围观花式撒谎的九大数据型套路
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一本敏捷的书说到，自从使用Scrum之后，团队生产力提升了60%。用百分率，是标准的吹牛逼仪式，看来我是遇上对手了。
一般来说，这种没有明确可衡量标准的结论，不起推敲，也经不起连续提问。
首先问：是不是。偷换概念是非常容易的，一般人注意不到，尤其是在专业领域。常规地关注对象（人/物）、时间（前/中/后）、空间（环境背景）、事件（what）是否完整客观。60%的衡量计算标准是什么？
接着问：为什么。阅读中保持独立思考能力，敢于质疑。首先对一些基本概念要有认知，《人月神话》很恰当地把工作为分智慧密集型与劳动力密集型，研发属于智慧密集型活动，难以短期内通过人力或流程大幅度提高效率。如果是真的60%提升，那之前做的到底是有多差劲。
之前在公司内部做过一期数据思维分享，有一部分是提防数据撒谎，遂重新整理成文字，共九点罗列如下。雕虫小技，丢人现眼。
1.数据来源与采样
看到一份数据，首先警惕数据来源，凡是数据一定有采样率，一手数据或二手数据，来源是否可靠客观全面。
相对靠谱的数据来源有很多，如下
- 企业平台报告（淘宝电商、微信社交等只放出了私聊范围内的数据，聊胜于无）
- 数据服务行业报告（艾瑞、易观 不清楚这么多的行业报告数据是怎么收集的，有了解的请留言告知。还有些连各国内外宏观数据都有）
- 政府公开数据（国家统计局① 中国汽车流通协会②等）
- 上市公司财报（A股的财报说 就非常实用）
一般的问卷数据就算了，问卷从问题设计可能就已经偏离调查意旨，更别说在人群抽样环节了，那怕直到数据报告输出，想操纵结果，都有无数的机会。
好的文章都会给出数据引用，那怕会被质疑。凡是没有给出参考，没有数据来源说明的报告或分析都是耍流氓。
2.偷换概念混淆
有了数据，接着则需要做聚合，用一些数据概念来描述总结量或趋势。常用的数据概念有：最大值、最小值、九分位值、平均数、中位数、众数；标准差、方差、期望；比率；同比、环比；科学计算相关等等。
首先得知道分别是什么意思，并且清楚适用的场景。太阳底下无新鲜事，没有什么比较谣言更容易传播了。10+万的标题党出现的平均年收入，稍做二八分析（百分之二十的人，掌握了百分之八十的财富）就明白我们是给平均数拖了后腿的。但实际上，随着全球化以及经济发展，贫富差距一定会越来越大，Oxfam报告说已经是前1%的富豪，掌握了80%的财富。
3.故意漏掉了什么
常听到的是我国GDP总量全球第二，仅次于美国，但新闻联播可不会说的是，我们人均GDP仅为美国的15%。哪个概念才跟老百姓息息相关呢？哪个在我们心里才是最重要的呢？
类似的报喜不报忧手法还有不少，量少，则用比率；增量不足，则用总量；总量不够，则用同比；旺季同比不足，则用淡季环比。
以我的开源项目 walle-web.io 的 github star 为例，总用户趋势还是很漂亮的，尽管新增用户在下跌（不要替孤担心），我不把后面的数据放出来，会有几个眼尖的能看到？
4.单个概念代替复合概念
但现实情况，往往一个概念或指标是无法表述清楚的，描述一个事实需要多个维度的数据，才能立体呈现。想掩盖一个事实的最好方式，莫过于不要暴露。给出的数据指标越多，信息就越全面，即需要多个概念或加权概念来描述。
比如用平均数均价来描述某城区的房价，就是不合理的，极值很可能是离群值。而应该使用中位数乘数（Median Multiple）：房价-收入乘数，即该城市房价中位数 / 该城市每户居民税前年收入的中位数。这一指标被世界银行以及联合国推荐使用，以评估城市房地产市场。
摘取研究机构 Demographia 2017年《全球房屋负担能力调查报告》③其中一个数据，感受下中国香港凌驾于其它地方的房价压力。
5.有图不一定有真相
图依靠视觉，非常直观，直观到让人太容易相信眼见为实。分别看下面三组图，A、B哪个更长，当然你知道我会用相同长度的A和B做对比。
6.看着理所当然的XY轴
