数据|打假！伪数据分析思维大曝光( 二 )

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这一派的最大危害，在于：引发盲目崇拜和瞎指挥。通俗地说：成功的人可能每天只睡4个小时，但你每天睡4个小时不会成功，只会累死。道理就是这么简单。
五、门派五：“朕即国家”派这一派在业务部门尤其多，特别喜欢讲数据：
“这个业务，活跃率必须做到30%以上”、“我们的服务，要在1分钟以内响应客户”、“今年的目标，要做到1个亿，才能实现腾飞”……
并且标榜以上东西为：大数据思维，还尤其爱说：“这是朕在行业内沉淀十年的内功心法。”
然后你问他：

为什么是30%，不是20%；
为什么是1分钟，不是30秒；
为什么是1个亿，1.5亿又怎样。

他就回答：

“朕从业十年，数字就该是这样”；
“朕认识好多人，他们也认为这样”；
“朕是这个行业内专家，谁不认同我谁是傻逼”；
……

这根本不是数据思维，恰恰相反，这是反数据思维的经验主义。真正的数据思维，给出标准是有逻辑、可验证的，绝不是什么“老子从业十年……”（如下图）。

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这一派人在工作中引发的乱子尤其多！大部分经验主义者，并没有真正验证过自己的认知，经常在顺景中盲目自大，仗着经验乱怼人；在逆境中胡乱甩锅，自己前后言行不一，还恬不知耻，反正只要是他说的，就是对的。
六、门派六：“转念一想”派这一派是“朕即国家”的另一幅面孔。他们也很喜欢标榜自己“精通数据思维”，然后讲的案例，都是：
“我看到街上有10张广告牌，转念一想，这要是打上广告，得赚多少钱”“我看到销售们每人有100张名牌，转念一想，这要是打上广告，又是多少钱”“我看到车厢里十个人有八个在看手机，转念一想，这要是……”
这根本不是数据思维，因为你会发现：拿掉里边的数字，这些故事照样成立。真正的数据思维，是把决策建立在数据的基础上，根据数据差异做判断（如下图）。

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这一派的毒害，在于用无聊的数字，掩盖了真正要分析的问题。最后出了问题，他还会倒打一耙：“都是数据分析不深入，才让我决策失误的呀。”
七、门派七：“算法模型”派这一派牛逼了，张口《机器学习》，闭口《统计学习》，总之非模型不数据。常见于刚毕业的，做技术的新人。
算法不是数据思维的全部。实际上，正如算法叫“算”法，本质上它就是个计算公式而已（如下图）。

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现实问题非常复杂，需要转化以后才能用对应方法解决。比如预测销量问题，可以用时间序列预测，也能用两阶段预测，也能用回归预测。遇到问题，第一时间应该是理解业务目标，然后找合适的方法，转化为分析问题，而不是去搬书。
这一派的毒害，在于用：常常用看似科学的方式，行不懂脑子的事实。最常见的，就是胡乱塞几个指标进回归模型，然后说：就是这个因素影响业绩，因为R平方的值是0.99呀！结果自然被人怼得体无完肤。
八、门派八：“假设检验”派这一派是“算法模型”派在业务部门的代表。近两年来，在产品领域尤甚。
很多产品经理，上版本的时候，不管目标受众，不想检验指标是啥，不考虑影响因素，不理强相关特征，不理会抽样框设计，不管控制变量……总之瞎几把做两个版本丢上去ABtest，然后逼着数据分析师用各种统计量论证结果到底有没有差异。