當進入大數據時代，網站運營越來越需要會數據解讀的人才，尤其是在電商領域。一份正確的數據解讀報告可以幫助企業(yè)主有目的性、方向性的完成決策。但往往也有很多人在比較簡單的統(tǒng)計學基礎概念上犯錯誤，以下是幾個大家較為容易犯的錯誤。

　　1、 只看平均數

　　平均數是大家使用比較普遍的數據模型。但在概率統(tǒng)計學上，算數平均數有一個較為致命的缺點——受極值影響大。舉個很形象的例子，5個人年薪分別為5萬、10萬、2萬、500萬、8萬，算平均數，人均年薪為105萬，這是一個完全失真，沒有實際代表意義的數字，出現這個的原因就是受極值影響。

　　為了避免極值的影響，很多人會選用去掉大值和小值的方法，但這個方法略顯粗暴，不夠科學。那么我們應該怎么做才能更科學的做出數據分析呢?以下幾個數據模型值得參考。

　　中位數，是指將統(tǒng)計總體當中的各個變量值按大小順序排列起來，形成一個數列，處于變量數列中間位置的變量值就稱為中位。上例中的8萬即為中位數(若數列值為偶數，則取中間兩個數的平均值)，這個數值顯然比105萬要有代表意義。

　　眾數，指一組數據中出現次數較多的數值，有時眾數在一組數中有好幾個。在統(tǒng)計分布上具有明顯集中趨勢點的數值，代表數據的一般水平(眾數可以不存在或多于一個)。

　　幾何平均數，是指n個觀察值連乘積的n次方根。依然利用上例，得出幾何平均數為15萬，比起單純的算數平均數，誤差要小得多。

　　因而建議網站的數據分析人員在進行數據統(tǒng)計分析的時候，不妨多選用幾種方法，對比后結果，用以幫助判斷數據的準確性。這幾個數據模型都可以通過excel的函數輕松實現，MEDIAN(中位數)、MODE(眾數)和GEOMEAN(幾何平均數)。

　　2、 忽視定基比率

　　一般而言，在比較數據的變化幅度時比較常用的模型是環(huán)比增長率和同比增長率。環(huán)比增長率，是指和上期相比較的增長率。普遍的計算公式是環(huán)比增長率=(本期的某個指標的值-上一期這個指標的值)/上一期這個指標的值*100%。環(huán)比增長率可以反映出指標變化的連續(xù)性和動態(tài)性。

　　同比增長率，一般是指和去年某一個同期相比較的增長率。同比增長和上一時期、上一年度或歷史相比的增長(幅度)。計算公式為：同比增長率=(當年的指標值-去年同期的值)÷去年同期的值*100%。同比增長率排除了季節(jié)性的因素，可以反映出實質性的增長。但是，即便如此，這兩個數據模型也有著明顯的缺陷。倘若不同年份間市場行情差異巨大，那么同比就失去了參照意義。而環(huán)比只能表現出本期和上期的區(qū)別，若相隔期數多了，就很難判斷現狀。

　　面對上述問題，我們可以引進定基動態(tài)比率。定基動態(tài)比率是指以某一時期的數額為固定基期數額而計算出來的動態(tài)比率。其計算公式為：定基動態(tài)比率=分析期數額/固定基期數額×100%。相比較前兩種數據模型，定基動態(tài)比率更能反應出一段時間內的經營成效。

　　3、 重視絕對數值，忽視四分位數

　　我們常常會很在意某件單品在總的銷售額間的排名，如果某款產品排在第八位，那么在50款產品中，它的排名就是16%，而在100款產品中，它的排名就是8%。這就是絕對數字排名帶來的陷阱。

　　一般而言，四分位數中的25%、50%、75%三個點是需要重視的特殊點，這是評判指標優(yōu)劣的一個標準。比如某件單品排名或是業(yè)務轉化率在25%內浮動，那么網站運營的現狀就可以歸結為無需過多擔心，保持穩(wěn)定即可。如果低于25%，則需要考慮是否需要采取相應的措施借以改變現況。

　　4、單純追求數據的增長，忽略成本的穩(wěn)定性

　　年終業(yè)績盤點，很多人都希望自己交出去的報表都有好看的的增長曲線。但很多電商往往出現銷售量高增長的同時，企業(yè)成本曲線也相應的增長。對于企業(yè)來說，無論是基于財務健康還是業(yè)務可持續(xù)而言，這都是非常不可取的做法。成本的穩(wěn)定性是企業(yè)成長的內蓄力。

　　通常我們會采用方差來計算數據的穩(wěn)定性，一般而言，方差越大，表示該指標穩(wěn)定性越差。在excel中可以用VAR函數。

　　對于一個運轉健康的企業(yè)而言，銷售額的變化，對成本影響不應該非常大。即在計算方差時，方差數值應該較小。方差的穩(wěn)定性指標在衡量采購成本、推廣費用、物流費用等等信息時非常具有警示意義。

　　以上是幾個較為基礎但也是進行數據分析較為容易忽視的要點，整理出來，希望能幫助大家更好地利用數據。