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

最近直播間進行了一次年終回饋優(yōu)惠券發(fā)放活動，由數據專員小A提供數據支撐。通過統(tǒng)計活動期間數據表現(xiàn)：有1200位用戶有領取優(yōu)惠券，并且有500位實現(xiàn)了成交；反觀沒領券的4000位客戶，期間只有100位下單，下單率微乎其微。對此，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，當我們探究更深一層，事實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的購買意愿，這才導致他們更愿意領取優(yōu)惠券。即使沒有優(yōu)惠券，他們也有可能會產生購買行為。因此，我們可能過度解讀了優(yōu)惠券對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生購買的高概率群體。

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

為得出更準確的結論，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)惠券本身對購買行為的影響。而對于那些沒有領取優(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的結論，避免陷入伯克森悖論的誤區(qū)。

在數據分析中，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、市場調查場景

一家公司決定進行市場調查來了解消費者對其新產品的接受度。如果公司選擇在其目標消費者群體中進行抽樣調查，收集到的數據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者群體中進行抽樣，結果可能就會大相徑庭。這就是伯格森悖論：對于同一問題的不同采樣方法可能會導致截然不同的結論。

二、醫(yī)學研究場景

在進行醫(yī)學研究時，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接受該治療且痊愈的病人的數據，他們可能確定該治療方法非常有效。然而，如果他們同時考慮了接受該治療但未痊愈的病人的數據，結論可能會產生重大的不同。這就是伯格森悖論的體現(xiàn)，再次提醒我們數據采樣和分析方法的變化會對結果產生重大影響。

三、機器學習場景

在機器學習中，模型的質量常常通過準確率、召回率等指標評估。然而，如果模型在某個特定的類別中表現(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價方式，即使是同一個模型，也可能獲得截然不同的評估結果。

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

總的來說，伯格森悖論告誡我們在使用數據分析時，必須非常明確我們的詢問方式，抽樣方法，和評估方式。否則，我們可能會得到違背我們預期的、或者互相矛盾的結果。