數據的統計對于賣家來說是很重要的，一些決策都是需要靠數據來支撐的，所以我們在統計分析數據時一定要不出現半點的誤差，下面跟賣家們分享幾種最常見的錯誤，大家最好是能在平時規避掉這些錯誤！

先舉個例子，某某大學年度調查統計顯示，本校計算機系的女同學，50%都嫁給了該校的男性老師?？吹竭@個案例大家會怎么想？可能的大家的第一反應是這是什么學校對吧。但是事實上的一個情況就是，該系因為女生非常少，那一屆就只有兩個女生。就其中一個跟老師結婚了，就占了50%。這是屬于非常經典的數據的案例。就是百分比數據，在數據量沒有達到一定的量級之前，是不能夠成為參考的依據的。這里面雖然并沒有計算上的一個錯誤，但其實更加值得關注，并不是說，當訪客數才3個，就有一筆銷量的時候，寶貝轉化率就是33.3%了。這種說法，并不是判斷這個寶貝轉化率好壞的一個依據。

另外的一種情況，拿實際案例來解釋。

比如這個，平均訪問商品數是通過計算的。就是商品瀏覽量除以的商品訪客數。這是昨為數據源。然后經常會做的事情就是需要做報表統計什么的。結果就是這樣：

乍一看似乎沒有什么問題，但是試著算算89524除以61935等于多少，是1.44，好像差別也不大，但是為什么不一樣呢？再來算算其他的540471除以281367等于1.92，都不一樣了是吧。電腦出錯了？其實這不是，這個就是在統計里面的，計算之后再統計的問題。舉個最簡單的例子。如果第一天的訪客數是10，下單數是2個，轉化率20%吧，然后第二天的訪客數是100，下單數是5個，轉化率是5%吧，那兩天平均的轉化率按道理是（5+2）/（100+10）=6.3%對吧。但是計算20%和5%的平均數呢？就是12.5%，跟6.3%相差好多。這個就是計算后的再匯總。一定要注意，這樣子是要出錯的?？赡苡行祿驗橄嗖畈淮蠖雎运?，但是做數據必須就要嚴謹。

這時候怎么辦，統計的話，就需要統計之后再計算，當然在數據透視表里也可以實現。      

下面的第一個選項里計算字段：

點開后是這樣的：

然后名字可以自己取，計算公式就是需要計算的內容咯。確定之后，就會額外有：

再看看計算結果，這才是真正的統計之后，再計算結果正確的值。