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關(guān)于數(shù)據(jù)的兩個(gè)誤區(qū)
平時(shí)無論是進(jìn)行用戶調(diào)研、產(chǎn)品運(yùn)營還是競品分析，都少不了對于數(shù)據(jù)的分析，如果項(xiàng)目中出現(xiàn)某些分歧誰也無法說服誰時(shí)，很多時(shí)候也都是拿數(shù)據(jù)說話，可見在開發(fā)產(chǎn)品的時(shí)候，對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與分析十分重要。大家都說數(shù)據(jù)是客觀的，但其實(shí)數(shù)據(jù)受背景環(huán)境、統(tǒng)計(jì)者、統(tǒng)計(jì)方法、分析者看法等多重因素影響，以致我們在統(tǒng)計(jì)和分析時(shí)卻常常陷入誤區(qū)，得不到正確的答案。下面簡單說一下關(guān)于數(shù)據(jù)的兩個(gè)常見誤區(qū)。
誤區(qū)一：把某一類型數(shù)據(jù)當(dāng)做全部數(shù)據(jù)導(dǎo)致分析結(jié)果錯(cuò)誤 先說個(gè)小故事：二戰(zhàn)時(shí)英國空軍希望增加飛機(jī)的裝甲厚度，但如果全部裝甲加厚則會降低靈活性，所以最終決定只增加受攻擊最多部位的裝甲。后來工作人員經(jīng)過對中彈飛機(jī)的統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)大部分飛機(jī)的機(jī)翼彈孔較多，所以決定增加機(jī)翼的裝甲厚度。后來一個(gè)專家說：“可是機(jī)頭中彈的那些飛機(jī)就沒有飛回來”。 這個(gè)故事里本應(yīng)是對全部飛機(jī)進(jìn)行分析，但統(tǒng)計(jì)樣本沒有包含已經(jīng)損毀的飛機(jī)，所以得出的結(jié)論只是根據(jù)部分?jǐn)?shù)據(jù)，或者說是根據(jù)具有同樣特征(受傷)的某一類數(shù)據(jù)推論出的，并不能代表全部類型的數(shù)據(jù)，所以得出的結(jié)果很可能是錯(cuò)誤的。 再看一個(gè)例子：前一陣我為了分析人人網(wǎng)，想看看人人網(wǎng)現(xiàn)在的用戶訪問量是什么狀態(tài)，于是選擇了PV作為觀測指標(biāo)，通過alexa來看人人網(wǎng)的PV在過去一年中呈明顯的下降態(tài)勢，這也印證了我的預(yù)期，于是就以此為論據(jù)進(jìn)行了分析。可是后來發(fā)現(xiàn)，alexa僅僅統(tǒng)計(jì)通過WEB的訪問量，而用戶移動端的登錄并不在統(tǒng)計(jì)范圍之內(nèi)!這兩年智能手機(jī)普及迅速，移動端登錄也非常普遍，缺失這部分?jǐn)?shù)據(jù)意味著前面統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)基本沒有意義，因?yàn)閃EB端訪問量的下降有可能是用戶訪問人人網(wǎng)次數(shù)降低，同時(shí)也有可能是由PC端向移動端遷移，這個(gè)統(tǒng)計(jì)就不能作為論據(jù)出現(xiàn)了。 從上面這個(gè)例子可以看到，我只統(tǒng)計(jì)了WEB端的訪問情況，認(rèn)為這就是人人網(wǎng)全部訪問量，而忽略了移動端，從而推出了錯(cuò)誤的結(jié)果。另一個(gè)問題就是由于我已經(jīng)有預(yù)期(人人網(wǎng)訪問量下降)，那么我在為這個(gè)結(jié)論找尋相關(guān)的論據(jù)，當(dāng)找到符合我結(jié)論的論據(jù)時(shí)很容易不去做更多判斷就選擇有利于自己的數(shù)據(jù)，這也是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)人員常見的問題。 