如何看待有人质疑淘宝双十一数据造假，并在4月份成功预测今年销售额为2680亿？
关于淘宝双十一数据造假以及有人在4月份成功预测今年销售额为2680亿的事件，这确实是一个相当值得探讨的话题，涉及到消费者信任、商业透明度以及大数据分析的可靠性等多个层面。要全面看待这件事，我们可以从几个角度来深入分析：
首先，关于“淘宝双十一数据造假”的质疑：
这种质疑并非空穴来风，而是由来已久，并且在消费者群体中具有一定的普遍性。具体可以体现在以下几个方面：
“注水”营销的普遍现象： 双十一作为一年一度的电商盛事，参与的商家数量庞大，为了在激烈的竞争中脱颖而出，一些商家确实会采取一些非常规的营销手段。这其中就包括了“先涨后降”的价格策略，虽然不直接是数据造假，但给消费者的感觉是平台通过操纵价格营造出“优惠”的假象，导致对整体销售数据的信任度下降。
“刷单”的可能性： 尽管平台一直在打击，但“刷单”行为在电商领域依然存在。商家雇佣人员模拟交易，以提高商品排名、店铺信誉度，甚至虚增销售额。虽然单个刷单行为对总销售额的影响可能有限，但当这种行为被放大，会严重扭曲真实的消费数据。
GMV（商品交易总额）的计算方式： 淘宝公布的双十一数据通常是GMV，这个数据包含了所有用户在平台上的交易总额，即使其中有部分订单后来被取消、退货或者存在纠纷，也可能被计入GMV。这种统计方式本身就可能导致数据与实际消费者实际支付的金额存在差异，从而引发质疑。
“百亿补贴”等概念的模糊化： 平台为了吸引流量和提升销售额，会推出各种补贴和优惠活动。但这些活动的具体执行细节，以及如何精确计算优惠额度，有时对消费者而言并不透明，容易让人怀疑其真实性。
媒体和舆论的放大效应： 一旦出现零星的质疑声音，媒体和社交平台往往会将其放大，形成一种“大家都在质疑”的氛围，即使很多消费者并没有直接经历过数据造假，也会因为这种舆论而被影响判断。
然而，我们也要理性看待“数据造假”的定义：
GMV与净销售额的区别： GMV是总销售额，而净销售额是扣除退货、取消订单等之后的实际销售。如果质疑者指的是GMV本身被虚报，例如通过“刷单”创造了不存在的交易，那性质就比较恶劣。但如果质疑者是对GMV包含退货等因素感到不满，那更多是统计口径的问题。
平台难以完全杜绝个体商家的违规行为： 淘宝作为如此庞大的平台，能够做到对所有商家的行为进行100%的实时监控和纠错，难度极高。平台投入了大量资源进行技术和人力上的风控，但总会有漏网之鱼。
其次，关于“4月份成功预测今年销售额为2680亿”这件事：
这说明了两个关键点：
大数据的预测能力： 这位预测者（或团队）能够提前数月预测出双十一的总销售额，这恰恰说明了大数据分析的强大力量。通过分析历史销售数据、用户行为、宏观经济指标、行业趋势、竞争对手动态、甚至天气预报等海量信息，可以构建出相当精准的预测模型。
预测与实际数据的一致性： 如果这个预测在4月份就做出来了，并且最终双十一的实际销售额非常接近2680亿，那么这至少说明了两件事：
1. 双十一的销售额是有规律可循的： 尽管存在各种波动，但整体的销售增长趋势、消费者的购物习惯以及平台对大促的组织能力，这些因素是可以被量化的。
2. 预测模型可能抓住了关键变量： 能够做出如此精准预测的人，很可能对双十一的运作机制、消费者心理以及市场影响因素有着深刻的理解，并且拥有强大的数据处理和分析能力。
那么，如何将这两件事联系起来看待？
质疑的声音与预测者之间的关系： 巧合的是，一位能够如此精准预测销售额的人，往往也意味着他对电商行业的运行机制有着非常深入的了解。他的预测能力本身就侧面证明了他对行业数据的“掌握”。
