
讓數(shù)據(jù)站住腳-淺談?dòng)脩粞芯恐械男哦扰c效度
在用戶研究工作中,如何讓自己的數(shù)據(jù)和結(jié)論更有說(shuō)服力,是很重要的問(wèn)題。最近將自己積累的用研信度和效度的筆記整理一下,羅列在文中,希望對(duì)大家有所幫助。
一、調(diào)查的質(zhì)量取決于調(diào)查的信度和效度。
信度主要指測(cè)量結(jié)果的一致性、穩(wěn)定性。也就是說(shuō)結(jié)論和數(shù)據(jù)是否反映了用戶最真實(shí)穩(wěn)定的想法。用戶在回答問(wèn)題的時(shí)候,往往會(huì)受到環(huán)境、時(shí)間、當(dāng)時(shí)當(dāng)?shù)氐那榫w影響,而作出并不真實(shí)的想法,即會(huì)有隨機(jī)誤差。信度就是衡量這種隨機(jī)誤差對(duì)用戶想法的影響大小。
效度是指多大程度上測(cè)量了你想要測(cè)量的東西。
對(duì)某個(gè)產(chǎn)品用研,我們現(xiàn)在用得最多是用戶訪談、問(wèn)卷調(diào)查和可用性測(cè)試。而在這幾個(gè)過(guò)程中都會(huì)涉及信度和效度的問(wèn)題。
二、用戶訪談中的效度和信度
1. 訪談不能僅僅局限于用戶
任何一個(gè)產(chǎn)品項(xiàng)目都會(huì)受到市場(chǎng)環(huán)境、公司戰(zhàn)略、技術(shù)力量、平臺(tái)規(guī)范和流行趨勢(shì)等各個(gè)方面的影響。對(duì)某一產(chǎn)品的需求,可能來(lái)自用戶、產(chǎn)品、技術(shù)、交互以及視覺(jué)。不同崗位人員看待產(chǎn)品的角度不一樣,側(cè)重點(diǎn)也不一樣,找多個(gè)角色有助于把需求找全,不遺漏,所以必須提前了解他們的需求。這樣才能使我們的研究更有針對(duì)性、全面性、有用性。有用程度、全面程度是效度的重要組成部分。
2. 巧妙的選擇訪談?dòng)脩?/span>
通常,前期深度訪談的用戶數(shù)量不會(huì)太多,所以用戶條件一定要把握適當(dāng)。反饋的問(wèn)題才能全面、合理、有用。
比如是做Android平臺(tái)上的某一軟件。
首先Android新手用戶和熟練用戶都是必須的,熟練用戶更能反映android用戶習(xí)慣性操作方式、平臺(tái)特點(diǎn)、以及長(zhǎng)期使用過(guò)程中積累的意見(jiàn)和建議;而新手用戶可以更好的反映該平臺(tái)哪些地方存在學(xué)習(xí)困難,從而通過(guò)我們的設(shè)計(jì)幫助用戶去降低學(xué)習(xí)成本。
其次非Android平臺(tái)用戶也是必須的,可以從側(cè)面了解他們不用Android的原因。從而幫助產(chǎn)品挖掘更多潛在用戶提供方向。
人口學(xué)信息(學(xué)歷、職業(yè)、性別、年齡)要覆蓋全面。不同屬性的用戶看重地方會(huì)存在差異。需求也會(huì)不一樣。
包含競(jìng)品用戶。通過(guò)了解用戶對(duì)競(jìng)品的評(píng)價(jià),可以提煉出競(jìng)品的優(yōu)劣勢(shì),從而為增強(qiáng)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力提供方向。
3. 一定要有專家
專家是重要的信息攜帶者。李樂(lè)山教授說(shuō)專家有三類,用戶專家、制造專家、市場(chǎng)銷售專家,他指出判斷某人是否是專家的標(biāo)準(zhǔn)是:(1)能夠熟練使用一種產(chǎn)品;(2)能夠比較同類產(chǎn)品;(3)有關(guān)的新知識(shí)容易整合到自己的知識(shí)結(jié)構(gòu)中;(4)具有10年專業(yè)經(jīng)驗(yàn);(5)積累大量經(jīng)驗(yàn)并且在使用經(jīng)驗(yàn)方面具有絕招;(6)了解有關(guān)的歷史(該產(chǎn)品設(shè)計(jì)史、技術(shù)發(fā)展史等);(7)關(guān)注產(chǎn)品發(fā)展趨勢(shì);(8)知識(shí)鏈或者思維鏈比較長(zhǎng),提起任何一個(gè)有關(guān)話題,他們都能夠談出大量的有關(guān)信息;(9)能夠提出改進(jìn)或創(chuàng)新的建議,他們的創(chuàng)新或改進(jìn)方案,其高水平體現(xiàn)在采用簡(jiǎn)單方法解決復(fù)雜問(wèn)題。
