有类型的数据,所以结果可能是错误的。 再举一个例子:不久前,为了分析人人网,我想看看人人网目前的用户访问情况,所以我选择了PV作为观测指标。通过alexa,人人网的PV在过去一年显著下降,这也证实了我的预期,因此我以此为论点进行了分析。但后来发现alexa只统计通过WEB的访问量,而用户移动终端的登录不在统计范围内!在过去的两年里,智能手机迅速普及,移动终端登录也非常普遍。这部分数据的缺失意味着上述统计数据基本上毫无意义,因为WEB终端访问量的下降可能是用户访问人人网络次数的下降,也可能是PC终端迁移到移动终端,因此该统计数据不能作为论据出现。 由此可见,我只统计了WEB端的访问情况,认为这是人人网的全部访问量,而忽略了移动端,从而导致了错误的结果。另一个问题是,因为我已经有了预期(人人网访问量下降),所以我正在为这个结论寻找相关的论点。当我找到符合我结论的论点时,很容易选择有利于我的数据而不做出更多的判断,这也是数据统计人员的一个常见问题。 用某种类型的数据代替所有的数据会误导我们做出错误的判断,统计时一定要注意这一点。一方面,我们需要意识到,在统计和分析数据时,我们应该始终考虑是否还有其他情况,是否有我们没有想到的数据类型。这些数据能否代表所有类型,并试图从更高的角度解释这些数据,而不是在获得数据后立即盲目分析。另一方面,它需要知识的积累。例如,如果你知道alexa是如何统计的,你很容易考虑移动终端的情况。知识的积累有助于我们做出准确的判断。这些知识和经验是从阅读或实践中获得的。平时多做,慢慢积累,时间长了自然会看得更全面。 误区二:明显的事件夸大了偶然因素 明显的事件更容易占据我们的视线,从而高估事件发生的概率。 例如,从年度统计中可以看出,近两年某基金的收益率达到100%,有某明星交易员等,人们会争相购买该基金,也会让人们认为购买该基金可以赚钱。事实上,很少有基金能全年保持这样的收益率。近两年收益前五的基金,五年后收益率很可能排名倒数第二,世界上大部分基金都无法跑赢市场。然而,人们仍然认为买基金真的很有利可图。当年XXX两年收益100%。两年收入达到100%只是偶然的,但由于事件过于鲜明,长期驻扎在人们的心中。 还有很多类似的事情。比如富士康的n连跳,大家都觉得这么多人跳楼,富士康肯定太黑了,但是大家都没有注意到富士康大概有37万员工。按照12连跳,自杀率不到14/4,而全国平均自杀率为15/10,000,n连跳自杀率远低于全国自杀率。可见,富士康的12连跳其实是一个社会问题,而不仅仅是一个企业问题。我们过于关注明确的事实,却忽略了背后的整体概率。 两天前,三人死于波士顿爆炸,微博祈祷,但阿富汗、伊拉克和其他国家几乎每天都面临这些问题,只是因为媒体不会整天报道新闻,每天攻击也麻痹人们的神经,所以我们只关注明显的波士顿爆炸,对其他地区每天发生的事情漠不关心。另外,比如你身边有人买股票赚了不少钱,也许你也会想投身股市试试运气,而忽略了散户8赔1平1赚的整体概率。另一个例子是,如果你周围有人买股票赚了很多钱,你也可能想投身于股市,而忽略了散户投资者的总体概率。你看到了各种成功企业家的报道,认为你也可以尝试创业,毕竟,成功的可能性似乎并不低。但你不知道那些不成功的人基本上没有机会被报道,事实上,创业成功的人可能不到1%。 说了这么多,其实太明显的意外事件会让我们忽略背后一直存在的整体概率。当你看到这些数据时,不要太情绪化。你看到的数据或事件可能只是一个例子,并不意味着大多数。你可以检查历史或平均情况,找到沉默的用户或数据,避免轻易做出判断和决定。理性对待这些事故,既不盲目跟随,也不嘲笑,在明确整体概率的情况下,消除事故因素,分析这些事故背后是否有一些值得借鉴的地方,从而吸收自己的产品或项目,使自己的产品或事情可能成为市场上的下一个“事故”。 

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