數據分析很容易變成一個粗暴簡單并不斷被“自以為是”的經驗所干擾的工作，業務部門拿著誤讀的數據做決策等于自毀前途。
上一期的文章《構建數據驅動型團隊》，介紹了數據驅動型組織架構的模式，無論hub模式，還是有BI系統參與的hub模式；業務部門都面臨著很大的風險。一方面， hub本身存在資源和響應的矛盾（上一期中已經著重分析了）；另一方面是，數據誤讀比沒有數據更可怕。
電子商務業務部門更強調業務能力，因此在數據的分析和解讀上，能力相對較弱。與傳統零售行業不同，傳統零售的BI系統和分析團隊往往經過了超過10年的進化，因此早已形成體系和一套具體的方法。電子商務雖然也屬于零售業，但很顯然，這些公司要年輕太多，讓業務部門拿到數據后自己去做分析和評估是困難的。
最大的隱患是，數據分析很容易變成一個粗暴簡單并不斷被“自以為是”的經驗所干擾的工作。即使在做了很多的案例之后，我仍然認為，我沒有不被主觀的感覺影響過判斷，直到我得到更多的數據充實上下文才可能避免不客觀的分析。
業務部門背負業績壓力，他們可能在一開始就主觀上傾向于讓自己不那么客觀。
很多業務部門在拿到數據后，會因為時間的壓力和數據分析經驗的缺乏，導致出現數據的誤讀，進而造成結論背離事實。這種情況是時有發生。
呈現方式導致的心理錯覺
我曾在心里默念，對于數據應該常常懷著敬畏的心，因為簡單粗暴適用于網絡營銷，但絕對不適用于營銷分析。如果你有那么一點點粗心，或延續了“簡單粗暴”的辦法，那些數據中給你揭示的細微的差別，你可能會忽略，而這些差別可能會讓你得出完全不一樣甚至是相反的結論。
例如下面的這個例子：
下面兩個圖的數據實際上是完全一樣的，可是，兩個圖給人的心理感覺卻是完全不同的。
盡管數據一樣，但這兩個圖用了不同的數據顯示區間（Scaling）。由圖1得出的結論是，利潤在近期劇烈波動，而圖2的結論則是利潤在近期平穩維持在低位。這兩個結論并不能簡單說它們正確與否，而取決于實際的商業環境。如果你的生意平常一天是1000元以上的利潤，那么顯然圖2給你的結論更有參考意義，你應該探求為什么最近的生意幾乎停滯了。
但是，如果你的生意一天最多不超過100元的利潤，那么圖1更有價值。而且你可能會覺得，利潤數不錯，這幾天還有明顯的上漲趨勢。不過，或許你還是不能高興得太早。右邊這個圖（圖3）和圖2在利潤上的數值是完全一樣的，不過增加了另一個數據項：收入（藍色點）。
你可以看到盡管利潤上升了，但收入上升的趨勢更為顯著。這意味著，我們的利潤增長并沒有收入增長的快�；蛘邠Q句話說，我們的投資回報率（ROI）下降了。因此利潤雖然上漲，但完全不值得我們高興。我們反而應該檢討，為什么效率降低了。
缺乏經驗導致誤讀
數據的誤讀很多時候并非是故意的，而是跟經驗有關。這些經驗在于兩點，第一點，對于數據的運算和把握。例如，合理建模，合理的數據可視化（Data Visualization），以及對工具的合理應用。第二點，在于對于業務的準確把握——做到看數說話，與實際業務幾無偏差。第二點是建立在第一點的基礎上的。如果第一點出現了一些問題，或是沒有技能，或是沒有經驗，第二點便無法達成，即使對于業務有很好的感覺和清晰敏捷的頭腦，也會為數據所累。
來看另一個真實的例子。
我的朋友Johnny，他為在美國銷售某一個商品而投放Google AdWords的廣告。這個商品的利潤額在2011年的表現如圖4所示：
很顯然這個商品的銷售出了問題，有必要找出原因。
利潤下降，要么是收入減少，要么是支出增加，要么是二者同時發生了。從支出上看，每個月的支出變化不大，而且實際上，當利潤降低的那些月份，支出反而也是略有降低的。那么很明顯，收入下降是造成利潤下降的主要原因。收入為什么下降呢？
很快，他們找到了一個相當有說服力的數據關系：當SEM關鍵詞的平均排名下降了之后，銷售收入也非常明顯地下滑，如圖5所示。
現在，假設一個情景：有一個非常缺乏經驗的初級SEM專員，他很可能給出的結論是：利潤降低，是因為收入降低。收入降低，是因為關鍵詞排名降低，因此我們需要提升關鍵詞排名，以獲得更多收入，提升利潤。
你當然相信這個結論是簡單粗暴，并非反映事實。事實是，關鍵詞排名升高，當然會獲得更多的點擊，從而獲得更多的銷售額，但成本同時也會提高。所以，這個結論并不一定是正確的。于是，更有經驗一些的SEM專員會繼續坐下來尋找下一個關系，如圖6所示。
這個圖簡直是圖5的翻版，只是一個是收入，一個是利潤，數據的比例尺不同而已。看起來，利潤與關鍵詞平均排名的關系和收入與關鍵詞排名的關系也非常一致�，F在，我們可以放心大膽地得出結論：我們應該提升排名，以獲得更多的利潤！
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本文標題：宋星：誤讀數據等于自殺
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