数据分析中会常犯哪些错误，如何解决？ 六
链接：https://www.zhihu.com/question/19578400/answer/60211159
来源：知乎
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这个案例是使用公司内部的数据分析系统给一个珠宝类品牌广告主（宝格丽）做品牌用户群分布分析。
预期用户群分布：有一定购买力的中年高端人士。
按照正常的分析流程获得以下年龄分布数据：
依据得到的数据，正常的解读结论是「该品类的用户群主要年龄段为：18-24岁」
显然，但这一数据结果跟预期年龄分布相去甚远。
然后逐个排查原因：
首先，排除客观性错误，确认了下数据源及整个数据提取分析整理过程的正确性。
然后，排除主观性错误，找来第三方数据参考，通过「百度司南」（百度司南_百度百科 ）得到该品牌数据结果如下：
通过「百度司南」的结果侧面印证了预判结论的正确性，这样就排除个人主观判断的错误。
再次，对比两个分析系统得出的结果，还是有一些差异的，相较于「百度司南」，公司自有的数据分析系统统计结果少了部分30~39岁人群的覆盖。
这是什么原因呢？进一步对比下两家数据数据分析系统的数据收集来源，分析下各自人群的覆盖范围：
公司的数据分析系统的主要数据来源为：社交网络数据、广告投放数据（DSP、SEM、直投）、媒体网站的tracking数据。
百度司南的主要数据来源为：搜索数据、广告投放数据、媒体网站的tracking数据、其它数据。
对比发现，相较于「百度司南」，造成结果差异的原因应该出在社交网络数据这部分数据源。
最后，提取了这部分数据源样本，同时查看数据采集源是否存在异常，经过一番努力，发现一个异常现象：在社交网络（微博等）中，分享、转发该品牌的人群中，有相当大一部分人是年轻的网络代购、买手、代理商等。
谜底终于揭开了！该品牌的用户群分析不仅要考虑实际消费者，还应考虑中介代理的存在。
在这个案例中，数据源、提取过程、分析及结果均正常。如果仅仅按照数据结果及主观判断去简单解读，显然不完全正确。
大多数时候，并不是数据欺骗了我们，而是我们不够全面的了解数据，错误片面的解读导致自己欺骗了自己，而非数据！
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