市场调研的数据，要看细节，要有常识，否则易上当。

　　1，问卷调查给的信息不一定是准确的。

　　《2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查》数据显示，中国城镇居民家庭（不含农村）总资产均值为317.9万元，这大概很多人没想到吧？

　　突然间发现自己的总资产超过了300万。之所以会惊讶，原因是被平均了。

　　这份报告来源于中国人民银行调查统计司城镇居民家庭资产负债调查课题组于2019年10月中下旬在全国30个省（自治区、直辖市）对3万余户城镇居民家庭开展了资产负债情况调查。

　　每家的情况自己知道，感受是家庭财产远低于问卷上填写的数字。

　　身体比嘴巴诚实。

　　索尼公司准备推出一款音箱，召集一些粉丝们讨论，新产品到底选择什么颜色，黑色还是黄色。

　　经过一番热烈的讨论，他们都认为消费者更加倾向于黄色。

　　会议结束以后，组织者对成员表示感谢，并且告诉他们，离开时可以领一个音箱回家，黑色和黄色任意挑选一款，结果呢，每个人拿走的全部都是清一晰黑色的音箱。

　　什么情况？因为人会基于自身所处角色、所在场景和个人的认知判断，选择性地说出一些他觉得正确的话，但这些所谓“正确的话”并不是用户的本心，不符合他潜意识内在的选择。

　　2，中位数的误导性：

　　朋友父亲患有某种癌症，被告知他的半数预期寿命只有8个月，但他多活了20年。

　　中位数不等于真实信息。

　　中位数的定义告诉我们：

　　有一半的病人活不到8个月，但同时也表明有另外一半的病人至少可以活8个月，或者更久。

　　平均数还是中位数。

　　都是衡量一组数据的“中心位置”或“中心趋势”。

　　同样一组数据：3， 4， 5， 6， 102。

　　平均数是24，中位数却是5。

　　如果想要让这组数据在描述时显得数值大一些，它们就会选择曝光平均数。

　　相反，如果想让（不利于自身的）数值看上去小一些，那么公开的报告中采用的数字往往会是中位数。

　　四杯25℃的水倒在一起就变成开水了。

　　仅仅拥有数据是不够的，不管你有多少数据。

　　面对现实世界我们必须给出一定的事前假设，正是这些假设带来了偏差。

　　3，关于统计学相关的数据会说谎，一句话：

　　关注数据背后的常识，比数据大小本身更有意义。

　　如何理解数据之外的常识？

　　你要有足够的经验。

　　这样，你才会产生直觉，你才会有生意的直觉。有了生意的直觉你才能理解数据的方向是对的还是错的。

　　你要有常识，想清楚钱从哪来。

　　该看的数据还是要看，但如果指望靠数据来认识一个领域一个事物，终究是会失败的。

　　判断比数学更重要。

　　当一份报告或文章中只有其中一个数据出现时，就要注意了，有可能只是出于言简意赅的考虑，但也很有可能是某些人或机构组织别有用心地想用数据来说服你。