作者:CDA持证人 余治国
一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》,报告中说,从薪酬来看,女性的平均薪酬为8689元/月,与男性的9942元/月相差1253元,报告发布后,立马引起网友热议。
大部分民众对平均工资、平均年终奖、人均GDP是不买账的,为什么?这就是犯了统计上滥用平均值的错误。
问题:
对于偏态数据大多数样本达不到/或远超过平均值水平;
平均值没有代表意义;只看平均值会忽略波动。
原因:
平均值的信息量有限;不能告诉你分布形态和波动;
平均值容易被极端值拉偏;
不同性质的数据被放一起机械的被平均了(需要分层进行分析)。
应对策略:
明确平均值使用的前提条件;正确的应用平均值;
除了关注平均值外,还要搞清楚数据的分布形态;
结合其它指标一起分析(如中位数,极差,标准差等)
某产品寿命服从正态分布,平均值为10000小时,有50%的产品寿命会大于10000小时。
某产品寿命服从指数分布,平均值为10000小时,只有36.79%的产品寿命会大于10000小时。
例:已知某产品每个季度的不良率,求全年度平均不良率。
错误答案1:(1.25%+1.14%+1.15%+1.05)/4
错误答案2:(1.25%*1.14%*1.15%*1.05%)^1/4
正确答案1: (250+240+300+199)/(20000+21000+26000+19000)
正确答案2: (1.25%*20000+1.14%*21000+1.15%*2 6000+1.05%*19000)/ (20000+210000+26000+19000)
问题:
分析:
应对策略:
样本量较小时样本均值或比率波动较大
QE:你看,7号这天原材料不良率太高了,达到停线标准了!你必须把库存都退给供应商!
SQE:这几天使用的原材料都是同一供应商同一批次的,平均不良率为0.13%,质量没问题!
现象:
真实原因:
20世纪70年代,美国为减少红灯时汽车在路口等待造成的汽油浪费,决定评估是否允许红灯时右转。弗吉尼亚公路与运输局研究后报告声称,允许红灯右转后事故发生率没有显著增加(p>0.05)。若干年后研究发现,允许红灯右转后汽车撞毁的频率比以前提高了20%,行人被撞的频率比以前提高了60%。
场景:
问题:
原因:
有很多原因导致数据不服从正态分布;
数据不正态不等于过程不受控;
数据不正态不等于数据造假。
应对对策
相关不等于因果,但因果必相关;因果关系是相关关系的子集;相关关系可以为寻找因果关系提供指引和线索;采取改善措施要针对真正的原因来改善,而不是针对相关关系采取措施。
错误案例
刚出生的婴儿一个月可以长5cm;如果按这个速度预测,他30岁时可以长到多高?
某公司前年销量增长了10%;去年增长了10%,今年也增长了10%;你能用这个增长速度去预测它20年后的销量吗?
随着各行各业进行数字化转型,数据分析能力已经成了职场的刚需能力,这也是这两年CDA数据分析师大火的原因。和领导提建议再说“我感觉”“我觉得”,自己都觉得心虚,如果说“数据分析发现……”,肯定更有说服力。想在职场精进一步还是要学习数据分析的,统计学、概率论、商业模型、SQL,Python还是要会一些,能让你工作效率提升不少。备考CDA数据分析师的过程就是个自我提升的过程。
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