目前在互联网领域，“数据”无处不在。数据有着神奇的力量，庞大的数据给各行业带来前所未有的信息和利益。创业公司拿数据争取投资，企业拿数据提高估值，老板拿数据决策，产品和交互拿数据支撑结果...但我们看到的数据都是真实的吗？我们能够依靠数据吗？下面通过项目中的一些案例说明一点关于数据的心得。
案例一：前两周有个购物的项目需要改版，为了明确方向，做了一份竞品分析，知己知彼，分析的开始先了解一下本身产品。从已有产品的数据得知，老用户占了91%，首页的订单转化率为8%，所以可以下结论，已有产品用户粘性很高，订单转化率很高。但实际上呢，我们的用户很大一部分是黄牛用户，他们去各个渠道收购礼品卡来购物，购物所得再拿出去专卖，以赚取其中差价。所以我之前从数据得到的结论是不准确的，我也没有其他渠道可以得知正常用户的数据。
已有产品新老用户比例
案例二：每隔一两周，我都会去看看app的pv、uv等数据，某一天看数据时突然发现整体pv、uv等大多数数据都有明显的下降，后来接连几天都是低迷的状态，之后从pm那里得知，首页由于定位的关系，页面会加载两次，之前的数据将两次都计算在内，所以有很多数据是重复计算的。因此，难免会怀疑，我们什么时候看的数据才是真实的？
案例三：新版app端上线一个多月后，一直关注的都是用户使用相关的数据，后来问pm一些有关订单的数据，pm给我的数据是订单成交量与去年同期相比提高了60%，老板对这个数字很满意，并拿着数据去汇报谈合作。但去年同期与现在，业务模式不同，版本及用户来源都不同，不知道有多少可比性。
从这三个案例中反思如下，
一：表象的数据并不能说明所有问题，我们更多的需要了解数据背后的内容，再依靠数据为我们指引方向；
二：如果从采集数据的源头出现了错误，就会直接影响数据结果的正确性和可用性，因此，数据采集与分析的技术更加关键；
三：如何看数据非常重要，同样的数据，不同背景的人能看出不同的结果，而同样的数据，可以与什么数据比较，应该有所限制，不然得出的数据变量过多，结果也没了可信度。
还有很重要的一点，在新型产品中，本身数据不是很充足，那么这个时候数据有多少的可信度也需要相关人员去度量，因为数据量越少，其中掺杂的水分越多，相反，数据量越大，其中杂乱无用的数据越会被忽略，数据的可信度越高。
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