数据统计口径是什么意思数据统计口径是什么意思 _知识分享

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数据在改变着当下的世界，但同时它也蕴藏着巨大的陷阱。在数据还不叫统计数字的年代，马克·吐温有句名言：“统计数字经常欺骗我，特别是我自己整理它们时。针对这一情况，有一种说法十分准确：‘世界上有三种谎言：谎言、该死的谎言、统计数字。’”
生活中，我们已经听过太多实现数据掘金，赚取巨大回报的故事了。但实际工作中，我们自己处理数据时，它却很容易成为马克·吐温口中的谎言。而身陷这个巨大谎言陷阱中的我们，往往后知后觉，浪费了很多金钱和心血。
为了让更多的朋友不在深陷其中，中士哥根据自己服务过的300多家企业，上千个数据分析项目的实战经验，总结了18个让数据变成谎言的陷阱，让你能提早防范，并给出了逃离陷阱的建议，希望你能喜欢。
在分享这18个让数据变成谎言的陷阱之前，我们需要先看一看完整的数据分析工作大致是什么样的。通常有5个步骤：
1. 量化。用统一的标准（或者说统计口径）不重不漏的量化业务，并将业务数据均与财务数据关联。
2. 有数。根据统计口径、统计平台和项目进度，选择合适的采集技术，并正确运用采集技术，让采集回来的数据与统计口径相符。
3. 看数。根据查看者将数据可视化图表汇总&分类，并将重点指标根据波动大小设置阈值，一旦触发自动提醒需要关注数据的人。
4. 分析。以达成业务目标为分析目标，结合行业均值数据，选择合适的分析方法分析数据，切勿为了分析而分析。
5. 用数。根据分析结果，进行产品改动、推荐/推送/广告投放策略的调整、甚至文案和素材的调整等等。
做成这5个步骤，很可能会遇到如下18个让数据变成谎言的陷阱。
量化阶段的4个陷阱
在如今这个网站、APP、H5和各类小程序，共同构建在线业务的年代，选个现成的数据分析工具一接入，获取的数据就能满足数据分析需求的情况还有吗？有！但太少了，少到我不得不告诉你，也许你们的在线业务发展空间很大、很大、很大。
在如此复杂的在线业务面前，我们必须先做一些必要的规划工作才能有效的量化业务，绝大多数第三方公司管这个过程叫——指标体系搭建。（PS：包装的真好！）我们看一下这里面有哪4个陷阱，及如何应对他们。
陷阱一：统计口径不统一。
统计口径不统一是指：同一个指标每个平台得是一个意思，否则不同平台的数据对比也好和汇总也罢，意义都不大。
以阅读量为例，见如下表格：
平台
“阅读量”统计口径
实际统计的是啥
APP
刷新时，阅读量+1
文章打开次数
小程序
刷新时，阅读量不变
文章打开人次
H5
至少停留10秒，阅读量才+1
可能真的阅读了的次数
虽然都叫阅读量，但这仨货明显不是一个东西，直接对比三者毫无意义。汇总三者顶多知道打开次数至少是三者之和和可能真的阅读了的次数至多是三者之和，得不到什么确切结论。
为什么会出现统计口径不统一的情况呢？一方面是因为，这么多平台，大概率是不同人运营，难免会有差异，统一起来需要时间；另一方面是因为，互联网行业还没有统一的行业标准，没有统一标准人员流动小也可以，至少可以自成一派，偏偏互联网又人员流动性大，总是你方唱罢我登场，就没个统一的时候。
写在应对建议前的话：如果你就是想割资本的韭菜，那看过上面的内容，你可能就把“阅读量”的统计口径统一成刷新+1了，我想劝你善良，但估计你会选择性失聪，所以，我就不多说了；如果你是要接盘的资本方， “阅读量”是不是“虚高” ，也许你刷新一下就知道了。不扯了，进入正题。

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