用某一類型數(shù)據(jù)代替全部數(shù)據(jù)會誤導(dǎo)我們做出錯(cuò)誤的判斷，在統(tǒng)計(jì)時(shí)一定要注意這點(diǎn)。這一方面需要意識，在統(tǒng)計(jì)、分析數(shù)據(jù)時(shí)要時(shí)刻想著還有沒有其他的情況，還有沒有我們沒有想到的數(shù)據(jù)類型，這些數(shù)據(jù)是不是能代表全部類型，嘗試站在更高的角度去解讀這些數(shù)據(jù)，而不是拿到數(shù)據(jù)后立刻就盲目分析。另一方面需要知識的累積，比如你知道alexa是如何進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的，那么很輕易就會想到還要考慮移動端的情況。知識的累積有助于我們做出準(zhǔn)確的判斷，這些知識與經(jīng)驗(yàn)都是從閱讀或?qū)嵺`中得來的，平時(shí)多做，慢慢累積，時(shí)間久了自然會看得更全面。 誤區(qū)二： 鮮明事件讓我們夸大了偶然因素 鮮明的事件更容易占據(jù)我們的視線，從而讓我們高估事件發(fā)生的概率。 比如從年度統(tǒng)計(jì)中看到，某基金近兩年的收益率達(dá)到100%，有某某明星操盤手等等，人們就會爭相去購買該基金，同時(shí)也會讓人們認(rèn)為買基金就是可以賺錢的。而實(shí)際上，絕少有基金可以常年保持這樣的收益率，近兩年收益前五名的基金很可能在五年后收益率就排行倒數(shù)，而世面上大部分基金也無法跑贏大盤，不過人們在記憶中依然會認(rèn)為買基金確實(shí)很賺錢，當(dāng)年XXX兩年益100%呢。兩年收益達(dá)到100%只是偶然情況，但卻由于事件太過鮮明而長久駐扎在人們的心智中。 類似的事還有很多。比如富士康N連跳，大家都覺得這么多人跳樓，富士康肯定太黑暗了，但大家卻沒有注意2010年深圳地區(qū)富士康員工大概有37萬人，2010年已知的富士康深圳地區(qū)自殺人數(shù)為14人，這樣的話話自殺率不到十萬分之四，而2010年全國的平均自殺率為十萬分之二十二(根據(jù)維基百科)，N連跳自殺率遠(yuǎn)低于全國自殺率，可見富士康N連跳實(shí)際上是一個(gè)社會問題，而不僅僅是一個(gè)企業(yè)的問題，我們太過注重鮮明的事實(shí)卻忽略了背后整體的概率。還有前兩天美國波士頓爆炸案死亡3人，微博上各種祈福，可是阿富汗、伊拉克等國家?guī)缀趺刻於济媾R著這些問題，只是由于媒體不會整天報(bào)道那里的消息，而天天出現(xiàn)的襲擊也麻痹了人們的神經(jīng)，所以我們只會關(guān)注鮮明的波士頓爆炸，而對其他地區(qū)天天發(fā)生的事情無動于衷。另外比如你周圍有人買股票賺了好多錢，可能你也會很想投身股市一試運(yùn)氣，而忽略了散戶8賠1平1賺的整體概率。你看到了各種創(chuàng)業(yè)成功者的報(bào)道，認(rèn)為自己也可以嘗試創(chuàng)業(yè)，畢竟成功概率好像也不低。但你不知道那些不成功的人基本沒有被報(bào)道的機(jī)會，而實(shí)際上創(chuàng)業(yè)成功的人可能不到1%。 說了這么多，其實(shí)就是太過鮮明的偶然事件會讓我們忽略背后一直存在的整體概率�？吹竭@種數(shù)據(jù)的時(shí)候，不要太過情緒化，你所看到的數(shù)據(jù)或事件可能只是個(gè)例，并不能代表大多數(shù)，可以去查查歷史情況或平均情況，去找找沉默的用戶或數(shù)據(jù)，切忌輕易就做出判斷和決定。要理性看待這些偶然事件，既不盲目跟隨，也不對此嗤之以鼻，在明確整體概率的情況下，剔除偶然因素,分析這些偶然事件背后是否存在著某些值得借鑒的地方，從而吸收到自己產(chǎn)品或項(xiàng)目中，以便使自己的產(chǎn)品或要處理的事情有可能成為市場中下一個(gè)“偶然事件”。
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