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明儿就是年三十儿啦～过年好！！先给你拜个年呀～ (づ｡◕‿‿◕｡)づ
现在的你，应该在回家的火车上，或者已经在应付各路亲戚的问候了吧。
一定很无聊，对不对？那就把我，当年...不开心的丑事，给你说说，让你开心一下呀～
话说，那时我刚毕业，加入facebook工作没几天，在伦敦办公室。。。
那天傍晚下班之前，我开发的一个新功能上线了，效果可以说非常有点不错～短短几个小时，就可以看到KPI狂涨。
第二天早上到公司，我发现墙上的数据大屏直接挂了 - 因为太好直接爆表了。。。
于是，我就悠闲的吃了个全英早餐，优雅地边喝茶边发了内部喜报。
然后就是各种人故意路过我，打招呼恭喜啥的。
毕竟一个刚入职的小呆b，能取得这样的成绩十分难得。
很快到下班时间了，当我即将欢快地唱起难忘今宵并合上电脑的时候。。。突然有人给我发消息 - “又是祝贺的消息吧” - 我想， “哎，年少成名真的好烦～”
可我定睛一看，这是一个新建的群，群名是。。。“事故调查”
我：
打开一看： “Han，你的产品，出事了。”
我的第一个反应就是：啥？不对！不可能！！我不信！！！我不听你解释！！！！
我可是监测了一天回采数据，全都正常啊！
我不可能接受现实，毕竟，礼我都收了。 喜报我都发了，现在有问题，这脸打的也是PiaPia响。
出了事，就要调查呗。
搞了好几天都没啥进展，因为还是，所有传回来的数据都表示，用户没有任何异常呀。
直到有一天我去公司的咖啡厅喝威士忌。。。同事+兼职酒保Tommy是我的好基友。
Tommy：Han，Zui Jin Za Yang?
我：&*¥%……¥#@%
Tommy思考了一阵，语重心长地跟我说：
“Han， 你听说过安利么，你听说过幸存者偏差么？”
我：No, Yuan Wen Qi Xiang...
Tommy：二战的时候，我们英国空军为了减少伤亡，分析了所有飞回来的战斗机的中弹统计，就像下面这样：
我们发现，安全回来的战斗机，都是机翅膀上弹痕多，而机头和尾巴都没啥弹痕。大家都觉得，肯定要先加固机翅膀嘛！这时，一个统计学教授Abraham Wald说，Hold on， Hold on，最应该加强的部分，不应该是有很多弹痕的地方，而应是机头机尾，因为一旦中弹，就被击落了，根本就没有机会回来。
听完之后，我完全是打开了新世界扉。。。
最终发现，原来，只有那些没问题的用户，数据才会被成功传回来。而那些有问题的用户，因为已经提前“被击落”了，相关代码不会运行，因此根本没有传回任何数据！
这才造成，数据一切正常的假象。。。
“幸存者偏差”是一个典型的统计学“选择偏倚”概念。也是一个可以在生活中广泛应用的原理，又称为：“死人不会说话” 以及“沉默的大多数“。
比如，外媒记者在高铁上采访：
其实质就是，在进行统计分析的时候，忽略了样本的随机性和全面性。因为只对部分人作出分析，从而得出错误的结论。而在真实生活中，往往因为一部人没有发声，或者不能发声，从而更容易产生幸存者偏差。
比如，经常有人说“读书有什么用，你看xxx小学都没毕业，还不是成功了”。其实，绝大部分失败者，都选择了沉默，人们并不知道。
还有，“飞机太不安全了，一天天净出事故”。其实，飞机是目前人类最安全的交通工具，只不过是因为大部分空难都会被报道，所以你觉得飞机出事的概率很高。其他交通工具的事故，大多没有被报道，也因此产生了误差。
再比如，“爱笑的女生运气都不会差”，其实。。运气差的话根本笑不出来。。。
那么怎么避免“幸存者偏差”呢？首先，我觉得，你得知道这条原理。。。然后，你得记住用呀。对任何涉及到“很多人”的统计问题的时候，想想统计的样本是不是“完全”且没有“偏差”，是不是对立结论方样本不能进入统计？这样就会有大惊喜哦。
马上实战一下：
你看我文章下面的评论，我“精选”出来的，都是正面评论，于是得出我的文章评论都是正面的结论，其实。。。 ㄟ(▔,▔)ㄏ真的是好评如潮啊，哈哈哈哈哈！！！！
互联网一直在广泛利用统计学。先不说人工智能本质上就是概率统计，每一个产品的新设计，新功能，上线之前，其实都要经过大量的实验验证。而分析实验时，就一定会用到统计学原理。
这篇文章也就开启了，我继“硅谷心理学”之后的又一个新专题。我会在接下来的更新中，逐步分享一些统计学相关的有趣干货～
后记
作为答谢，我请Tommy去China Town做了按摩。再后来，我俩就成了更好的基友。再再后来我俩更多的浪漫故事，以后告诉你。。。
最后，再次给你拜年啦！过年好！！
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