對(duì)于互聯(lián)網(wǎng),專家應(yīng)該指的是用戶專家、開(kāi)發(fā)專家、設(shè)計(jì)專家以及產(chǎn)品專家;他們憑借豐富的經(jīng)驗(yàn),系統(tǒng)全面的掌握行業(yè)同類產(chǎn)品、開(kāi)發(fā)及設(shè)計(jì)模式、歷史及發(fā)展趨勢(shì)、專業(yè)水平極高。他們可以為我們提供很多我們始料未及的建議。這是保證用研過(guò)程,特別是對(duì)于后期問(wèn)卷結(jié)構(gòu)效度有很大的作用。
三、問(wèn)卷調(diào)查與分析中的信度與效度
為了提高工作效率,問(wèn)卷調(diào)查往往采用網(wǎng)絡(luò)調(diào)查的方法,信度效度問(wèn)題出現(xiàn)的可能性就更大。
最近看到一些滿意度調(diào)查是采用量表加結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)的方式。我們看看哪些地方可能會(huì)出現(xiàn)信度和效度的問(wèn)題。
1. 理論模型支持
由于SEM進(jìn)行的是驗(yàn)證性因子分析,是檢驗(yàn)而不是探索新的模型,因此,整個(gè)因果關(guān)系的假設(shè)必須有強(qiáng)有力的理論支持和嚴(yán)密的邏輯框架。包括模型中變量關(guān)系的假定、指標(biāo)的選取、甚至測(cè)度項(xiàng)的表達(dá)方式等。如果最終輸出的模型和理論模型結(jié)構(gòu)不符,那么該模型是沒(méi)有任何說(shuō)服力的。比如用ACSI模型作為滿意度的理論模型時(shí),是否真的按照感知質(zhì)量、感知價(jià)值、顧客期望這幾個(gè)層面去設(shè)計(jì)問(wèn)卷?
2. 保證份量
普通抽樣調(diào)查中原則上是越多越好,但遇到目標(biāo)用戶較少的情況,只要保證一定的條件就ok的,樣本量受到置信區(qū)間、抽樣誤差范圍的影響,可根據(jù)實(shí)際的況測(cè)算出最小樣本量。常用的公式是:
14N=Z2蟽2d2′<(N為樣本量、Z為置信區(qū)間、d為抽樣誤差范圍、 14蟽’< 為標(biāo)準(zhǔn)差,常取0.5)
但對(duì)于結(jié)構(gòu)方程模型大樣本是必須的,SEM中涉及的變量眾多,變量間的關(guān)系很復(fù)雜交錯(cuò),小樣本量會(huì)導(dǎo)致模型不穩(wěn)定,收斂失敗進(jìn)而影響模型中參數(shù)。朱遠(yuǎn)程等[1]在文獻(xiàn)中指出,當(dāng)樣本低于100時(shí),幾乎所有的結(jié)構(gòu)方程模型分析都是不穩(wěn)定的,大于200以上的樣本,才稱得上一個(gè)中型樣本。若要得到穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)構(gòu),低于200的樣本數(shù)量是不鼓勵(lì)的。有些學(xué)者將最低樣本量與模型變量結(jié)合在一起,建議樣本數(shù)至少應(yīng)為變量的十倍,這一規(guī)則經(jīng)常被引用。模型中變量越多,對(duì)大樣本的要求就越高。
3. 變量需遵循原則
a. SEM模型中各變量的函數(shù)關(guān)系要是線性的,否則是不能用回歸計(jì)算路徑系數(shù)的。
b. 在使用最大似然估計(jì)法時(shí),變量一定要是多元正態(tài)分布的,這就要求指標(biāo)要呈正態(tài)分布,否則就要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行正態(tài)處理才行。
c. 變量間的多重共線性程度要低,否則路徑系數(shù)會(huì)有很大誤差。
