京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据帮你洗脑:你是如何混淆因果关系的
这是一个人人都谈大数据的时代,不过数据真的是有益的吗?其实不一定,数据经常也会忽悠人。
请一句话评价下列事件(假设数据是真实的):
研究发现,越是成功人士,睡眠时间越短。
研究发现,女人结婚后变得更加贫穷,男人结婚后变得更加富有。
研究发现,越富有的人越幸福。
研究发现,儿童时期吃西兰花越多,成年后往往职业收入越多。
研究发现,去医院越多,越容易生病。
过去20多年跟踪研究发现,中国GDP越高,90后一代身高越高。
……
根据本人潜水博客论坛观察总结,大部分人的评价是这样的(至少前3个事件的评价是这样):
1,研究发现,越是成功人士,睡眠时间越短。
这么说,我要是不睡觉,是不是薪水就上亿了?
2,研究发现,女人结婚后变得更加贫穷,男人结婚后变得更加富有。
看来还是女人对婚姻牺牲大啊!结婚导致女人收入变低,却增加了男人收入。
3,研究发现,越富有的人越幸福。
屌丝们洗洗睡吧,你幻想的穷开心是不现实的。
4,研究发现,儿童时期吃西兰花越多,成年后往往职业收入越多。
我勒个去,都怪我小时候西兰花吃少了,大白菜吃多了!
5,研究发现,去医院越多,越容易生病。
唉,以后生病还是别去医院了。
6,过去20多年跟踪研究发现,中国GDP越高,90后一代身高越高。
哇!原来提高GDP还有这好处!不过,如果将来中国GDP下降,下一代怎么办?
等等,貌似这上面的逻辑有点问题吧?
实际上,上面的每一个推理都有严重的逻辑错误,都是错把相关关系当做了因果关系:
A越多,B越多,这是相关关系。
A越多,导致B越多,这是因果关系。
而如果没有进一步的调查和理论,相关关系是推理不出因果关系的。
为什么?
请看下面这个“脑筋急转弯”:
猜猜,下图的鸡和蛋是什么关系?
直觉:母鸡刚刚下了蛋。
第二直觉:还有可能是这个母鸡是由这个鸡蛋孵化出来的。
其实,它们有4种可能的关系:
同样,两个“A越多,B越多”这样的相关性实际上有4种可能(以收入和睡眠的为例):
A导致B:更少睡眠导致收入增加。
B导致A:收入增加导致睡眠减少。
A和B同时被C导致:随着年龄的增长,人对睡眠要求减少,因此睡眠少。同时年龄大的人,往往经验、人脉、知识更多,也自然收入更多。
A和B没有任何关系: 美国、西欧等经济发达,导致人们收入高;同时他们爱吃牛排,导致睡眠需求减少。(数据仅为举例,不代表真有这样的关系。)
所以,当你看到“睡眠越少,收入越多”这样的统计结果后,不要天真地认为只要你减少睡眠,你也能收入变高。
当然生活中的确有人是这么做的:
我认识一个人,看到了这样一个微博上流行的统计结果后,为了获得成功而刻意减少睡眠。
甚至,当他凌晨2点还在玩DOTA时,你过去问他:“你怎么还不睡?”他的回答是:“睡眠越少,将来越成功!为了赚大钱,我先从减少睡眠开始。而在这漆黑的夜里,只有DOTA能让我清醒。”
所以,假设“成功导致睡眠少”而不是“睡眠少导致成功”,你是无法通过减少睡眠而变得更加成功的。就像白种人喜欢吃牛排,但是你无法通过吃牛排变得更白。
除了“成功VS睡眠”之外,其实上面每个新闻都有类似的逻辑错误:
研究发现,女人结婚后变得更加贫穷,男人结婚后变得更加富有。
这个数据其实无法推测出结婚让女人变穷男人变富,还有可能是:预期自己将来没什么钱赚的女人更想赶紧把自己嫁出去,而预期将来能赚很多钱的男人倾向于赶紧找个老婆。
当然,还有可能是其他原因甚至是完全无关的因素造成了这个相关关系。
研究发现,越富有的人越幸福。
通过这个数据并不能推测出你赚钱后就能变得更加富有。
实际上研究证明,当金钱超过个人基本需求之后(比如已经吃饱穿暖),对长期幸福感没有显著影响。
比如中了巨额彩票的人得到的幸福感只是短期的(类似吸毒产生的幸福感),调查发现,中彩票后6个月,即使你变得比之前富有上百倍,但是你的幸福感指数还是维持在6个月前水平。
(此研究详细请看哈佛大学公开课《幸福课》,by Tal-Ben Sharhar)
那么为什么我们发现富有的人往往很幸福呢?
其实这是因为富有和长期幸福都由类似的因素导致:自信、热忱、勤奋等。所以,你的自信、热忱、勤奋等情商特征有2个产物:
能够提升你长期幸福感,让你觉得生活更加有意义
能够让你赚钱升职。但这不代表赚钱本身可以提高长期幸福感。
所以,“穷开心”还是存在的。
研究发现,儿童时期吃西兰花越多,成年后往往职业收入越多。
这个新闻是我YY的,但是这句话绝对的正确的!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02