各种团队的数据分析报告，是真是假？

作为一个小领导者，他经常阅读来自各个团队的数据分析报告，这似乎是基于理性和事实的雄辩，但可能是有意或无意的诡辩。让我常常像傻白甜美少女面对追求的少男一样，面对这些严谨的数据分析也不得不多几个心眼。1、视觉误导一般来说，画图很容易让人肃然起敬，至少姿势是足够的，但其中很容易出现诡计。为了表达中国城市化率的提高和家庭小型化趋势对房价的支撑作用，下图作者设置了两个柱状图。然而，为了表达这两个指标的强劲趋势，Y轴并不是从0开始的，所以它更有可能在视觉上产生影响，但它具有误导性。(只是被误导了，前几年买房也不是坏事。)为了表达软件开发不同层次之间的巨大工资差异，下图作者实际上将最低值、平均值和最高值叠加在一起。效果出来了，但逻辑和节操却大珠小珠落玉盘。2、使用孤独或不可靠的绝对值“森林大鸟”，这句话特别适合使用孤独或不可靠的绝对值来证明他们的价值数据分析，这是一些场景经常出现在大公司，因为大公司产品经理更喜欢依靠巨大的流量来尝试一些新的功能。比如最近某个产品推出类社区的产品功能，大家都质疑与主方向无关。产品经理立即跳出来反驳，n个使用该功能的用户已经找到了工作(找工作是该产品的核心功能之一)。然而，每天都有成千上万的用户在产品中晃来晃去，做任何事情都不稀奇。举出孤证有趣吗？此时想起知乎名言：脱离剂量，谈食物毒性，都是耍流氓。因此，为了给人留下深刻印象，参考“奶子大了什么鸟都有”，这句话可以考虑改为“数字大了什么鸟都有”。3、虽然许多数据分析都有详细的数据，但逻辑推理却极其混乱。前段时间，一款产品在一级入口推出了新功能X，但可能与位于二级入口的原功能Y发生冲突，X抢走了使用Y的用户。在挑战产品经理时，经过一天的数据分析，他自豪地声称：担心是多余的，因为数据显示，60%使用X功能的用户使用Y功能。4、为了工作的严谨性，小规模测试产品经理经常使用小规模测试甚至AB测试来观察新的功能。然而，一个奇怪的现象是，小规模测试效果好的功能在全量测试后并不令人满意。这通常是由取样偏差引起的，由于渴望获胜，产品经理在取样时很容易有意或无意地形成取样偏差。两个常见的偏差是幸存者偏差和辛普森偏差。幸存者偏差。前一段时间，我公司从事用户开放日，并与应邀用户进行FocusGroup(用户焦点访谈)。因此，在采访中，用户对我们的产品非常满意，这大大超出了我们的预期。除了用户保持绅士风格或淑女风格不敢面对面地批评我们外，更重要的原因是邀请是通过我们的应用程序的推广，用户不会被我们伤害，所以善意爆发。如果基于这些用户进行小规模的新功能测试，就会出现偏差。辛普森偏差。下图是从网上提取的肾结石治疗方案AB测试。在单个案例中，A方案优于B方案；但总的来说，结论是逆转的。如此令人惊讶的结论主要来自于不同的样本：大小结石病例在A和B中的组成比例差异很大，导致两个完全不同的样本，导致结果逆转。5、据说世界上比暧昧关系更难证明的是因果关系，比暧昧关系更容易出错，陷入泥潭。面对不受欢迎的问答，自鸣得意地利用百度指数的相关功能，在“诗歌”和“感恩节”之前发现了强烈的相关性，所以他们找到了各种理由来相信他们之间的因果关系。虽然总觉得有点不对劲，但为了骗赞还是忍不住发了。因此，更有可能的因果关系是：被教学版中文教科书折磨的六年级学生赶上了“敲诗之门”的综合学习活动。教科书的进展正在这个时间点左右，所以大量的小学生搜索“诗歌”来完成家庭作业。生活中有很多错配因果关系的案例，大家可以注意收集。然而，有一个非常有趣的外国网站(15insanethingsthatcorelatewitheachother)已经很搞笑了，专门列出了看似逻辑相关但实际上因果关系混乱的例子。为了行文自嘲，发出来和大家分享。(1)尼古拉斯凯奇在电影中的出现与淹死在游泳池里的人数密切相关。(2)被床单缠死的人数与人均奶酪消耗量密切相关。(3)美国在科技和空间领域的投资与绞死和各种窒息模式的*人数密切相关。

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