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我好像看到了假的数据分析?

作为一个小喽罗
,经常会读到来自各种团队的数据剖析

报告,看似基于理性和事实的雄辩,但是
有可能是有意或无意的狡赖

。搞得我经常像傻白甜的美少女面对追求的少男一样,面对这些严谨的数据剖析

也不得不多长几个心眼。

1、可视化的误导

普通
来说,画出图表就容易让人肃然起敬,至少架势是足的,但是
其中却容易呈现
阴谋

下图的作者为了表达中国城镇化率的增加以及家庭小型化趋向
对房价的支撑作用,摆出了两个柱状图,但是
为了表达这两个指标的猛烈

趋向
,Y轴都不是从0开端
,于是在视觉上更容易让人有冲击力,但是
却含有误导性。(不过被误导也就而已
,一二线这个趋向
,早几年买房也不是坏事儿)

我似乎看到了假的数据剖析?

2、运用
孤证或者不靠谱的绝对值

“林子大了什么鸟都有”,这句俗语特别适合

于运用
孤证或者不靠谱绝对值来证明自己

价值的数据剖析

,这是大公司里经常呈现
的一些场景,由于
大公司产品经理偏爱依赖庞大

流量来尝试一些新功用

比如

最近某产品推出类社区的产品功用
,大家都质疑其与主方向毫无关系。产品经理立刻

跳出来反驳,运用
该功用
的n个用户曾经
找到了工作(找工作是该产品的中心
功用
之一)。但是
每天上千万用户在产品里晃来晃去,做出啥事儿都不稀奇,举出孤证有意义
吗?这时分
想起知乎名言:脱离剂量,谈论

食物毒性,都是耍流氓。

所以为了印象深化

,参考“奶子大了什么鸟都有”,这句俗语能够

思索
改成“数字大了什么鸟都有”。

3、推理逻辑紊乱

许多数据剖析

固然
带有翔实的数据,但是逻辑推理极端
紊乱

前段时间遇到某产品在一级入口上线新功用
X,但是
却有可能和位于二级入口的原有功用
Y抵触
,X争夺

了运用
Y的用户。

似乎

大家都了解

的,大公司里面做产品,经常发作
的事情就是左兜掏右兜,把用户像赶鸭子一样赶来赶去;不过总有一个兜的人由于
数据大增要得到嘉奖。这里面最直观的例子就是:不少公司的小程序用户大增而受褒扬

,不过主App的数据跌了。

当应战
这个产品经理的时分
,他经过一天的数据剖析

后自得
宣称

:担忧
是多余的,由于
数据显现
,运用
X功用
的用户有60%运用
了Y功用

画外音:那么运用
X而不用Y的40%用户在干嘛呢?算不算Y功用
的流失?

4、扶不上墙的小范围
测试

产品经理为了工作的严谨性,经常应用
小范围
测试致使

ab测试来察看

新功用
。但是
一个诡异的现象却是,小范围
测试效果不错的功用
,全量之后却差强者
意。这常常
可能是由于
取样倾向

构成

的,由于
求胜心切,产品经理在取样时很容易有意或无意得构成
取样倾向

。这里面常见的两个倾向

是幸存者倾向

和辛普森倾向

幸存者倾向

。前一段我们公司搞用户开放日,与应邀前来的用户做Focus Group(用户焦点访谈)。结果在访谈中用户对我们产品简直

是称心

无比,大大出乎我们预料

。除去用户坚持
绅士风或淑女风不敢当面怼我们之外,更主要的缘由
是邀约是经过
我们App上面的推行
,来的用户都不是被我们伤碎了心的人,所以好感爆棚。假定

基于这些用户去做新功用
的小范围
测试,一定会呈现
倾向

辛普森倾向

。下图是从网上摘取的一个关于肾结石治疗计划

ab测试。单个病例看,A计划

都优于B计划

;但是
,总体看,结论反转。这么诧异

的结论主要是来源于样本的不同:大小结石病例在A和B中的构成比例相差较大,从而构成
两个完好

不同的样本,从而构成

这样的结果反转。

5、乱配因果关系

听说
世界上比暧昧关系更难证明的关系是因果关系,也比暧昧关系愈加
容易搞错而堕入
泥潭。这里举自己

犯过的错误再恰当不过了

在面对冷门问答时,自鸣自得
得运用
百度指数相关功用
,发现“诗歌”和“感恩节”之前的强相关性,于是又找到各种理由来置信
他们之间的因果关系。我似乎看到了假的数据剖析?

固然
总觉得哪里有点不对,为了骗赞还是忍不住发了。结果被人打脸,更为可能的因果关系是:被人教版语文课本折磨的六年级小学生,赶上综合性学习活动“轻叩诗歌的大门”,课本的进度正在这个时间点左右,于是大量小学生搜索“诗歌”来完成作业。

我似乎看到了假的数据剖析?

这样错配因果关系的案例在生活中不少,大家能够

留意搜集
。不过有个很有趣的国外网站(15 Insane Things That Correlate With Each Other)曾经
这么做来搞笑了,特地
列出来看似逻辑相关但是其实因果关系错乱的例子。发出来与大家共享,以便行文自嘲。

(1)尼古拉斯凯奇在电影中的出镜和淹死在游泳池里的人数,高度相关。
(2)被床单缠死的人数和人均奶酪耗费

量,高度相关。
(3)美国在科技及空间范畴
的投入和绞死及各种窒息的花样

作死的人数,高度相关。

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