分析知识与统计学理念的互通之处

这篇文章是《赤裸裸的统计学》的读后感。结合一些互联网分析的知识，我发现很多概念都有隐藏的交流，非常有趣。推荐阅读。为什么要明白统计学应该成为普通大众必备的常识，避免被越来越精致的数字陷阱所欺骗。至少当你看到各种百分比和收益率时，你可以更加警惕，思考他们的来源和计算方法。对于互联网工作者来说，在互联网上投射统计知识是数据相关的方法论。例如，流行的A/BTest本质上是控制变量法实验之一。不同的是，互联网更容易获取数据，比较实验更方便。这将是统计/数据分析的重大事件。想象一下Facebook中的数千个A/BGate，这是一个前所未有的大规模人口社会实验。这就是为什么近几年GrowthHacker，DataScientist越来越受欢迎的原因。容易获取数据量，降低存储成本，提高分析效率，使统计分析成本更低，规模更大，输出价值更高。在个人理解上，统计分析应该是整个数据过程的不同组成部分。统计在于工具或手段，分析更注重概念。比如回归分析之所以叫分析，不叫统计，是因为它已经包含了一些归因思想。再举一个栗子，决定取一批数据的平均数还是中位数，这是统计，如何使用，是分析。正如《赤裸裸的统计学》所指出的，统计分析是：坑1：通过选择合适的统计指标，准确表达数据集的内容。同时，也要防止有人利用这些指标的优缺点误导舆论，影响你的决策。平均数、中位数、四分位数：平均数对极值敏感，中位数不敏感。因此，北京的学生经常觉得他们的工资收入减慢了集体的后腿。.但如果看中位数和四分位数，情况可能会大不相同。绝对值，比率值：注册数为绝对值，注册率为比率值。当比率值出现异常时，首先要注意分子和分母的情况。比如有一天发现网站UV周同比增长了500%，可能是上周基数太低造成的。若一上来就从维度上细分，很容易跑偏。百分比，百分比差，百分比：百分比是一种常见的数据表达形式，其中猫腻也比较多。这类数字往往需要注意分母和分子之间的差异。以下是两个常见的例子:1。一件商品降价15%，然后涨价15%是一样的吗？2.对于百分差和百分比，税率从3%上升到5%，可以说上升了2个百分点，也可以说上升了67%，让人觉得效果大不相同。指数数据：即通过各种数据计算的指数，其优点是将所有信息浓缩成一个数字，易于理解，但容易忽略成分数据的影响。美团外卖在评估城市用户体验方面有一个非常复杂的指标，这是一个很好的例子。通过多项数据的整合，我们很好地实现了用户体验等虚拟事物。但需要注意的是，过度依赖它很容易导致误导性的结论。坑二：统计背景不够清晰，首先要了解：准确性和准确性有本质区别。如果你着急的时候我告诉你，公厕在你右边直走134.12米，很准确。但实际上，厕所在左边。准确的本质是让指标接近所描述的东西。这就需要统一衡量事物的指标。前20011年有争论：美国制造业是否正在衰退？从整体产出来看，从2000年开始一直在增长，而制造业的就业却在下降。因此，需要统一指标来表达制造业的繁荣。就像电子商务一样，我们需要明确我们目前关注的唯一核心指标，如订单数量、交易量等。不同的关注会导致公司的战略差异。第三，确定指标后，需要确定描述主体。同样的房价，政府说我们今年有60%的城市，平均房价比去年低！买房有希望！但实际上，40%的房子都涨价了，都集中在核心城市。人们还是买不起房子..关注时代背景:《赤裸裸的统计学》举了一个有趣的例子:如何评价历史上票房最高的电影。截至2011年，好莱坞票房前五名是阿凡达、泰坦尼克号、蝙蝠侠前传二、星球大战四和怪物史莱克二。但在历史阶段，通胀是不同的。考虑到通胀因素后，该榜单应更新为：乱世佳人、星球大战四、音乐之声、外星人ET和十诫。使用统计手段会影响人们的解读：截取有利时间段，混淆单位等。坑三:统计指标也有偏见。在选择样本和进行统计分析时，会出现各种偏见，导致结果丢失，谬误数千英里。选择性偏见：选择错误的样本，分析结论自然是错误的。例如，在硅谷的第三季中，Richard发布了Beta版本给自己的开发者朋友，好评如潮。但由于其启动难度太大，普通用户根本无法使用，最终注册用户虽有百万之巨，但活跃用户却寥寥无几。同样，在分析电子商务用户的习惯时，一、二线城市和三、四线城市的消费水平和习惯肯定会有所不同，单独选择会有偏见。发表偏见：学术研究或新闻更愿意发表肯定性结论，而不是否定性结论。玩游戏不会导致癌症的研究肯定不如证明PM会导致更短寿命的实验更受关注。记忆偏见：人们会因为结果而修改记忆。例如，许多成功人士会将原因归咎于某些因素，并将其放大为关键原因。但事实并非如此。幸存者偏见：通过选择样本来控制数据。简而言之，对于那些成功下单的用户，他们的注册成功率是100%。在日常分析中，要时刻警惕这种偏见的变异版本。坑4：在研究事物的相关性时，仔细选择统计实验，控制变量实验是一种更科学的做法。在现实生活中，有些变量很难甚至无法控制，因此需要通过各种统计实验来接近这种效果。随机控制实验：随机抽取样本，随机分配实验组和对照组。这是最理想的A//BTest，分桶战略的核心。自然实验：利用现有数据创建类似的随机实验。例如，在O2O城市运营中，很难长期控制城市进行实验所需的推广活动，以比较哪种更有效。适当的方法是从现有数据中选择不同活动的城市进行比较分析。差分类差分实验：利用时间和空间的比较来控制变量。例如，在研究教育年龄对寿命的影响实验中，美国分析了田纳西州在教育改革前后的数据变化，并与邻近州进行了比较。非连续分析实验：选择条件相似但结果不同的样本进行对比分析。如果你选择一群犯罪情况相似的青少年，一组需要被送往监狱，另一组只是为了避免监狱的灾难。通过对这两组人的分析，研究监狱对青少年后续犯罪率的影响。在赤裸裸的统计学中，还有一些关于概率、期望和回归分析的部分，仅限于篇幅，这里就不多说了。感兴趣的学生建议详细阅读这本书。一本更老的书还有《统计数字会撒谎》。希望这次分享能给大家带来一点收获。

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