d. SEM建立的過(guò)程中會(huì)不斷的修正才能得到比較完美的模型,比如因子分析時(shí),若發(fā)現(xiàn)某一測(cè)度項(xiàng)對(duì)應(yīng)的因子載荷過(guò)小,就會(huì)人為的將該測(cè)度項(xiàng)刪除,但是若模型建立之后,一些變量對(duì)應(yīng)了4~5個(gè)測(cè)度項(xiàng),一些變量只剩下1~2個(gè)測(cè)度項(xiàng),那么我們就需要思考只有兩個(gè)測(cè)度項(xiàng)的變量是否被完全解釋,這僅有的兩個(gè)測(cè)度項(xiàng)就全面真實(shí)的反映該變量么?如果是這樣,就算KMO、Bartlett、因子載荷都通過(guò)了,效度也是難以保證的。所以問(wèn)卷前期需要反復(fù)的預(yù)調(diào)研,不斷的對(duì)問(wèn)題進(jìn)行修正,而不是隨意的人為刪除。我學(xué)生時(shí)代對(duì)淘寶滿意度進(jìn)行調(diào)查時(shí),就犯了類似的錯(cuò)誤,模型中的“互動(dòng)性”片段,互動(dòng)性由四個(gè)變量衡量,其中“雙向溝通性”一開(kāi)始設(shè)計(jì)的時(shí)候由5個(gè)測(cè)度項(xiàng)支持,但是因子分析檢驗(yàn)通不過(guò),就直接將因子載荷比較小的客服、論壇、淘江湖三者去掉了,最后雖然在數(shù)據(jù)上通過(guò)了信度效度檢驗(yàn),但是只有阿里旺旺、留言板這兩個(gè)測(cè)度項(xiàng)支持是絕對(duì)不能解釋“雙向溝通性”的。
4. 數(shù)據(jù)質(zhì)量是根源
要使模型結(jié)構(gòu)穩(wěn)定有效,首先要保證數(shù)據(jù)質(zhì)量,反復(fù)檢驗(yàn)問(wèn)卷的信度。
a. 不同時(shí)間的一致性。
在設(shè)計(jì)問(wèn)卷時(shí),可以將同樣的問(wèn)題對(duì)同一個(gè)人重復(fù)測(cè)試,如果這兩道題得到的答案是不一致的,相關(guān)系數(shù)(Pearson r)小于0.7,那么這份問(wèn)卷的穩(wěn)定信度就值得考量。
假如問(wèn)卷樣本足夠大,可以一分為二(每一個(gè)樣本也要保證足夠樣本量),分別建立兩個(gè)模型;通過(guò)對(duì)比兩個(gè)模型中參數(shù)的差異,便可以檢驗(yàn)該模型的穩(wěn)定性和適用性。如果兩者差異太大,就說(shuō)明模型本身是有問(wèn)題的。
b. 不同形式的一致性
用內(nèi)容等效但表達(dá)方式不同的兩份問(wèn)卷調(diào)查,檢測(cè)兩者的等效信度,比如Gamma系數(shù)。
c. 內(nèi)在一致性
問(wèn)卷中相關(guān)的問(wèn)題為同樣的目標(biāo)服務(wù),他們?cè)谶壿嬕恢?,也就是同質(zhì)的。首先要測(cè)量每個(gè)測(cè)度項(xiàng)與總體的相關(guān)性(item-total correlation),然后再測(cè)量同一變量下相關(guān)問(wèn)題間的同質(zhì)性,而對(duì)于不同的提問(wèn)方式選擇對(duì)應(yīng)的方法:比如,對(duì)于李克特量表方法,就用Chronbach系數(shù)檢驗(yàn);在基礎(chǔ)研究中,信度至少應(yīng)達(dá)到 0.80 才可接受,在探索性研究中,0.70 可接受,0.70-0.98 為高信度,小于0.35 為低信度。對(duì)于是非題則采用kuder-Richardson系數(shù)檢驗(yàn)。在進(jìn)行內(nèi)在一致性檢驗(yàn)時(shí),要看題目選項(xiàng)是否反序,如果兩道題都是問(wèn)“對(duì)該產(chǎn)品是否滿意”,一道7代表滿意,1代表不滿意;另一道1代表滿意,7代表不滿意,這樣就會(huì)影響信度。遇到這種情況要提前人為調(diào)整過(guò)來(lái)。
5. 看得更遠(yuǎn)一點(diǎn)
