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數(shù)據(jù)分析會騙人么？-數(shù)據(jù)分析師
2014-11-21
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數(shù)據(jù)分析會騙人么？-數(shù)據(jù)分析師

Mark Twain曾經(jīng)說過Figures never lie but liars sure can figure。 但實際上人們很容易被數(shù)據(jù)迷惑。舉幾個例子。



  1. 偶然相關關系。一個經(jīng)常聽我老師提起的例子是拿南開大學大中路上樹的高度和每年新生的身高作相關性分析，你會發(fā)現(xiàn)兩者相關性非常強，可在仔細想一想，兩者又是怎么牽扯上關系的呢。 我們無法從這里面分析出因果關系，僅僅是相關關系而已，這種相關關系很脆弱，沒有因果關系，我們不知它怎么產(chǎn)生 ，也就意味著我們不知道它何時消失。
  2. 統(tǒng)計工具有時無法涵蓋使用者的個人需求。假如你想進一所高校讀研究生，你會看到一份或者多份的高校排名，這個時候你的決定可能很大程度上被這個排名左右，但是這個排名根本沒有把你的學習目標，個人喜好等個人因素考慮進來。這樣你就很難定位最適合你的學校。
  3. 統(tǒng)計學上的顯著性差異和實際差異容易被混淆。在我看來“顯著性”這個統(tǒng)計術語是被濫用了。當樣本符合假設前提時，it's ok. 但很多時候這些前提并非嚴格符合，而是我們的假設。例如我們比較北京和南京的學生身高差異，選取隨機樣本做一個兩樣本t檢驗，其中樣本正態(tài)的前提通常只是假設的，在樣本量較少的情況下，我們很有可能會得到兩地學生身高是有顯著性差異的。 但問題是我們無法確定到底多大的樣本量才足夠精確，因此統(tǒng)計學上的顯著性差異應該表示樣本量足夠多可以清晰地反應出差異性，非顯著性則應表示樣本量不足以反映實際的差異。不過很多時候“顯著性"這三個字太過誘人，容易讓人做出錯誤的決定。
不要把統(tǒng)計當成數(shù)學。insight在數(shù)據(jù)分析中非常重要。
隨著統(tǒng)計方法和統(tǒng)計工具的增多，數(shù)據(jù)分析的準確性應該會提高。但我個人認為未來影響數(shù)據(jù)分析準確性最重要因素不是統(tǒng)計方法和統(tǒng)計工具，而是數(shù)據(jù)本身。CDA 數(shù)據(jù)分析師 


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