為什么發(fā)放了大量優(yōu)惠券以后，購買行為會(huì)有一波猛增？這種伯克森悖論如何產(chǎn)生的？這篇文章，我們看看作者的分享。

最近直播間進(jìn)行了一次年終回饋優(yōu)惠券發(fā)放活動(dòng)，由數(shù)據(jù)專員小A提供數(shù)據(jù)支撐。通過統(tǒng)計(jì)活動(dòng)期間數(shù)據(jù)表現(xiàn)：有1200位用戶有領(lǐng)取優(yōu)惠券，并且有500位實(shí)現(xiàn)了成交；反觀沒領(lǐng)券的4000位客戶，期間只有100位下單，下單率微乎其微。對(duì)此，小A的初步推斷是，優(yōu)惠券的效果堪稱顯著，使用優(yōu)惠券后，下單率大幅提升。

然而，當(dāng)我們探究更深一層，事實(shí)就變得不那么簡單了。

為何這么說？直播間下單買家，他們可能本就有較強(qiáng)的購買意愿，這才導(dǎo)致他們更愿意領(lǐng)取優(yōu)惠券。即使沒有優(yōu)惠券，他們也有可能會(huì)產(chǎn)生購買行為。因此，我們可能過度解讀了優(yōu)惠券對(duì)提高購買行為的作用，而忽略了這批用戶本身可能就是更可能產(chǎn)生購買的高概率群體。

所以，盡管看起來領(lǐng)取優(yōu)惠券的用戶的購買行為大幅提升，造成了一種“領(lǐng)券行為仿佛魔力四溢、能夠顯著提升購買行為”的假象，但這可能并非真實(shí)情況。這正是伯克森悖論的一種表現(xiàn)。

為得出更準(zhǔn)確的結(jié)論，我們需要深入理解用戶的購買意愿，揭示不同用戶群體之間的差異，控制潛在的混淆因素，徑直觀察優(yōu)惠券本身對(duì)購買行為的影響。而對(duì)于那些沒有領(lǐng)取優(yōu)惠券的用戶，我們也需要深入理解他們的用戶行為，推斷他們的購買意愿，這樣我們才能得出更接近真實(shí)的結(jié)論，避免陷入伯克森悖論的誤區(qū)。

在數(shù)據(jù)分析中，伯格森悖論通常反映在樣本選擇和分析方法上，下面列舉幾種常見場景：

一、市場調(diào)查場景

一家公司決定進(jìn)行市場調(diào)查來了解消費(fèi)者對(duì)其新產(chǎn)品的接受度。如果公司選擇在其目標(biāo)消費(fèi)者群體中進(jìn)行抽樣調(diào)查，收集到的數(shù)據(jù)可能顯示出很高的接受度。然而，如果公司選擇在更廣泛的消費(fèi)者群體中進(jìn)行抽樣，結(jié)果可能就會(huì)大相徑庭。這就是伯格森悖論：對(duì)于同一問題的不同采樣方法可能會(huì)導(dǎo)致截然不同的結(jié)論。

二、醫(yī)學(xué)研究場景

在進(jìn)行醫(yī)學(xué)研究時(shí)，研究人員可能試圖了解某種治療方法的效果。如果他們專注于已經(jīng)接受該治療且痊愈的病人的數(shù)據(jù)，他們可能確定該治療方法非常有效。然而，如果他們同時(shí)考慮了接受該治療但未痊愈的病人的數(shù)據(jù)，結(jié)論可能會(huì)產(chǎn)生重大的不同。這就是伯格森悖論的體現(xiàn)，再次提醒我們數(shù)據(jù)采樣和分析方法的變化會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生重大影響。

三、機(jī)器學(xué)習(xí)場景

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的質(zhì)量常常通過準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)評(píng)估。然而，如果模型在某個(gè)特定的類別中表現(xiàn)很好，但在其他類別中表現(xiàn)較差，那么模型的整體性能會(huì)受到影響。這也是伯格森悖論的一種體現(xiàn)，依賴于我們選擇的評(píng)價(jià)方式，即使是同一個(gè)模型，也可能獲得截然不同的評(píng)估結(jié)果。

這些例子都說明了伯格森悖論的核心觀點(diǎn)：在進(jìn)行決策或評(píng)估概率時(shí)，我們需要清楚定義問題的前提和假設(shè)。否則，由于問題的模糊性，我們可能會(huì)得出完全不同，甚至互相矛盾的結(jié)果。

總的來說，伯格森悖論告誡我們?cè)谑褂脭?shù)據(jù)分析時(shí)，必須非常明確我們的詢問方式，抽樣方法，和評(píng)估方式。否則，我們可能會(huì)得到違背我們預(yù)期的、或者互相矛盾的結(jié)果。