数字骗局：我们如何被事实的数字欺骗？

也信以为真。

我不太信狮子座，死亡事故是纯概数万人或许，便是一定有科学解释。后来数据分析断定，是因为欧英国家这三个狮子座单单生的人口统计最多。

统计数据基于2016年人口统计普查结果

中会国是人口统计流动大国，春节时家人团聚不够多，小别胜另行姻，加上大雾相当冷，怀孕几数万人不够较较高。四月受孕，完全一致这三个狮子座单单生的人口统计就最多。那无论什么事儿，肯定是这三个狮子座的%相当较较高。

狮子座与死亡事故存有依赖性，但不存有因果人关系。搞知道这件事，在零售商调研中会也极为重要。

我们花钱客户端调研，亦会花钱客户端的年龄、性别、职业赛、总收入半据闻像，渴望认出厂家的典型客户端，在推展时不够有针对性。但有时，这种调研也有关键问题，就是厂家的储蓄桥段与客户端半据闻像的统计数据有依赖性，没人有人因果人关系。

比如英国有一项调研统计数据看出：森林倒塌数万人和奶酪下载量呈正相关人关系。

《信号与噪声》译者纳特·西尔弗至极叹，冰激淋下载量和森林倒塌之时有存有关连性，因为二者在夏日寒风大雾中会单单现的概数万人都不够较较高些。但不推选二者时有具有因果人关系，在购得一支奶酪时，你并不只能引爆一根树枝。

我们调研单单某健据闻房的客户端基本上是白领，不可至极叹因为是白领，所以偏爱来这个健据闻房。这是统计数据的依赖性，那么因果人关系是什么？

是因为他们的总收入、指导工作情况下、健据闻偏爱决定了亦会考虑这个健据闻；大牌。正因如此的，符合那个总收入水平、指导工作情况下、健据闻偏爱的其他类型大众，如国营企业、机构员工也有并不相同的储蓄偏好。只是或多或少或许，白领总人数相当多罢了。

这才是通过因果人关系认出厂家与客户端之时有的关连性。

三、周内三年增长速度20%，就一定是好大企业吗？

花钱商业性深入数据分析，分析报告公司总部大企业，最好的原理就是看经营统计数据。但同时，也要以防统计数据有没人有人特设下蜘蛛网。

比如某大企业概述「本Corporation营业总收入周内三年增长速度20%以上」，表面看稳步增长速度、工业发在展势头正好。理论上全都有可能有好多陨，给你并举几个案例：

总收入增长速度20%，收益增长速度如何？是否通过烧钱、补贴等基本概念获总收入增长速度，也导致了巨额亏损？看增长速度基数。初创Corporation起步的统计数据都不好看，总收入有可能为10万，那增长速度20%也不过2万，所以百分比有强烈的误导性。看从业人员平均值工业发在展水平。比如从业人员零售商人均为150%，正是较较高速增长速度比赛场地，你才20%，那还达不到从业人员平均值水平。看总收入有可能，是主营业务总收入还都是主营业务总收入。比如Corporation是互联网形式，但总收入增长速度主要是要买写字楼后薪水增长速度导致的，那增长速度对Corporation工业发在展没人有人意义。增长速度涡轮引擎是什么？是否靠降价折扣导致的增长速度？如果是这样，折扣停止，则增长速度停止。

看统计数据的思四路不一样，解读单单的信息就基本上并不相同。花钱统计数据深入数据分析，不仅要在大企业内看、当下看，也要从从业人员、未来的思四路来看。

之前在为某茶饮；大牌花钱统计数据深入数据分析时，断定其中会车厘子复刻版收得最好，%产值70%以上。按战略特新设计的「扬长避短」应以，我们就要至极叹服客户无视禀赋，将车厘子复刻版发在扬光大。

但我断定，从从业人员看花钱，车厘子在另行式茶饮零售商中会的销售%比并不较较高，远不如葡萄、芒果等水果的营业额，而且客户的单店赢利能力远不如除此以外；大牌。这至极叹明车厘子把大企业限制在了一个不够窄的比赛场地，花钱车厘子，没人工业发在展；不花钱车厘子，下载量猛增。

与其饮鸩止渴，不如据闻求生、便炼金据闻。后来我们为客户特新设计了不够宽的厂家线，用车厘子花钱效用至极锚定，同时引进当今水果花钱收益；大和常规；大。

如果当初错误判断统计数据，将车厘子复刻版作为主打歌；大，那样只亦会不够加尾大不掉，结局迟早不亦会太乐观。

再次

无论对大众、零售商调研工译者，还是大企业管理者，小数都是我们认识抽象概念、花钱单单执行者的关之。但是，小数正因如此也亦会「至极叹谎」，并不基本上合理。要就让通过统计数据断定不够多到底，我有几点充分和敦促：

真实世界统计数据是典范，追溯统计数据真实世界有可能。以身后、权威的统计数据为典范，不听信别人打招呼至极叹的；多思四路看待统计数据，厘清统计数据之时有的逻辑人关系。单一看某项统计数据是合理化的，要放在宏观层面、统计数据相关的整个系统来看待；阐释统计数据便是的形已成或许。统计数据只是一个结果，要深入阐释便是产生统计数据的或许和相关人关系。相比结果，数据分析便是的状况和典范不够重要。

再次，小数是量化、测的催化反应，它能老大你以量化原理花钱单单理性考虑，但并不是所有刚才都只能代替算已成小数，比如不用拿陪家人的小时与指导工作实践中比，也不用量化在爱情中会的投据闻于与产单单。

亦会用统计数据量化，但也记下爱因斯坦至极叹过的这句话：

不是所有有效用的抽象概念都可以被量化，也不是所有可量化的抽象概念都值得去量化。

#写手#

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