统计学并不像看上去那么简单。掌握这门学科并不等同于“将数据提交给软件”。从我作为一名统计学家的角度来看，以下是我见过的营销人员和研究人员犯的五大错误。其中任何一个对你来说似乎很熟悉？
1. 问太多问题
数据驱动统计：如果没有数据，那么很少有问题可以回答。然而，数据太多和数据太少一样都会带来问题。我指的不是大数据，大数据的定义是丰富而充足的数据，而是指数据量大到难以用常规方式处理。太多坏数据才是坏事。谁参加过这样的调查设计会议？
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有时最好的、最公平的 分析就是根本不进行分析。简单的数据总结和描述往往比最花哨的模型更好。这是因为统计模型并不是要告诉你你已经看到了什么，而是要告诉你未来会看到什么，给定条件是这样的或那样的。
我们不需要对旧数据进行建模，我们需要预测新数据。我们不需要猜测（使用 p 值或假设检验）这个 X 是否与那个 Y 相关，我们只需观察即可。如果关系是真实的，那么给定情况允许的最简单的模型，知道 X 会给出新 Y 中的不确定性。这样，模型实际上可以用新数据进行验证。
不去找统计员很快
统计人员经常在验尸官被叫到谋杀现场的同时被叫到现场。他们此时能做的事情也是一样的：确定死亡原因。
我不想伤害任何人的感情，但下一个话题相当敏感。让我以问题的形式问你：你会登上一架巨型喷气式飞机，而这架飞机的唯一经验来自操作遥控模型？如果他的技术是从经验丰富的老爱好者那里学到的，你会登上吗？如果他有证书表明他了解所有模型飞机，你会登上吗？如果他拥有与驾驶无关的学科的博士学位（证明他的智力），你会登上吗？还是不会登上吗？
我很愿意认同这一观点：那些在攻读同一学科博士学位期间上过心理学家的一两门统计学课程的人有可能完全理解概率的复杂性和细微差别，并且在计算方面与任何统计学家一样熟练，有时甚至更熟练。
但是——不要生气——这种情况并不经常发生。想想看：有多少统计学家试图实践心理学、政治学、社会学等，或所有其他对营销科学做出巨大贡献的领域？
知道是什么让他
的产品如此受欢迎，每个人都提出了一些他们想问的问题？这些问题会引发更多问题，而这些问题又会引出其他问题。
讨论的范围很广：每个人都知 关于企业微信收费，我的5点看法 道什么可能是重要的。一位副总裁会说：“我觉得我们应该问‘你喜欢蓝色吗？’”，而竞争对手的副总裁会坚持说：“关于蓝色，你不喜欢吗？”温和地暗示其中一个问题可以而且应该被放弃可能会被视为不明智。营销分析公司希望保留合同，因此默许了。
统计学家很少被邀请参加这些晚会，但是如果有一位统计学家在场，他会坚持认为重复或近似重复的数据无法提供额外的见解，但会导致分析中断或给出荒谬的答案。
如果对系列问
题确实不确定，那么应该先进行测试调查。这种试验分析可以找出错误并设定期望。这个过程可以反复进行，直到问题套件可控，并且现在每条数据都有很大的用处。这还可以防止承诺采用分析方法但调查设计未包含必要问题的情况（这种情况经常发生；参见错误 5）。
如果经常使用这种简单但罕见的程序，将会消除下面列出的大多数错误并从长远来看节省资金。
并非所有你想知道
的问题都能得 sab 目录 到解答。即使是最优秀的大脑，编写运行最复杂算法的最快计算机，也无法发现不存在的东西。即使你向最优秀大学的博士请教，或者向一家以做不可能的事情而闻名的公司开出大笔支票。
概率和统计算法并不是魔术。软件会给出答案，但答案并不意味着结果就是你所希望或相信的那样。
例如：驱动因素模型，将某些结果的驱动因素输入到算法中，该算法按重要性排序并给出每个驱动因素的强度。现在，客户经常坚持要求每个驱动因素与结果呈正相关，而负相关则是不可能的或不可接受的。对正“相关性”的恳求变得如此真诚，以至于一些分析师出于对薪水的担忧，向客户提供了他想要的东西。
但有时还是会发现一些不合理的负面结果。这通常意味着使用了错误的分析方法，或者，如错误 1所示，使用了太多不良数据。
或者，这意味着在考虑了所有其他司机之后，某个司机对结果没有任何发言权。这些多余的司机应该从模型中删除。但接下来就是政治：被淘汰的司机都会成为某个人的最爱。令人担忧的是，在压力之下，统计学家“发现”了保留有问题司机的方法。
要求统计员“使其发挥作用”的其他常见情况是当旧的分析与当前的分析不符时，当某种衡量标准的下降“应该”是增加时，或者当有人不想传递坏消息时。
回归或类似回归的
技术是营销统计的支柱。然而，大多数人并不了解它们的解释和局限性。
设置如下：我们有一些需要解释的内容，例如客户购买意向或花费金额；任何数字。将该数字称为 Y。它也被称为结果，或者用较旧的术语来说，称为因变量。
我们还有其他数据，希望它们能证明 Y。这些数据被称为驱动因素或相关因素，或者用老话来说，独立变量。我们称其为潜在的解释数据 X。由于我们可能有多个解释数据，我们称它们为 X 1、 X 2等等。
你会看到这样的
方程式省略号表示我们可以继续添加项，继续添加更多项——你明白我的意思了。使用回归的人肯定掌握了这个技巧：他们像没有明天一样添加项，想着“为什么不呢？”因为这个等式是错误的，这就是原因。这是真正的数学。
