数据分析误区系列（二）：数据揭示的谎言

在做数据分析时，常常会陷入一些自己都不知道的陷阱，从而得出一些错误的结论。本文就分享了其中一个案例：误解或误用数据。如何解决，且看作者的分析。

叮叮当叮叮当铃儿响叮当… 圣诞节来临，公司旗下销售同种类型礼品直播间销售数据如下：

仅从人数与单量考量，A、B两个直播间的人均销量均为1500÷600 = 2.5件。那么，我们是否就能判定这两个直播间经营水平相当、不存在差异呢？答案显然是否定的。

我们能够清晰地发现，A地区的高频客户（近一个月消费3次及以上）在人数方面要远胜B地区，这一优势不仅体现在购买人数上，还体现在人均购买数量上。而且，A地区的拉新数据（480）也明显优于B地区（380）；不过，在中频用户方面，B直播间则占据着显著的优势。

基于不同层级客群消费情况的对比，运营团队的同学们后续会针对这两个直播间制定具有针对性的运营策略。从这个案例当中，我们也获得了一个启示：在进行对比时，不能仅仅由于两者的平均值相近，就贸然得出两者运营状况相近的结论，而是要展开进一步的具体分析。

其实在现实生活中我们经常会掉进一个陷阱，那就是误解或误用数据。那么如何避免误区呢？一种方法是通过学习“安斯库姆四重奏”，一种由英国统计师弗朗西斯·安斯库姆创造的，表面上完全不同但有着相同统计特性的四组数据集。这些数据集揭示了我们在处理数据时候的一些常见误区。本文将从实际案例中阐述这些误区并解释如何规避它们。

“安斯库姆四重奏”指的是四组两个变量的数据集，这四组数据的统计性质几乎完全相同，例如都具有相同的平均值、方差和相关性等。然而，当我们绘制出这四组数据的散点图时，我们可以清楚地看到，每组数据的分布形状完全不同；其中一组是线性关系，第二组是曲线关系，第三组是由一个离群值引起的线性关系，以及最后一组是完全随机的关系。

这四组具有相似统计特性但展现不同分布形态的数据集，揭示了单纯依赖数据的统计特性来进行决策可能带来的风险。当对数据集进行分析时，我们不能只看统计指标，这些指标可能掩盖了数据集中的实际模式或趋势。我们需要通过可视化工具进行直观的观察，才能获得全面正确的信息。

总的来说，安斯库姆四重奏向我们展示了数据可能给出的误导。虽然统计分析和方法仍然是我们日常决策中的重要工具，但我们不能只是简单地以数字的形式来理解数据，为了防止落入“数据误区”，我们需要更深入地去理解数据。此外，我们需要充分认识到数据可视化的重要性，并将其运用于我们对数据的理解和解读中。