对数据的分析，是各个学科的基础，尤其是经济和心理学的统计数据分析尤为重要。
今天周末，对创业主题的热门文章做了一些数据统计，同时做了心理猜测。
数据的选择根据如下：
（1）随机选择了热门里面的30篇文章；
（2）作者不重复，特约作者不算；
（3）选择2016年1月到7月的文章，个人认为8月和9月的文章比较新，数据还没有稳定下来；
采用的数据包括：文章的阅读数，文章喜欢数，喜欢比例（喜欢数/阅读数，我认为这个数据很有意义，显示了文章在其读者群里受欢迎的程度），作者写的总文章数，作者写的总字数，作者平均每篇字数，作者收到的总的喜欢数，作者平均多少字可以获得一个喜欢（这个数据也挺有意思），作者平均每篇文章可以获得多少个喜欢。
当把数据输入到SPSS后，得到的分析结果描述如下：
先说说相关性分析的结果
（1）软件显示只有一个相关性结果有意义：就是热门主题里收集的文章，文章的被浏览次数和文章的喜欢比例（喜欢数/浏览数）是负相关的。这就是在说：一篇文章的总浏览量越大，相对的被点赞的比率反而是是降低的。
我能想到的两个解释是：第一，标题起了很大的吸引读者的作用。如果标题吸引人，标题所表述的内容又正好是很多读者群关心的内容，那么浏览量就会很大。标题也同时吸引到了与实际文章内容无关的读者，而这些读者是不会点赞的，所以使得点赞的人下降了。标题与实际文章的文笔好坏、内容好坏和表述观点可能是无关的。或者第二，读者看到浏览量和喜欢量的数据都很大时，会懒于去点喜欢了。
（2）其他的一些相关分析没有得出有意义的结果，这说明作者和文章的个体随机性很大，没有统一的规律。
描述性数据分析，一些有用有趣的数据：
（1）30篇文章平均每篇文章被浏览3744次，获得154个喜欢，喜欢率为4.41%。30篇文章中最高的喜欢比例是8.77%（浏览量1619），最低0.50%（浏览量9806）。
（2）进入热门榜的文章的作者，平均每人写了34篇文章，每篇文章2000字左右。平均150个字获得一个喜欢。最厉害的作者每写9个字可以获得一个喜欢（这位作者写了13篇文章，平均每篇文章1700字），最累的作者是每写1007个字才能获得一个喜欢（作者写了54篇文章，平均每篇2000字）。这也说明了文章的受欢迎与否，还是跟人有关系。我不是说人写不好文章，所以不受欢迎。文章内容的受众面和浏览量很有关系。比如写金融分析的文章，或者写企业战略分析的文章，肯定不如一些鸡汤文受欢迎。
（3）文章的标题使用陈述句，疑问句或者反问句，和受欢迎程度似乎没什么关系（这个没办法用软件分析，只能眼看）
总结：只分析了创业主题；采样30个应该可以说明问题。但有一个因素，就是同一文章在其他主题如何表现没办法统计，只能假设一致。
其他版块应该有类似的数据和同样的读者心理。
