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电商，看懂数据是根本功。软件能够处理繁琐的核算，但解读还需求运营人员有根本的数据分析能力。本文列举了五个常见的数据陷阱，了解和掌握后能够有用防止一些分析成果的偏差。
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现在，“大数据”的概念被炒得沸反盈天。不可否认，数据确实是越来越多了，人们的数据认识也正在增强，尤其是在堆集相对简略的电商行业。但面对许多的运营数据，你真的能有用的将其使用吗？先不谈各种杂乱的计量模型，笔者从几个简略的统计学概念入手，提示我们：数据有陷阱，使用需谨慎。
1、算术均匀数的局限性
管用均匀数，即几个数字相加后除以个数，这也许是我们仅有的对均匀数的理解。但其实均匀数还有许多，比如中位数、几何均匀数、众数等等。先看下面的例1，某店肆一段时间的营业额数据如下：
该店肆12期销售额的管用均匀数是300，但有10期数值都在300以下，这样的数值合理吗？前10期的管用均匀数仅是210，和300相去甚远。明显后边两期的数值对整体的拉升效果明显。来个更极端的例子，三个人的年收入分别是3万、3万和300万，但管用均匀是102万，原本是两个屌丝和一个高帅富，可一均匀后我们都成了高帅富。我们许多时候吐槽统计数字有水分，其实这就是算术均匀数的陷阱。
那么怎样获得更精确的均匀数呢？有人说，“去掉最大值，去掉最小值”，这方法没错，但略显粗犷。我们介绍几个更科学的核算方法。
先看中位数。中位数行将数列从小到大排列后，取中心位置的那个数字作为均匀数，若数列是偶数，则取中心两位数的管用均匀。例1的中位数是200，明显比300要来的合理的多。
其次是众数，即出现频率最高的那个数。
最后介绍下几何均匀数。若要求5个数字的几何均匀数，则将这5个数连乘后开5次方。例1中的几何均匀数是268，也要比300更接近实在水平。
目前普遍在用的管用均匀数，受极值的影响很大，其精确性是值得管理者们注意的。笔者建议管理者将中位数也使用起来，对管用均匀的判断起辅佐效果。若两者相差过大，则需求找到极值产生的原因。
在EXCEL中，中位数、众数和几何均匀数的函数分别是MEDIAN、MODE和GEOMEAN，使用起来非常便利。
