为什么评分不能反映真实情况：
问题就出在，网站上的分数，是由“所有人”评分的结果
因为在一般人群中，对口味的要求，通常就像金字塔一样，那种舌头特别挑，对口味特别讲究的人，往往在人群中，就像金字塔的顶端，只占一小部分
至于大多数的客人呢，他们在评价一家餐厅的时候，他们对味道的要求，不会那么严格⋯⋯他们心目中的好吃与不好吃，往往，会同时受到餐点的份量，与价格的影响
所以，如果一家餐厅，味道特别好，可是呢，价格偏高，这时候，这家店在网站上的评价，就会趋于两极，少数人，会因为味道好，所以给高分，但多数人，却可能嫌他价格不划算，份量没吃饱，因此打低分⋯⋯结果，两者一平均，这家餐厅的分数，就被拉下来了
相反的，如果一家餐厅，走的是经济实惠的风格，那么对于少数舌头挑惕的客人来说，他们一开始，恐怕就不会来，而会来的顾客呢，他们对于味道的要求，由于不是那么严格，所以只要餐点的水准，到达一定程度，就会觉得“这家店已经够好吃了”，因此，纷纷给高分⋯⋯
所以，并不是评分不可靠，而是当评分者的口味，呈现金字塔分布的时候，则平均分越高的餐厅，往往符合的，越是贴近于基础人群的标准
辛普森悖论：
早在1951年，英国统计学家辛普森，就曾经提出：在分组比较中都占优势的一方，在结果中，反而变成劣势的现象。
那么，发生这种现象的原因究竟是什么？
简单来讲，是因为权重不同导致了结果的不可信。
飞机的延误现象：
A和B呢，虽然都是120次的航班，但A是以北京为基地，B是以广州为基地。
所以A的120次航班中，从北京出发的有100架，准点50班，准点率为50%；广州出发了20次，准点了16班，准点率为80%。所以，全部加起来，在总共120个航班中，A准点了66架次，66除以120，得出了A总准点率55%。
记好咯，55%的准点率，我们来看看B。
同样是120班飞机，B从北京出发的只有20架次，准点了8次，准点率为40%；广州出发了100次，准点了70班，准点率为70%。好，这样B的准点率是78班除以120班飞机，得出了总准点率65%。
这就是B65%，和A55%的来历。
但是，你仔细想想。B真的比A更准时吗？
正确挑餐厅的方式：
回到我们之前挑餐厅的故事，现在，你已经知道了点评网站分数也受到辛普森谬误的影响，食客权重比例不一导致了结果的不可靠。
所以呢，如果你是那种，挑餐厅的时候，除了味道，其他条件不太在意的吃货
那么，与其参考大数据的评分，还不如，去建立一个“焦点团体”，也就是先重点参考你身边那些特别会吃的朋友的意见
而这也就是为什么，举世闻名的米其林餐饮指南，他们对餐厅好坏的评鉴，不是开放由所有的顾客投票，而是派出专业的审查员，一家一家去打分，为的，就是怕专业人士的评分，在不同的权重下，被牺牲了
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