大数据，是这几年很火的词。
使用系统、平台中沉淀的数据进行数据清洗，对平台的战略，消费者后续的智能推荐，都可以算作大数据的定义和应用。
那什么是伪大数据呢？
我思考总结有以下几点特征，并分别举例分析：
1、数据造假。
例如微信公众号刷阅读在看的产业链。
虚假的数据，被用来层层应对考核，欺骗了上级、合作商、广告商。
但最终买单的金主却没有收获预期中的数据量和用户。
只重视短期利益和个人利益的群体，却坑害了期望收到长期利益的集体和合作伙伴。
2、分析片面。
很多情况人们在统计肥胖指数时，使用的是身高体重指数这个指标，也就是我们通常知道的BMI。
它是不能区分骨骼、肌肉和脂肪含量的，单纯一刀切地作为体重超重的标注，自然是不合适的，只能作为一个模糊的参考。
而人们想要健康的减肥或者是维持标准的身材，需要考虑诸多因素，比如有基因、生理状态、环境因素、社会影响、个人行为等，仅仅BMI这种单一的身高体重的比例数据来进行分析是不足的。
3、虚假繁荣。
例如餐厅使用团购网站合作的优惠券进行引流。
团购的双边市场与传统生意有些不一样，当对消费者越有利时，对商家的消耗就越多。
虽然团购的介入，使得商家的流量增大，但是相应的净利润却减少了。
这是很容易理解的道理，比如一个双人牛排套餐原价是388，团购介入该套餐是199，实际商家的净利润至少减了一半，但相应的客流量会增多。
这种销售数据表面看起来是繁荣的，但仔细一想，有以下一些问题。
首先是利润减少了，那需要考虑团购是应当设计为薄利多销的引流产品，其他产品作为回本盈利的方案。然而有多少奔着团购过来的消费者会选择别的产品消费，并且这些消费者靠着什么特别的点吸引他们成为回头客才是关键。
并且，当某一天团购套餐取消了，或者是团购平台做大了将要从商家这分走更多的利润。这两种情况下，价格敏感的客户是没有忠诚度的，被促销吸引来的消费者一走，繁荣数据量就将回归沉寂。
当然，还有一种情况存在：团购网站与单价高的餐厅联合促销，并且为团购的消费者提供特别的套餐。
特别的套餐会有别于餐厅其他类正常餐品，比如菜品质量、份量、类型不同，或者是价格锚点设置的高，使得这类套餐更有利可图。
从而这类的商家做生意可以不靠回头客，就能够从这一锤子买卖中赚到钱。
其实无论怎么看，团购网站总是会得利，消费者也得到了优惠，但不是所有的商家都会得利。
最终，商家容易受制于平台，平台的用户并不属于商家自己，必然需要考虑将消费者进一步留存和转化成私域流量的问题。
那么，我们如何利用数据更好地帮助我们的生活与工作呢？
1、杜绝造假：
数据是错误的，那后续怎么分析都不可能得出正确的结果。
所以从源头上要验证数据的正确性，从制度、文化建设等方面，比如加入内审制度，进行正确的数据价值观的宣传，以及自我审查等方面推行。
2、变量要全面：
比如身高体重衡量肥胖的例子，把生理、环境、社会、个人的因素，还有肌肉、骨骼、脂肪的重量都纳入到数据分析当中，那就会得出更为精确地数据。
3、真正的繁荣：
有条件的情况下，小企业还是要建立自己的数据平台，数据才更能挖掘和产生出价值。
最后，请问各位同学，在我们生活工作中，还有哪些这样的“伪大数据”的情况呢？
