玩数据，不能透过现象看穿本质会摔得很惨！

上世纪90年代初夏的一个晚上，微风拂面，知道不停地鸣叫。在校园里，沙沙的声音从每个教室传来，表情木讷的高三学生在题海中漫游。在教室的最后一排，一个扎着马尾辫的漂亮女孩给旁边的男孩发了一张纸条，上面写着“我听说电影院今天演了《泰坦尼克号》。让我们逃课去看看吧！“男孩看到纸条后，脸上出现了淡淡的红晕，兴奋地回到纸条上。”我听说人民街的视频厅今天放了最新的《危险的男孩》。让我们去看看那个。那天晚上，这男一女在男孩的坚持下，还是去看了《古惑仔》。从第二天开始，女孩就开始亲切地叫他“兄弟”……两个人再也没有了。很多时候，如果你不能通过现象看穿本质，你会摔得很惨。追女生和玩数据都是一样的。 第一，从砍人神父看数据解读的不同角度来看，同一个人在其他不同的人眼里有着奇怪的形象，很难做到整齐划一。而同一张图片，同一张数据，都静静地呆在原地，不同的角度会带来完全不同的效果。例如，在同一件淘宝服装中，显示器上的效果很难与收到货物后的效果保持一致，如上图所示。例如，在古代危险的男孩“只手遮住天空”中，林神父站在球场上面对乌鸦，命令杀死几十个邻居拿着菜刀拖把，说他的经典台词“我传道20多年，让每个人相信耶稣不一定会，但让每个人砍人他们会做。然后拿这个场景定格。如果不同的媒体给这个场景起标题，《读者》一定是“牧师见义勇为背后的哲学故事”，《知己》一定是“深深的爱，俊雅牧师为失足少年撑起一天”。法律版一定是“什么时候禁止控制刀具？和平街区出现了24把砍刀，而地铁上的街头小报一定是“兽神父露出真正的尖牙，让下欲血洗东兴”。数据死了，人活了。学会合理解读将是一项必要的技能，尤其是对于像我这样的工作失败者来说，我们必须学会找到数据最有用的解读切入点。二、从大天二被阴看数据的首要条件大天二在古惑仔的前三部中一直没有露山不露水，而演员谢天华在当年也只是个小字代。然而，在第四集开始时，当大飞把妹妹嫁给他时，他的地位在洪兴内部飙升。正是这种地位的变化让他准备帮助山鸡争屯门扛把子砍生番时，他无法平静地分析数据。当内线告诉他，生番每天只有三四个人在鱼摊打麻将的时候，大天二并没有从多个渠道验证数据的准确性，而是带着四个人去搞生番。虽然出发前拜了拜关二爷，但别忘了关二爷因为忽略了河边的烽火台情报网而被砍了头。事实上，生番身边只有三个人陪他打麻将，但50多人从他旁边的房间里跳了出来。第二天，他被压在游泳池里，弄断了手和脚。如果不是大飞，那天晚上他已经在街上了。因此，对于研究数据的人来说，正确的数据比大量数据更有用。这里的正确性不仅指正确的结论，还包括正确的取样和正确的分析方向。2013年，大数据成为IT行业最热门的词汇。如果哪家公司不说他们会分析大数据，他们就没有脸在行业内行走。但是，如果盲目追求大量的数据，忽视正确的数据，就很容易在错误的道路上越走越远。在各种数据统计教材中，有一个案例被反复提及，那就是罗斯福竞选总统时，美国著名期刊《文学摘要》发布了1000万读者调查表，并进行了大量电话调查。最终得出结论，共和党兰登将以57%到43%的绝对优势击败民主党罗斯福。最终的结果是罗斯福以62%的支持率连任，给了《文学文摘》一记响亮的耳光。例如，是不是因为样本数量不够？发布1000万份调查，回收240万份数据，同样的数据量在今天是巨大的。核心问题是样本的选择有无意识的偏差。1000万读者不能代表所有美国人的特点，240万愿意参与调查的人与剩下的760万人没有相似之处。由此可见，样本数越大，如果出现偏差，造成的危害就越大。例如，如果我们在10万名被派出所逮捕的嫖客中进行调查，询问中国是否应该放开性交易，媒体最终的标题可能是“人性呼吁解放，99%的中国人争性交易合法化”。第三，从包皮被色诱看数据分析的准确需求，东兴乌鸦手下的四只眼睛为了找到大天二的下落，派出了自己丰满的黄毛女孩去色诱包皮。这个招数叫精准。因为如果他派几百人到街上打听，性价比低，容易打草惊蛇。如果他们去色诱陈浩南山鸡，他们根本看不上这个胸大无脑的粗俗小姐姐。而包皮呢?作为能够接触到大天二信息的核心骨干，是最好的突破点。也就是说，在开始进行任何数据分析之前，你必须首先知道你最想要什么，哪些数据是必要的，并且不要盲目地扩展维度。在这种情况下，只会使分析结果混乱。无论是网站还是应用程序，都会有很多数据指标。首先，你应该弄清楚你最关心哪个指标，然后看看哪些数据与这个指标密切相关，最后得出结论和操作计划。例如，对于网站，老板最关心的是紫外线数据，所以在制定计划时，我们应该关注最大的导入方、SEO关键词、第三方平台的共享量等。如果老板最关注PV数据，则操作需要关注用户浏览页面数量、用户停留时间、用户二跳页面等。