数据分析中会常犯哪些错误，如何解决？

错把相关性当成因果性 correlation vs. causation

    经典的冰淇凌销量和游泳溺水人数成正比的数据，这并不能说明冰淇凌销量的增加会导致更多的人溺水，而只能说明二者相关，比如因为天热所以二者数量都增加了。这个例子比较明显，说起来可能会有人觉得怎么会有人犯这样的错误，然而在实际生活、学习、工作中，时不时的就会有人犯这样的错误。

    举个栗子

    数据显示，当科比出手10-19次时，湖人的胜率是71.5％；当科比出手20-29次时，湖人的胜率骤降到60.8％；而当科比出手30次或者更多时，湖人的胜率只有41.7％。

    根据这组数据，为了赢球，科比应该少出手?并不一定如此。有可能科比出手少的时候是因为队友状态好，并不需要他出手太多。也有可能是因为球队早早领先，垃圾时间太多。而出手太多的比赛是因为比赛艰难或者队友状态不好，需要他挺身而出。当然，以上也只是可能之一，具体是什么情况光靠这组数据并不能得出任何结论。

    幸存者偏差 survivorship bias

    数据分析中看到的样本是“幸存了某些经历”才被观察到的，进而导致结论不正确。

    比如比尔盖茨、乔布斯、扎克伯格都没有念完大学，所以大家都应该退学去创业。这一结论的最大问题在于那些退学而又没有成功的例子，很多时候我们是看不到的。另一方面，他们是因为牛逼才退学，而不是退学才牛逼的，看，相关性/因果性真是限魂不散。

    再比如 uber 发现新用户有10块钱优惠券，但是平均评价却只有3星。相反，第二次再用的时候没有优惠券了，评价却高达4星 半。这说明，不给优惠券用户评价会更高，果然用户虽然爱用优惠券，但内心还是觉得便宜没好东西的?很明显，幸存者偏差在这个例子里体现在那些打一星二星评价的用户，之后可能就没有第二次了。更明显的，这个例子是我瞎扯的。

    样本跟整体存在着本质的不同

    以知乎为例，会有种错觉人人年薪百万，985/211起，各种gfsbfm，天朝收入水平直逼湾区码工。然而一方面这是幸存者偏差，知乎大v们的发声更容易被看到（看，幸存者偏差也是阴魂不散）。另一方面，不要小瞧知乎跟天朝网民的差别，以及天朝网民跟天朝老百姓的差别–样本跟整体的差别。

    类似的例子有水木的工作版块、步行街的收入和华人网站的贫困线。

    过于追逐统计上的显著性 statistical significance

统计101告诉我们，要比较两组数是否不同，最基本的一点可以看它们的区别是不是统计上显著。比如 linkedin 又要改版了（我为什么要说又呢），有两个版本 a 和 b. 灰度测试发现，跟现有版本比起来，a 的日活比现有版本高20％，但是统计不显著。而 b 的日活跟现有版本虽然只高了3％，但是统计显著。于是 pm 拿出统计101翻到第二页说，来，咱们把统计显著的版本 b 上线吧。苦逼的数据科学家 ds 说，等一下!并不是所有时候都选统计显著的那一个，咱们再看看版本 a 的数据吧（具体分析略过一万字）。

    很显然，这个例子也是我瞎扯的。

    不做数据可视化，以及更可怕的：做出错误或者带误导性的数据可视化

    在趋势图中，为了说明增长趋势多明显，把y调成不从0开始。这样差距会看起来很大，增长很大，但是如果把y轴从0开始看的话，会显得基本没有差距。

    （一下步就是要编排一个 twitter 的例子了23333，因为数据分析表明，有 twitter 公司这样的例子读起来会更有趣）

    数据分析提供的结果和建议不具有可行性

    twitter通过分析文本数据发现。。。

    算了，我编不出来，由此可见，不具有可行性的结果虽然是“理论正确‘的分析结果，然并卵。。。

    不做数据分析

    别笑，据以前的校内后来的人人现在不知道叫什么的 pm 说，这是真的。（开个玩笑，人人的同仁要是介意的话我删掉）

   最后的大招：如何解释 p-value

    具体我就不讲了， 讲错了我明天还怎么面对老板和同事啊。