這個維度也就是大資料最基本的功課，還真使不上統計學。

樣本池不大，而且是公開的，自己採集也行，大部分業內公司都有，又不是啥有難度的東西。

維度清晰，目標也很明確。

這事最有意思的地方就是，那圖表在演示蝦是一種一戳一蹦噠，一蹦噠正主海域就海嘯的生物。

然後，蝦證明了確實被他一戳就蹦噠，連627都安靜如雞，但他一發他們搞不明白的資料，就蹦噠出又一場海嘯。

實踐是檢驗真理的唯一標準，實踐都證明了的東西，就別勞煩統計學啦！

我是財務，現在工作快20年了！就對比增長率這點我就不認同，比如：肖戰紅粉現在是10萬人！增長了20萬，成30萬了！增長了200%！黑子原來1個人現在10個人！增加了900%！這種梗也就騙騙227裡的中小學生吧！稍微有點常識的人都看得明白的！

娛樂圈這種利益衝突上演的戲碼，就別來隔應統計學了。統計學是一門嚴肅的、綜合性科學，是門一級學科，包含了數理、社會科學和自然學科的各個領域，不僅可以推斷本質，還可以預測未來，直白的講，難的要死，反正我當年大學學的是雲裡霧裡，勉強及格，到現在想起那個SPSS，都心有餘悸。

關於那個啥桃的幾張PPT，看看就拉倒了，會做PPT的大有人在，會畫圖的也大有人在，要說是否嚴謹和準確，那就很難說了。

舉例子來講，諮詢類廣告公司，4A啥的，要幫品牌客戶做消費者分析，得委託專業的資料分析公司去做。而資料分析公司給出的案子之所以可以幾萬十幾萬的甚至更高的賣，必然因為用了科學的資料收集方法，你得確保了資料池足夠大，而且是活躍的，分析資料的維度合理或豐富等，來保證最終結論的準確度較高。而想要做到這些，國內一流的資料公司會花大力氣建設自己的資料庫，給網路使用者打標籤，比如，年齡，興趣，有沒有孩子等等，還得確保不侵犯隱私。然後，幫客戶做使用者行為分析，推廣渠道分析，留存分析，等等。資料分析本身就是一個包羅永珍的概念。

說回這個肖戰粉分析，真正業內的大牙恐怕都笑掉了，不過可能人家也並不理會這些鬧劇。

首先這個資料獲取就有大問題，肖戰粉這個標籤本來就不科學。

如何判定的？

幫肖戰說話了？搜尋了肖戰？關注了微博？買周邊了？買歌了？哪個角度起了決定性作用打的這個標籤？還是以上都符合才打的？這點很關鍵。資料選取方式必須科學，否則資料底層就有問題，還分析個P嘞。

如果你號稱資料科學，那我要問了，是微博給了使用者行為資料，還是騰訊給了購買肖戰專輯的使用者行為軌跡，還是天貓等電商給了購買肖戰代言使用者的行為軌跡？

你只要敢說有證據，那可好了，咱們敢起訴哦，洩露我網民的網路隱私啊！！還敢不敢上網了？那反過來，如果你拿不到，你分析的是個啥？現在碎片化時代，使用者的時間散落在各個平臺上，你怎麼抓取到的？如果只是一個微博的，那資料分析肯定不夠嚴謹。

另外一個，資料“查重”了沒？

資料公司之所以要花大力氣做資料庫，因為要抓取使用者，簡單說就是，怎麼區別他就是他？我今天上網，我明天也上網，我今天穿黃色，我明天套個馬甲，我一會出現在這，一會出現在那，怎麼區分？這個是有非常專業的技術來實現區分的。這樣資料才沒有水，才能做到準確。

好了，往深了說我就是班門弄斧了，看看算了。肖戰真是不容易。

管它專業不專業，關喜歡他的人什麼事，難道因為他黑粉多黑粉暴增（報告裡說的）就不喜歡他了。

錯，會更支援他。