拼多多：被消費升級平均的普通人們

來自專欄猴子聊數據分析7 人贊了文章

大學時學過一門《法律邏輯》，裡面講了很多謬誤，諸如稻草人謬誤、訴諸權利謬誤、人身攻擊謬誤等等。其中有一類謬誤很值得回味，那就是關於數據的謬誤，如平均數謬誤、滑坡謬誤、數據不可比謬誤。

數字的魅力一直在於以最簡潔、有力的可視化方式像你展示了全世界，但這也被很多人利用、被斷章取義，向人們鼓吹美好，阿諛奉承。而數據分析將讓你減少被世界欺騙的可能性。

當回頭去看拼多多以及他背後所代表著中國普通百姓之消費力水平，我們才發現原來我們並沒有知乎各路大神所說的不堪，原來像我們這樣的普通人比比皆是。

舉個例子，我們可以發現，在淘寶上賣的最多的手機是在0-2000元之間，這部分用戶佔據了將73%左右，當你用上小米的時候，其實你真的不是個屌絲，相對於大多數人而言，你已經擁有了一部非常棒的手機。

事實上，我們在念小學的時候早已接觸到了最基礎的數據分析，平均數、中位數、眾位數，以及金字塔、倒金字塔知識。這些知識其實可以一直陪伴你慢慢變老，陪伴你成為一名專業的數據分析師。

以平均數為例：

我們常常被人均工資、人均存款拖後腿，但這些數據就真的那麼不堪嗎？其實不然，第一我們需要去分析人均工資、人均存款下的人均年齡，其次我們再去看自己所在的行業，從業時間，慢慢地我們就發現了平均數是合理的。

我們不應該被數據欺騙，但是我們也應該看到數據的合理性。

數據從來不是孤立的，我們在做數據分析的時候需要準確認知到數據的需求性，我們為什麼去做這個數據，以及數據背後的原因。

我曾今主導過一次數據分析，某次活動中的某個時間點的增量我一直不能理解，因為這個時間段沒有權益獎勵，不是重點時間，看起來是那麼的偶然，後來我才發現是其他事業部的活動一個活動影響了我們。往後，我開始更加關注整體情況，不在只關乎我們個人的活動，競品的活動等常見的分析因子，也開始關注其他影響。

最後，你以為我會大書特書拼多多，對不起讓你失望了。

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