预测者的动机和信息来源： 这里需要思考的是，这位预测者是如何在4月份就给出如此精确的数字的？
如果他仅仅是基于公开信息和模型进行的预测： 那么他的预测能力本身就令人惊叹，也反驳了“数据完全是虚构的”说法。如果数据完全虚构，那么预测也就无从谈起。
如果他的预测是基于内部信息泄露或某种“知情人”的视角： 那就另当别论了。不过，即便如此，他也需要通过数据模型来验证和呈现他的预测。
对平台数据透明度的挑战： 这种预测的出现，无疑是对平台数据透明度的一种“挑战”。如果外部力量能够比平台本身更早、更准确地预测出核心数据，那么会引发人们对平台内部数据管理和公开策略的思考。
“造假”与“预测”的界限： 预测者并非直接指控淘宝“造假”，而是对最终公布的销售额数据提出了一个接近的量化预期。如果淘宝公布的实际数据与这个精确的预测非常接近，那从某种程度上反而是佐证了平台数据的“真实性”——至少在宏观层面，它并非完全脱离实际。当然，这并不排除在细节层面上，例如商家层面的“刷单”或“先涨后降”等行为。
综合来看，我的看法是：
1. 对“数据造假”的质疑是存在的，且有其合理性： 尤其是在营销策略上，平台和商家可能会有一些模糊地带，让消费者感到不被完全信任。但要一概而论地说双十一的总销售额数据是“假的”，可能过于绝对。更多时候，这是一种对“非真实优惠”和“计算方式”的反应。
2. 精准的外部预测是对大数据能力的证明： 能够提前数月预测出如此精确的销售额，恰恰说明了电商平台的运营数据是可分析、可量化的，并非完全由平台随意捏造。这背后是对消费者行为、市场规律以及平台内部运作的深入洞察。
3. 两者之间可能存在的联系： 提出精准预测的人，很可能拥有比普通消费者更接近“真相”的信息或分析能力。如果预测数据和最终公布数据高度吻合，这反而是对平台宏观数据的一种“背书”，同时也提醒平台，其数据透明度和消费者信任度仍有提升空间。
4. 关注核心问题： 消费者真正关心的是否是“真实的优惠”和“物超所值”，而不是简单的一个庞大的GMV数字。平台和商家应该更加注重提供透明的商品信息、真实的促销力度，以及良好的购物体验，这样才能赢得长期的消费者信任，而不是仅仅依赖于一个巨大的销售数字。
总而言之，这件事反映了在互联网时代，信息公开、数据透明以及消费者信任之间的微妙关系。精准的外部预测，一方面展示了技术的力量，另一方面也迫使平台更加审视自己的数据披露方式和营销策略。
首先，关于“淘宝双十一数据造假”的质疑：
这种质疑并非空穴来风，而是由来已久，并且在消费者群体中具有一定的普遍性。具体可以体现在以下几个方面：
“注水”营销的普遍现象： 双十一作为一年一度的电商盛事，参与的商家数量庞大，为了在激烈的竞争中脱颖而出，一些商家确实会采取一些非常规的营销手段。这其中就包括了“先涨后降”的价格策略，虽然不直接是数据造假，但给消费者的感觉是平台通过操纵价格营造出“优惠”的假象，导致对整体销售数据的信任度下降。
“刷单”的可能性： 尽管平台一直在打击，但“刷单”行为在电商领域依然存在。商家雇佣人员模拟交易，以提高商品排名、店铺信誉度，甚至虚增销售额。虽然单个刷单行为对总销售额的影响可能有限，但当这种行为被放大，会严重扭曲真实的消费数据。
GMV（商品交易总额）的计算方式： 淘宝公布的双十一数据通常是GMV，这个数据包含了所有用户在平台上的交易总额，即使其中有部分订单后来被取消、退货或者存在纠纷，也可能被计入GMV。这种统计方式本身就可能导致数据与实际消费者实际支付的金额存在差异，从而引发质疑。
