导读：用数据说话，让数据说好话，这是我们应该思考的。
毒鸡汤越来越多，很多人在后台和我留言，让分析分析。分析我谈不上。因为我没有相关数据，这里只说说我的看法。毒鸡汤，都是一个个例，偶现的事件，来进行聚焦放大，从而变成热点，如《xxx博士，也买不起房啦》，《某某某，20岁，年薪100万啦》，《xxx创业一年，获得1亿美金天使轮投资啦》，《xxx本科生，年薪30万啦》这样的话题，是大家的痛点，尤其能引起共鸣，读完后，开始焦虑，担心。可是有没有想过，这样的数据是多少，有多少。很少有人关注这个问题。我曾做过一段数据分析，当然是程序中。我们的成功率，崩溃率，及相关指标。那这些数据，是从用户那里投递上来的。通过对这些数据进行分析。我们才得出相关有结论。因为数据是唯一佐证我们的强有力支撑。我印象特别深刻的是，我本科的毕业论文时，导师，一直让我用相关实验数据来做对比，当时做的也是播放器，对起播时间，证明你的播放器播放视频，时间比市场上的其他的播放器快。我做了一些数据对比，最后得出结论是，10个市面上的播放器，同等的视频源，比我快的有7个，当然现在看来是很low了。本科毕业设计，也没有特别高的要求。但有了数据对比，可以让人更信服。
之所以说用数据说话，是因为我们要科学的分析问题。前段时间，看CCTV-10，讲北京的雾霾，为什么大家都觉得比以前重了。中科院大气研究所，给出的结论是：PM2.5全年的平均值在逐年下降。而它在某一季节性下，却在不断加重，也就出现我们看到的冬天的雾霾，特别重，而其他几个季节却是很少。这个纪录片，大家也可以google搜索，不是我在这瞎说。也就是说某一季节时，雾霾的严重性，让大家觉得北京的雾霾比以前更严重了。另一个就是很多人不是最近换工作，简历里，最好带有相应的数据，这样你的面试机会会多很多，如你把崩溃率，从多少降到多少？ 优化了多少M内存？安装包瘦身了多少M？绩效拿过多少次A+或A++？你的app，用户量是个什么层级的？等等。这些数据，无疑是面试官最care的。
很多观点，大家都是信手拈来，都不经过合理化分析。如《xxx博士，也买不起北京的房啦》，是不是真的很多博士，没有买起北京的房呢？《某某某，20岁，年薪100万啦》，是不是我们中很多人20岁时，就年薪100万了呢？《xxx创业一年，获得1亿美金天使轮投资啦》是不是大多数创业者，都能拿到这么高的融资呢？能活着，就已经不错了。《xxx本科生，年薪30万啦》，有多少本科生，年薪30万呢？让很多人甚至觉得读研没有用，从总体上看，注意是从体上看,读研的，比不读研的，可以更有机会去大公司及有更好的待遇。所以，在没有做出某种成绩时，我们还是先埋头踏实让自己的事。让自己的思考方式，能给自己带来更多价值。
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