用户数据中的幸存者偏差 _飞机

幸存者偏差（ bias）是一种常见的逻辑谬误，意思是没有考虑到筛选的过程，忽略了被筛选掉的关键信息，只看到经过筛选后而产生的结果。
先讲个故事。
二战时，无奈德国空防强大，盟军战机损毁严重。于是军方便找来科学家统计飞机受损情况，以便进行改进。
军方一开始是要求在弹孔密集处加强装甲，想想没毛病啊，中弹多的地方理应加强防护。
可是这时候一个统计学家站出来 —— 实名反对以上答案！

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应该在中弹少的部位加装装甲！
故事有美化，但论文还是真实存在的：
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一种根据幸存飞机损伤情况推测飞机要害部位的方法。

文章插图
这位统计学家叫Wald 。
幸存者偏差的本质就是选择偏倚。
类比到互联网行业中，目标市场的每一个潜在用户都是一架飞机。
然后，每一个节点，包括但不仅限于一条糟糕的广告、一次不畅的沟通、一场流于形式的会议，都会是一枚枚子弹。
【用户数据中的幸存者偏差】而穿越了层层阻碍成功注册使用你的产品的用户，就是安全飞回来的飞机。