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关于数据的两个常见误区

2021-01-06 15:02:56 阅读(166 评论(0)

通常,无论是用户研究、产品运营还是竞争产品分析,数据分析都是必不可少的。如果项目中有一些差异,没有人能说服任何人,他们经常谈论数据。可以看出,在开发产品时,数据的统计和分析是非常重要的。每个人都说数据是客观的,但事实上,数据受到背景环境、统计师、统计方法、分析师意见等多种因素的影响,所以我们经常在统计和分析中陷入误解,无法得到正确的答案。下面简单说一下关于数据的两个常见误区。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。让我们先讲一个小故事: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,但如果所有装甲都增厚,灵活性将降低,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:明显的事件夸大了意外因素明显的事件更容易占据我们的视线,从而高估了事件发生的概率。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。例如,富士康N跳,我们都认为这么多人跳楼,富士康一定太黑暗了,但我们没有注意到富士康员工约37万,根据12跳自杀率不到10000,全国平均自杀率15000,N跳自杀率远低于全国自杀率,富士康12跳实际上是一个社会问题,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很多钱,也许你也想投身股市试运气,而忽略了散户8亏1平1赚的总概率。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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