在很多人眼里，数据是最公平、最客观、最铁面、最无私的，我想把数据提升到顶礼膜拜的地步。但是数据实际上是一个工作伙伴，好的数据就是神一样的队友，坏的数据就是猪一样的队友。数据分析本身没有对错之分，只有合适与否，合理与否。(在基本数学操作正确的情况下)2011年和2012年，美国佐治亚州宣布了对亚特兰大35名教育工作者的65项指控，其中大部分是校长和年级主任。指控主要集中在考试欺诈上。自2005年以来，亚特兰大的学生成绩一直在逐步提高。一开始，每个人都称赞新教育主管的良好教学。但后来，当州教育部做数据统计时，突然发现亚特兰大学生的答案比例远远大于其他地方的学生。我们应该知道，从概率的角度来看，一个学生的答案是有可能的，因为它突然通过了任督的第二个脉搏。然而，如果一个考场的学生修改的所有痕迹都是将错误改为正确的，那么概率很小。从这个数据异常开始，亚特兰大考试的舞弊案被打破，让全世界目瞪口呆。最令人发指的是，一群老师在考试后举办了一个披萨嘉年华派对。在派对上，每个人都把学生做错的所有问题都改成了正确的问题。这就是教育界的良心！!!如今，数据越来越多，陷阱也越来越多。有时候玩文字游戏可以让表现看起来更高。我有一个QQ群，有三个男人。今年的一天，一个土豪劣绅的朋友给妻子买了一份生日礼物，一辆价值120万元的保时捷SUV。后来，我对妻子说：“在这个小组里，每个男人今年给妻子的生日礼物平均价值40万元。你有什么不满意的？“那天，家里的平底锅终于派上了用场。曾经有一个应用程序的操作学生写了一份周报，“经过一周的操作推广，该应用程序的下载量增加了100%”。看完之后，我对它的崇拜油然而生，这就是力挽狂澜！后来，他酒后对我说：“事实上，我只是把下载量从以前的25增加到了50。刹那间，我明白了，原来他只是在一个小QQ群里推广。由此可见，饮酒对健康有害。除了文字游戏，数据背后的生成过程往往充满了陷阱。例如，在一个高中理科班，总共有10个女孩，平均杯子是B。在高中二年级，一个有a杯子的女孩转到了另一所学校，平均杯子变成了C。所以从数据上，我们可以得出结论，“从B杯到C杯，高中学习有利于女生身材的培养”。同理，矮子出门，平均身高会提高，差生出门，平均成绩会提高。因此，在未来看到任何数据时，请不要马上欢呼或沮丧，先想想，数据合理吗？我没有教你骗图表陷阱做一份数据报告，没有几张折线图条形图，都不好意思说自己在研究数据。但是每一张高大的图表背后都隐藏着许多小秘密。在上图中，所有眼睛正常的人都可以看到，铜锣湾携带者陈浩南从《危险的男孩》第三部电影开始，他参与群殴和单打的次数急剧下降，直到2000年，他才停止战斗！假如有心人故意加一句解释“《古惑仔》第四部上映时间是1997年”。因此，据估计，许多不可靠的数据分析师将开始说“从陈浩南可以看出，香港回归后，社会保障有所改善”、“97后黑社会社区转型为民营企业，金融战取代街头混混砍杀”、“香港驻军使香港居民的安全感倍增”。。。事实上？事实上，《古惑仔》第四部战无不胜，里面冲锋在第一线的是和生番抢屯门的山鸡，陈浩南主要时间都在泡李嘉欣。而2000年版，名字是《友情岁月之山鸡故事》，陈浩南本身在这里没有戏份。同样，在许多公共关系软文章中，人们会惊讶地发现，他们的企业和竞争对手企业的比例是不同的，最终会显得他们的企业曲线是如此的高耸，而竞争对手的趋势是如此的机场。六、把数据放在东星五虎奔雷虎的位置，会把莫扎特的安魂曲放在自己的酒吧里，但在这首悠扬的音乐中，耀扬不会因为对莫扎特的热爱而放弃摔死恐龙。韦小宝把阿珂当成心目中的女神，但他不会因为崇拜女神而放弃在丽春院的大床上解带阿珂的宽衣。同样，对于数据分析，我们应该根据经验理解数据，科学计算数据，然后表达和传播数据，这有利于下一个决策。如今，许多数据分析都集中在计算和表达上，但忽略了下一步的决策。数据分析不能对工作决策起决定性作用，连花瓶都算不上。你应该知道，仅仅依靠数据有时无法改变现状，因为你可能不相信你的话或数据。19世纪，匈牙利医生塞麦尔韦斯通过大量实验得出结论，“是医生未经消毒的手导致产妇因产褥热而*”，但结果一出来，医疗权威就跳出来指责他，他悲伤地离开了维也纳。直到他去世的1865年，巴斯德的细菌理论才出现，所有人才都面对塞麦尔韦斯的数据。因此，在进行任何数据分析之前，请弄清楚你为什么要做这个分析，以及你期望在哪些方面得到决策帮助。7、事实上，本文非常适合命名为“如何用数据欺骗你的老板”。如果你是一名农民工，本文只是普及基础知识。更多的数据统计陷阱需要你在工作和生活中不断探索和改进。我相信有一天，你会被老板钉在公司的耻辱柱上。如果你是老板...你看这篇文章不怕影响你未来的上市计划吗？当然，最后给大家一句古惑仔里的经典台词，“出来混，错了要认，被打也要站稳！”