
數(shù)據(jù)的誤區(qū)及自身業(yè)務
現(xiàn)在做移動互聯(lián)網(wǎng),無論是做社交的也好,做內(nèi)容向的也好,他就是不跟別人說我們是用數(shù)據(jù)來分析用戶的行為,以此迅速占領用戶。不這樣說他都不好意思。都說大數(shù)據(jù),在做大數(shù)據(jù)以前,我們有一些基本的誤區(qū)要跟大家先說明一下。
什么意思呢,會有兩種很有奇怪的觀點:
1. 什么都要靠數(shù)據(jù)去支撐。比如我們把按鈕從左邊換到右邊,從紅色換成黃色。這個東西一定要有什么數(shù)據(jù)分析團隊、數(shù)據(jù)分析師、產(chǎn)品經(jīng)理在哪兒反復打磨。最后跟我們說一句,按鈕從以前的100像素換到了105像素。這是很無聊的一件事情,但是這個要用數(shù)據(jù)去驗證,你知道嗎?
2. 秉承數(shù)據(jù)無用論。就是說,數(shù)據(jù)有什么用呢?還不如我經(jīng)驗來的有用。
這兩種觀點,基本上都是錯的。
數(shù)據(jù)量多真的有用嗎?
數(shù)據(jù)量多不一定有用。這是我在上一家公司做了三年以后得出的一個非常沉痛的教訓。數(shù)據(jù)太多并沒有什么卵用,數(shù)據(jù)要有用,他一定要有關聯(lián)、有聯(lián)系。不然,白存著那些每天幾十個G的那些數(shù)據(jù),導又導不出來,聯(lián)系又沒法聯(lián)系,形成一個個,我稱之為孤島數(shù)據(jù)(z這樣的東西)。并沒有什么用的。
孤島數(shù)據(jù)只能讀出來片面的現(xiàn)象,他連一個結(jié)論都讀不出來,所以你的技術(shù)團隊高興怎么做就怎么做。要以結(jié)果為導向,以目標為出發(fā)。他跟技術(shù)其實沒有太多的關系。你的用戶量很少,數(shù)據(jù)不多,他沒關系的。后面我會給大家舉一些比較有意思的例子。
在線調(diào)查
還有一種是這樣,這個是在公司里,市場運營還有數(shù)據(jù)運營,他們經(jīng)常使用的一種手法,叫做在線調(diào)查。我們假模假樣的做一個東西,我們新版發(fā)布了,我們想收集一下用戶的需求。
咱們的產(chǎn)品團隊里面一般會有一個產(chǎn)品助理,去出一個在線問卷調(diào)查,大概有一百個問題。完了,產(chǎn)品經(jīng)理說,一百個太多了,我們五十個。上報到總監(jiān),總監(jiān)說五十個太多了,三十個。上報到老板那里,老板說,三十個也太多了,十個吧。
然后假模假樣的出了一份十個問題的問卷調(diào)查,說我們收集到了一萬分的用戶調(diào)查報告,我給你做成曲線圖、餅圖、折疊圖。這些東西還好我沒有做過,都是別人做。
這些東西有用嗎?我明確告訴大家,這個東西沒有用?,F(xiàn)在沒用,以后也沒用,以后就不要做了。
為什么呢?是這樣的,首先問卷調(diào)查,他是一個很古老的行業(yè)。她有一個非常嚴謹?shù)囊恍┓椒?。問卷調(diào)查最有用的地方,是在前期把用戶篩選掉。這是問卷調(diào)查最有用的地方。比如說我可以Push到五萬個人,問卷調(diào)查是把五萬個人里面四萬九千五百個人刪掉他,取消掉他。我只要那五百個非常有用,非常精準,非常符合我的目標用戶的那五百個人就夠了。
所以不是說越多越好,那都是一些垃圾數(shù)據(jù)。你從一開始,對用戶沒有過濾,你這個問卷調(diào)查就是垃圾。而且,這種情況下,你還把你本來想問的那一百個問題,給壓縮成了十個問題。這十個問題還沒有什么質(zhì)量。新版本你喜不喜歡,A喜歡,B不喜歡。這問題你問他干嘛呢?
知識誤區(qū):
還有一個,我稱之為知識誤區(qū)。我們但凡有一點機會,都會去接觸一些海量的數(shù)據(jù)。通過各種各樣的途徑,通過一些統(tǒng)計學的方法,包括歸納、總結(jié)、折線圖、餅圖、曲線圖。就是說,這些東西有用嗎?有用的,起輔助作用。前提是所謂用到的簡單或者復雜的數(shù)據(jù)方法。
你要正確的認知,舉個例子。
大家都知道平均數(shù)吧,平均數(shù)有多少種?有算數(shù)平均數(shù),有幾何平均數(shù)。他們有什么用?在什么場合下用什么樣的平均數(shù),去做一個對我們整個的格局、整個的用戶群的一個調(diào)查?你并不知道。第二個,平均數(shù)最大的問題就是,我有101個用戶,這100個用戶身高只有1米,有一個用戶身高有100米。你說我們平均出來的這個平均數(shù)有用嗎?半毛錢卵用沒有。所以這個就是平均數(shù)最大的問題所在。
所以什么意思呢?我們大家使用數(shù)學方法一定要知道這個方法,適用于什么場合,會有什么限制。當然了忽悠老板除外,忽悠老板什么方法都是可以的。
統(tǒng)計相關性:
還有一個問題是,統(tǒng)計相關性。這個問題是,統(tǒng)計學一直沒有解決的問題。就是統(tǒng)計學試圖用統(tǒng)計相關性,來把真實的相關性給取消掉。什么意思?我舉個例子,比如今天有六十個人,來聽我的吹牛逼。然后外面天空是放晴的。我們做市場調(diào)查,在此時此刻,全中國一共有兩千場,大概六十個人參加的,有一個工作十年左右的人在這邊吹牛逼,天空是放晴的。什么叫統(tǒng)計相關性?即,以后中國大陸有兩千場左右,下午三點多的,六十個人左右的,這樣一個吹牛逼活動,天空一定是放晴的。你認為這合理嗎?胡說八道對吧?
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內(nèi)涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10