這是諸葛io的第434篇原創
“人人都在說謊，我們離真相有多遠？”
01
使用者會說謊
先給大家簡單聊一個關於使用者會說謊的案例，這個是facebook早期的探索。
大二剛開學的時候，扎克伯格曾經為他的同學建立一個名為Facemash的網站。這個網站仿照一個名為“我性感嗎”的網站，在主頁上貼出兩名哈佛大學學生的照片，然後讓其他學生評價誰更漂亮。
這個大二學生建立的網站引起了人們的憤怒。《哈佛深紅報》（Harvard Crimson）在社論板塊中指責年輕的扎克伯格是在“迎合人們最糟糕的一面”。西班牙裔與非洲裔美國人群體指控他性別歧視和種族主義。
然而，在哈佛大學的相關管理者關閉扎克伯格的網站之前——這個網站才剛剛成立幾個小時而已，就已經有450個人瀏覽了該網站，並對兩張照片投票共計22000次。
至此，扎克伯格已經瞭解到一個重要的秘密：人們會宣稱自己很憤怒，也會貶低一些令人厭惡的東西，但他們仍然會點選，瀏覽。
那如果我們把該網站看作是一個產品，那麼來自社會的指責評論則是該產品的使用者反饋，幾個小時之內450人瀏覽網站和22000次的投票數是該產品使用者的使用資料。
如果我們僅僅聽從《哈佛深紅報》和群體對其的指責評論，在沒有看到使用者真實的使用資料之前，我們幾乎就要相信，該網站引起了使用者的強烈反對，併產生“這是一個極其糟糕的產品”的想法。
但看到使用者使用資料之後，我們會發現，該產品使用者的使用情況並沒有想象中的那麼糟糕，它反而是個不錯的產品使用資料。
由此我們可以看出，使用者的聲音是不可以完全相信的，因為人人都會說謊，只有結合客觀的資料，才能更加逼近事件的真相，獲得更全面的認知。
人會騙人，但是客觀的資料不會！
02
中介會說謊
再舉一個與大家生活息息相關的例子：
買房子應該是每個成年人都經歷的一件大事吧。
人生幾件大事，結婚，成家，小孩上學，沒有一個不與房子掛鉤的。
2016年以前，80%甚至90%的買房子的人都賺錢了，但是放在現在，要不要買房子？如何買房子？買哪裡的房子？這個問題我想不僅僅工薪階層的我們在發愁，甚至專業炒房團都在發愁。
這個時候，資料的重要性就體現出來了，別聽中介給你吹牛逼，因為中介嘴裡，沒有不漲價的房子，你不買房子，就是在跟自己過不去，想知道到底房市行情如何，
找資料，找資料，找資料，用資料來說話。
官方釋出的房屋成交量，政府釋出的土地出讓量，城市近幾年的人口流入量，經濟發展情況等等。
中介會欺騙你，因為他想賺你的錢，但是資料不會；中介牛逼吹到天上，說房價要漲，買房的人越來越多，給你一頓操作猛如虎，然後一看資料，房價在降，成交量在降低，整個城市人口處於流出程度，城市經濟發展都在降低。請問，房價拿什麼來漲，靠中介的嘴嗎？
因此，資料很重要，學會蒐集整理資料很重要，能夠從資料中看到客觀情況更重要。
03
延展
我們做產品的就更需要資料分析。
做好自己的產品十分重要，但是客戶群體在哪裡，如何去做，才是最好的選擇，資料分析出我們的使用者需要，這就非常關鍵。
就比如我們網購，我們每個人的淘寶首頁都是不一樣的，這就體現出了資料分析的作用。淘寶是根據每個人的不同喜好，再根據每個人的偏好、經常看的東西等資料來進行整理，分析，最後給你推薦。
最後當在工作中碰到幾千個甚至幾萬個資料的時候，不僅需要耗費大量的時間以及精力對其進行分類歸納，還需要分類歸納的資料中找出資料與資料之間的內在關係，是變數與變數之間的關係，還是變數與定量之間的關係。
這個關係的尋找，那這時可以藉助第三方資料分析工具（比如諸葛io），可以將資料之間的關係透過圖表來表示，透過圖表的變化關係來闡述資料之間的關係；
透過資料分析工具來找到資料之間的內在規律，這樣就可以大大節省工作的時間，從而提高工作的效率。
04
總結
網際網路的特點是極少數特別在意的人佔據了大部分聲量，而這部分人未必能代表大多數人。
在整個使用者的大圈子中，我們不能只聽站出來發聲的少部分人，他們並不能代表大部人的聲音。
我們不能從一個少數去得出整體的結論，但我們從資料可以客觀的看到，事情的真相遠沒有那麼簡單。
只有結合客觀的資料，並對資料進行客觀合理的分析，多角度更全面的看待事件，才能更加逼近事情的真相。
