看数据先看分布，这是最基本的统计常识。很多业务指标呈长尾分布，少数头部贡献大部分量级，此时均值会被极端值拉高，不能代表典型用户。中位数和分位数往往更能反映真实体验。
比如用户消费金额，均值可能被少数大额用户抬高，而中位数才代表普通用户水平。汇报时同时给出均值、中位数和 P90、P99 分位，能避免误导决策者。
长尾分布下做汇总要小心。平均值相加不等于整体平均，分组比例不同时辛普森悖论会出现：各组都提升，合并后反而下降。分析时必须检查分组权重。
异常值处理要有依据，不能随意删除。先判断是数据采集错误还是真实极端行为，前者清洗，后者保留并单独分析。截尾均值是一种折中，但要说明处理方式。
做同比环比时注意口径一致，人群、时间窗口、统计规则变化都会造成假波动。指标定义要写进文档，避免不同团队各算各的。