“百亿补贴”等概念的模糊化： 平台为了吸引流量和提升销售额，会推出各种补贴和优惠活动。但这些活动的具体执行细节，以及如何精确计算优惠额度，有时对消费者而言并不透明，容易让人怀疑其真实性。
媒体和舆论的放大效应： 一旦出现零星的质疑声音，媒体和社交平台往往会将其放大，形成一种“大家都在质疑”的氛围，即使很多消费者并没有直接经历过数据造假，也会因为这种舆论而被影响判断。
然而，我们也要理性看待“数据造假”的定义：
GMV与净销售额的区别： GMV是总销售额，而净销售额是扣除退货、取消订单等之后的实际销售。如果质疑者指的是GMV本身被虚报，例如通过“刷单”创造了不存在的交易，那性质就比较恶劣。但如果质疑者是对GMV包含退货等因素感到不满，那更多是统计口径的问题。
平台难以完全杜绝个体商家的违规行为： 淘宝作为如此庞大的平台，能够做到对所有商家的行为进行100%的实时监控和纠错，难度极高。平台投入了大量资源进行技术和人力上的风控，但总会有漏网之鱼。
其次，关于“4月份成功预测今年销售额为2680亿”这件事：
这说明了两个关键点：
大数据的预测能力： 这位预测者（或团队）能够提前数月预测出双十一的总销售额，这恰恰说明了大数据分析的强大力量。通过分析历史销售数据、用户行为、宏观经济指标、行业趋势、竞争对手动态、甚至天气预报等海量信息，可以构建出相当精准的预测模型。
预测与实际数据的一致性： 如果这个预测在4月份就做出来了，并且最终双十一的实际销售额非常接近2680亿，那么这至少说明了两件事：
1. 双十一的销售额是有规律可循的： 尽管存在各种波动，但整体的销售增长趋势、消费者的购物习惯以及平台对大促的组织能力，这些因素是可以被量化的。
2. 预测模型可能抓住了关键变量： 能够做出如此精准预测的人，很可能对双十一的运作机制、消费者心理以及市场影响因素有着深刻的理解，并且拥有强大的数据处理和分析能力。
那么，如何将这两件事联系起来看待？
质疑的声音与预测者之间的关系： 巧合的是，一位能够如此精准预测销售额的人，往往也意味着他对电商行业的运行机制有着非常深入的了解。他的预测能力本身就侧面证明了他对行业数据的“掌握”。
预测者的动机和信息来源： 这里需要思考的是，这位预测者是如何在4月份就给出如此精确的数字的？
如果他仅仅是基于公开信息和模型进行的预测： 那么他的预测能力本身就令人惊叹，也反驳了“数据完全是虚构的”说法。如果数据完全虚构，那么预测也就无从谈起。
如果他的预测是基于内部信息泄露或某种“知情人”的视角： 那就另当别论了。不过，即便如此，他也需要通过数据模型来验证和呈现他的预测。
对平台数据透明度的挑战： 这种预测的出现，无疑是对平台数据透明度的一种“挑战”。如果外部力量能够比平台本身更早、更准确地预测出核心数据，那么会引发人们对平台内部数据管理和公开策略的思考。
“造假”与“预测”的界限： 预测者并非直接指控淘宝“造假”，而是对最终公布的销售额数据提出了一个接近的量化预期。如果淘宝公布的实际数据与这个精确的预测非常接近，那从某种程度上反而是佐证了平台数据的“真实性”——至少在宏观层面，它并非完全脱离实际。当然，这并不排除在细节层面上，例如商家层面的“刷单”或“先涨后降”等行为。
综合来看，我的看法是：
1. 对“数据造假”的质疑是存在的，且有其合理性： 尤其是在营销策略上，平台和商家可能会有一些模糊地带，让消费者感到不被完全信任。但要一概而论地说双十一的总销售额数据是“假的”，可能过于绝对。更多时候，这是一种对“非真实优惠”和“计算方式”的反应。
