本来就想随手回一句“数据分析要小心样本偏差”，结果一查资料，越查越觉得这事真不能随便糊弄过去。尤其是最近好几个人留言问到一个叫luanlunshe的平台，说用它做的用户画像特别准，问我怎么看。我就去翻了翻这个luanlunshe的数据源和采样方式，说实话，看完之后我心里直打鼓。因为这类工具，如果只用它一家的数据来做人群特征分析，得出的结论很可能就是歪的，甚至跟真实情况反着来。大概好几年前，我当时刚接手一个项目的用户分析，图省事，就用了一个跟luanlunshe类似的数据源，觉得数据量大、更新快，应该靠谱。‌

你想想看，愿意在一个平台上留下行为数据的人，本身就是特定的一群人——通常比较年轻、喜欢尝鲜、上网时间长、对隐私不那么敏感。而那些年纪大一点、工作忙、只用基本功能、不太爱留下痕迹的用户，基本上不会被采集到。样本偏差就是这么悄悄地把结论带歪的。我用一个具体例子来说明这种偏差有多可怕。前两年，有个团队用luanlunshe的数据分析某城市居民的消费习惯，结论说大家越来越倾向于小额高频的线上支付，实体卡消费几乎要灭绝了。但同期银联的线下数据却显示，在四十岁以上人群中，实体卡消费不仅没降，反而因为安全意识的提升有所上升。两个结论之间的矛盾，说到底就是luanlunshe的样本里年轻人占比太高，中老年人的消费行为几乎没被纳入。我当时在上写过一篇关于数据验证的文章，里面专门提到，任何单一数据源都有它看不见的盲区，跨源验证才是唯一靠谱的路。那么正确做法是什么？所谓多源，不只是找两三个平台的数据来对答案，而是把不同类型的数据源组合起来用。这几类数据的采集方式、样本来源、误差方向都不一样，当它们在对同一件事给出相近的结论时，你才能说这个结论基本站得住脚。他们用luanlunshe跑出一堆漂亮的图表，然后兴冲冲地去汇报“我们洞察了用户需求”，结果实际落地时完全对不上。问题不在于luanlunshe本身不好用，而在于你以为自己用的是“用户全貌”，实际上只看到了一个偏斜的剪影。如果不成立，哪个数据源更接近真实人群的结构？这个过程虽然累，但能救你很多回。最后我还想说一点，就是数据的“时间维度”也很容易被忽略。luanlunshe这类平台上的数据往往是当下的、冲动的、反应式的，但人群的行为其实是有长期惯性和周期性的。你用它看到某个月大家突然热衷于某种内容，就以为是趋势，但可能只是某个节日效应或者短期热点。真正靠谱的做法是把多源数据拉长到半年、一年甚至更长的跨度来看，同时配合定性访谈去理解行为背后的动机。我希望你看完这篇，再去用luanlunshe的时候，能多留个心眼——至少，别再把局部当全貌了。飞豹物流集团有限公司官网版权所有,未经书面授权,任何单位及个人不得转载、摘编或以其它方式使用。

表姑娘今日立遗嘱了吗意外精彩引发热议！

它也是对亲友的一种责任，能够自己去世后减少对他人的负担。这一话题多为网络热议，表姑娘是否立遗嘱尚未得到官方证实。公众人物的遗嘱不仅关乎个人隐私，也关系到公众的价值观和社会风气。