先给大家看几条关于互联网的新闻，第一条是百度网页搜索份额达到73.2%，百度处理了1096亿条网页搜索请求，与去年相比提升了0.6个百分点。报告发布后，有出现了很多博客就根据这个数字来攻击Google，说它做的不好。

来看第二条，还是同一份数据，里面提到百度搜索请求提升了0.5个百分点，google搜索请求提升了3.5个百分点，google成为增长最快的搜索引擎。

这两个新闻都用了数据，而且是一样的数据，但如果只看第一条和第二条后得出的结论是截然不同的。那看第三条，同样是关于市场份额的数据，百度市场份额下降2.1%，google增加5.6，二者差距缩小至7.7%。同样的几条新闻看下来，都是和搜索引擎市场份额相关的数字，但如果是一个对搜索引擎市场不熟悉的人看到，最后就会得出一个非常混乱的结论。

为什么三篇新闻引用了同样的数据却得出了不同的结果？下面卢松松来解析下关于如何分析数据的几个原则。

第一，独立的看一个数据是没有意义的。

接着上面的讲，百度和google市场份额问题，在第一条新闻中说到百度市场份额上升0.6%，给人感觉是百度上升，自然而然就暗示百度上升、google下降。第二条报道比较全面，它的含义是其他搜索引擎份额都在下降，google和百度都在增长，而且google增长的更快。这说明我们不能孤立的看一个数字。

在比如把搜狐和新浪全放在一起对比的话，会很不合理，搜狐有网游、无线、广告，而新浪主要是无线和广告，3:2显然不合理，单独拉出来比较才有比较合理的。

第二，数据的口径必须有可比性。

对于本文前面提到的搜索引擎市场份额的例子大数据时代会员营销分析，有的按搜索请求来定义，有的按收入来定义，把不同的数据放在一起比是没意义的。如果一个数据不能自然而然的看出来，就应该看下他的定义。即使同样的定义，不同的公司来做，得出的结果也不尽相同。重要的是我们一定要保证口径一致的前提下进行比较。

第三，数据收集方式的差异

各个网站上经常出现热点事件报道后的调查，例如360和QQ你选择卸载谁的调查，其实结果往往不能反映真实情况，因为一般而言，只有对这个新闻关心的人才来表

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