2. 精准的外部预测是对大数据能力的证明： 能够提前数月预测出如此精确的销售额，恰恰说明了电商平台的运营数据是可分析、可量化的，并非完全由平台随意捏造。这背后是对消费者行为、市场规律以及平台内部运作的深入洞察。
3. 两者之间可能存在的联系： 提出精准预测的人，很可能拥有比普通消费者更接近“真相”的信息或分析能力。如果预测数据和最终公布数据高度吻合，这反而是对平台宏观数据的一种“背书”，同时也提醒平台，其数据透明度和消费者信任度仍有提升空间。
4. 关注核心问题： 消费者真正关心的是否是“真实的优惠”和“物超所值”，而不是简单的一个庞大的GMV数字。平台和商家应该更加注重提供透明的商品信息、真实的促销力度，以及良好的购物体验，这样才能赢得长期的消费者信任，而不是仅仅依赖于一个巨大的销售数字。
总而言之，这件事反映了在互联网时代，信息公开、数据透明以及消费者信任之间的微妙关系。精准的外部预测，一方面展示了技术的力量，另一方面也迫使平台更加审视自己的数据披露方式和营销策略。
网友意见
这个问题根本不在于高次拟合的问题。
如果只是想拟合出一条平滑的曲线的话， 确实像某答案说的，四次拟大象，五次鼻子晃。
问题在于：
1 二次多项式就可以拟合。
2 拟合的精度高， 三个9级别的。
3 原博作者不止是拟合， 他还用他回归出的模型，预测了2019年的数据，误差1%之内。
4 客观世界中销售数据是一个复杂问题，受无数因素影响，不该是二次或者三次多项式就可以描述的(原文这里用词是拟合，评论里有人指出，改为描述)。
综上所述， 才断定销售数据并非自然销售数据（例如很多答主说的先定KPI后强行补贴完成）。
各种说其他数据，例如茅台，美国GDP也能拟合的。 拜托你们用二次或者三次回归的模型， 来预测下2019年茅台的销售额和美国的GDP增长率？ 我们明年检验下？
补充: 美国名义gdp总量年度之间相对稳定，对于某年来说，1%的gdp总量差异在经济学上有显著差别，而数据1%视觉上又给人很小的感觉，会视觉上缩小预测的误差。所以用gdp增长率代替名义gdp总量更能反应预测的准确度。
_______________________________分割线
补充答案。。多年不学数学了，但是excel还是会玩的，如果下边计算有错误，欢迎数学大佬指出我修改。
很多人说预测美国gdp也很准的，我就来预测一下美国的gdp。前文说了，美国gdp1%是有显著的经济学意义的(也就是预测有1%的误差几乎可以说是狗头经济学家了，和双11误差1%完全不是一个概念)，所以我对数据做标准化处理，来看预测偏离多少个标准差。当然，美国19年数据还没出，我只能用08-17数据来预测18数据。
上图。
上边是原始数据，后边是标准化(x-样本均值/样本标准差)过的数据(标准化后样本均值0，标准差1)
可以看出，2018年预测值和实际值差了0.35个标准差。
没有对比就没有伤害，来看看淘宝双11的。
差距还不到0.01个标准差。
评论里有大佬提到了非平稳序列问题，我去查了下资料，大致意思就是非平稳序列可能会产生伪回归，所以回归中建议使用时间序列的一阶差分（这个我也不懂，也有大佬提出了相反意见：如何看待有人质疑淘宝双十一数据造假，并在4月份成功预测今年销售额为2680亿？）。所以对此我不做什么评价，只计算下数据。
由此预测出的2019年增量和实际差了34亿，大约0.17个标准差。
用511加2135，得出2019年预测值为2646，实际销售额为2680，误差34/2680=1.27%。
也就是说用一阶差分来预测2019年双11销量，误差为1.27%。
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