从数据统计看出需求是骗人的，咋理解
三个原因：第一：数据统计只能看出用户现在的行为是什么，这个行为有可能是被强迫的，不一定代表需求。比如：大家都去中石油、中石化的加油站加油，你能说明这说明用户喜欢去国有企业的加油站加油吗？第二：数据很难把用户整个生活的方方面面都量化，导致很多分析需求需要的数据是没有的。第三：数据样本是有偏的，就是只有某一类人提供了数据，而这类人的需求不符合大众习惯。简单地说，数据更多地是帮助你验证一种需求，很难帮助你去发现，甚至发掘需求。当然有时候当数据很大，很广的时候，通过数据分析的确能够发现一些一般用户不注意的需求，比如关联需求（例如啤酒尿布的案例）或者说你发现很多用户都按照一种不按常理的方式使用你的产品，然后你发现用户其实需要的是另外一个产品，只是你的产品正好满足了其需求。如果从要数据看需求，或者验证需求，可以遵循以下步骤：首先需要假设一个需求其次，要在市场上寻找到如果用户有需求的动作，如果用没有需求会有的动作，而这两个动作都会被你监测到。第三，变化一些跟需求相关的显而易见的因素，看看有需求动作和没有需求动作是否有明显变化，验证你的需求和动作之间 相关关系。这时候才能用相关的动作数据去预测你的需求。另外补充一句，还要随时监测数据，看看你的动作数据是否有异常，如果有人发现你用个动作数据作为监控指标的时候，如果利益足够，就会造假，让你以为用户有需求。
■网友
数据分两种，真实数据和做假数据而每种数据都可以以及可能用于完全相反的用途，一般是为了成为某些理论的证据而数据的取样又涉及到多重维度，从而导致即便是真实数据也不一定可以用，或者说不一定可以用来足以论证，却可以很轻松成为伪证正因真伪数据越来越模糊化并且数据量越来越大，所以才需要大数据---多维度的数据从构建一个可以引导出真实应用条件的数据取样方式，到从数据样本中分析梳理达成接近真实情况的目的，还需要很漫长的路
■网友
数据是客观的，但是数据的解读是主观的，往往数据反映的现象不能直接作为产品决策的依据，中间还差一些具体原因的挖掘和推理，而这个推理就依赖于个人的经验了。如果有人说他的需求洞察和创意完全依赖客观数据分析，因此真实可靠，那么他肯定是骗人，因为这里必然会加入他本人的主观因素，甚至很多。但是，如果有人说统计都是骗人的，那么我完全不管数据，全靠我自己的观察和直觉，那么就是耍流氓。
■网友
这不就是用研中典型的态度与行为维度吗？
■网友
用户想要更好的。
■网友
汽车没发明之前，大家想要的是一匹更快的马。
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