最初级的手法，更改X轴Y轴的起点，就可以改头换面。当你的产品是C时，这一招悄无声息，只需要修改Y轴的起点，简直是神一样出装。同样，XY轴的取值间隔一样可以玩出新招式来。
7.变形
太没技术含量了，不展开。
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8.错误归因
不合时宜地错误归因，往往不是智商捉急，就是别有用心。以辛普森悖论为样例展开。
辛普森悖论，即在某个条件下的两组数据，分别讨论时都会满足某种性质，可是一旦合并考虑，却可能导致相反的结论。
某产品的用户中有10000人使用Android设备、5000人使用IOS设备，整体的付费转化率应该是5%。细分发现其中IOS设备的转化率仅为4%，而Android设备则是5.5%。“聪明”的数据分析师得出结论：IOS平台的用户付费转化率低下，建议放弃IOS平台的研发。④
这么不符合常识的结论，直到数据拆分出来之后，一切都解释清楚了。到底悖论出现在什么地方？手机和平板两组数据是可加的啊！？
普森悖论有个非常明显的数据特征，两组数据可加，但A组Y种类量小而百分率高，而B组X种类量大百分率低，尽管Y在每组类型数据中比率都比X高，但会在最终合计上的比率会X低。
通俗易懂说来，两组数据基数差距大，数值与比率合一计算，但结果相反，原因在于忽略了加权。那么问题来了。
- 到底Android和IOS哪个转化率更好？
- 合计的加权公式应该是什么？
- 普森悖论经常会出现在什么场景中？
我还能想到的其它一些错误归因类型，简单列举如下。
- 因果倒置
- 没想好例子: (
- 幸存者偏差
- 二战中给飞回来的飞机增加防护板
9.脱离逻辑的神扯淡
都到了这，得见识下真正实力了，吹牛逼的奇葩与巅峰。可以把两个风马牛不相及的事件，通过数据近乎完美阐释他的论点，而且创意十足。
两条线是不是非常贴近，但这两条线分别表示每年掉到游泳池淹死的人数，和尼古拉斯·凯奇出演的电影数。在逻辑上没有任何关联的两个事件，R值（相关度）可以高达66%，还有很多这样的案例，R值超过90%，具体在「那些惊人相似的趋势图」⑤。
从数学的角度来讲，这是再正常不过了，这就是「维度的诅咒」。维度在数学上亦变量，变量太多，数据太少，就很容易出现假的相关性。上面例子从99年到09年不过11年，在万千事件中找到11个数据点与之相似的，从概率上讲就是大概率事件，正如无限大猩猩也能写出哈姆莱特。
从相关性，我想到了拟合，拟合即通过数学方程式，描出与现有数据吻合的曲线。这不禁让人想到冯·诺依曼的名言，后因费米传开而闻名。
用四个参数我可以拟合出一头大象，而用五个参数我可以让它的鼻子摆动
四五个参数就可以高度拟合出动态大象，两个逻辑不相关的事件，可以通过数据描述成高度相关。数学真是亦魔鬼亦天使，在天才手里就能创造神迹，反之，堕落成障眼法的小把戏。以至于让人怀疑什么才是真相，信息永远存在不对称，没有100%的真相。
10.结硬寨 打呆仗
正如中国武术一样，练武为了强身健体，保护自己。认识这些伎俩是为了不被忽悠，而不要用这些小花招。数据的价值远非一些简单的特征、趋势所能呈现的，不必迷恋雕虫小技，还有深入的知识和应用等待探索。
所谓重剑无锋，大巧不工，价值才是王道，自身的价值和创造的价值，是让自己永远立于不败之地之根本。每个具体的垂直领域，都有着独特的专业性，加之经济学，心理学，同时警惕数据至上陷阱，敬畏前行。吾生也有涯，而知也无涯，共勉。
参考：
① 国家统计局 http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01
② 中国汽车流通协会 http://www.cada.cn
③《全球房屋负担能力调查报告》https://www.kiwiblog.co.nz/2017/01/13th_annual_demographia_international_housing_affordability_survey_2017.html
④ 有没有发现百分率数据有问题？
⑤ 那些惊人相似的趋势图 http://tylervigen.com/spurious-correlations
每天进步一点点：数据分析1480