数据分析会骗人么

会，而且每天都发生着，讲一个大家都听说过的统计学陷阱“辛普森悖论”，这个理论是1951年的时候由英国的统计学家E.H.辛普森提出来的，简单来说就是：两组数据，分开来是种结论，合在一起的时候去是另外一种相反的结论。典型的例子是男女生的录取比率这个例子，大家可以自行百度搜索了解详细的。在这里提供一幅给大家理解一下。

所以我们需要注意这种情况的发生，分析的时候如果不注意分组，掌握组与组之间的差别，恭喜你，你的分析可能就会出现辛普森悖论的现象。

在互联网的产品运营工作中，也会经常发生，现在互联网都在提供数据运营，A/B测试在产品的运营工作起到一定的作用。测试，没错，辛普森悖论在等着我们。产品或者运营的人员设计了一级试验，跑了一段时间，发现各项指标变化了，这个时候就说此次版本更好。真实的情况是，我们在控制组里选择的那部分用户恰好是喜欢上某个功能的。

所以在做A/B测试的时候，我们需要对流量的分流做到相对科学，在选择控制组和实验组的是，分组的用户群体在用户特征上相一致，用经济学上的话说就是具有相同偏好的，同时抽取出来的样本能够代表总体的。

数据分析会骗人，而且出于一定的目的，工作中有部分人也会特意把结果引向一个希望的结果，需要我们用脑和眼去识别。欢迎在评论中发表自己不同的观点。