問(wèn)卷結(jié)論不僅要解決當(dāng)前的問(wèn)題和需求,還有具有一定的預(yù)測(cè)作用,市場(chǎng)是變化的,當(dāng)前的目標(biāo)用戶不一定就是未來(lái)的(或者下一個(gè)版本的)目標(biāo)用戶,比如目標(biāo)用戶的收入可能有增加的趨勢(shì),某一平臺(tái)的使用率在快速提高,當(dāng)前的滿意度模型可能在一個(gè)月之后就不適用了(比如新功能點(diǎn)的出現(xiàn))。
假設(shè)我們要對(duì)QQ影音進(jìn)行滿意度調(diào)查,現(xiàn)在建立了一個(gè)滿意度模型,但若下個(gè)月QQ影音中多了一個(gè)重要的功能,對(duì)整個(gè)滿意度的提升產(chǎn)生了很大作用,那么,模型中各項(xiàng)的路徑系數(shù)會(huì)不會(huì)產(chǎn)生變化?該模型在下個(gè)月可能就不適用了,造成的后果就是當(dāng)前的滿意度值與下個(gè)月的滿意度值沒(méi)有可比性了,很多工作也就白費(fèi)了。所以,諸如滿意度模型這樣的研究,是需要反復(fù)調(diào)查,長(zhǎng)期對(duì)該滿意度模型進(jìn)行監(jiān)控和修正,以求得到最穩(wěn)定的模型,就可以讓模型會(huì)具有很預(yù)測(cè)和比對(duì)作用啦。
6.關(guān)注細(xì)節(jié)
a. 問(wèn)卷設(shè)計(jì)中題項(xiàng)表述不能出現(xiàn)歧義、避免太專業(yè)詞匯以及誘導(dǎo)詞匯
b. 選項(xiàng)間要有明確的區(qū)分(互斥)
c. 避免遺漏,“其他”選項(xiàng)是必須的,而且最好配有輸入框,記憶中,每次問(wèn)卷調(diào)查中都能從“其他”選項(xiàng)中獲取大量信息。
d. 一般題項(xiàng)不能太多,設(shè)置問(wèn)題選項(xiàng)的時(shí)候,盡可能的讓選項(xiàng)隨機(jī)顯示,特別是在選項(xiàng)較多的情況下。
e. 數(shù)據(jù)處理過(guò)程中刪除重復(fù)項(xiàng)矛盾項(xiàng)之外,最好能統(tǒng)計(jì)到用戶填寫(xiě)問(wèn)卷的時(shí)間差。如果整個(gè)填寫(xiě)的時(shí)間極短,完全可以判定用戶沒(méi)有認(rèn)真填寫(xiě)。
f. 極端的、離群的選項(xiàng)可以考慮將其刪除。
四、可用性測(cè)試中的信度與效度
首先保證,主持人的態(tài)度親切、測(cè)試前隨意聊聊彼此熟悉、測(cè)試提綱清晰全面。另外,以下幾點(diǎn)也對(duì)保證測(cè)試的信度和效度很重要。
1. 不要忽略異想天開(kāi)
腦暴中要求彼此不能批評(píng),在進(jìn)行訪談或測(cè)試中,也不能對(duì)用戶某些操作做出評(píng)論,否則用戶很有可能隱藏內(nèi)心真實(shí)的感受。關(guān)注并記錄用戶出錯(cuò),但是用戶出錯(cuò)時(shí)態(tài)度要中立。
通常,用戶在體驗(yàn)的真實(shí)的原型后,會(huì)產(chǎn)生很多看似異想天開(kāi)的訴求,有些雖然在當(dāng)前不能實(shí)現(xiàn),但是會(huì)為未來(lái)發(fā)展提供很多思路和方向。所以,我們要積極鼓勵(lì)用戶進(jìn)行思維發(fā)散。
2. 前后驗(yàn)證、競(jìng)品比對(duì)
在測(cè)試完成后,可以加上一個(gè)總體調(diào)查問(wèn)卷,一者讓用戶對(duì)自己體驗(yàn)的各個(gè)功能點(diǎn)有一個(gè)回顧和比較,同樣也可以驗(yàn)證用戶體驗(yàn)過(guò)程的態(tài)度和最終的態(tài)度是否具有一致性。如果存在不一致,應(yīng)該進(jìn)一步追問(wèn)理由,確定用戶的真實(shí)想法。
測(cè)試時(shí),讓用戶體驗(yàn)競(jìng)品,并作出比較,也是發(fā)現(xiàn)有效信息的途徑。
3. 敏銳觀察
測(cè)試中,除了按照已定的提綱進(jìn)行問(wèn)答之外,過(guò)程中還要敏銳的觀察用戶一些細(xì)微的表情、停留、思考。不但要了解用戶對(duì)個(gè)功能點(diǎn)如何評(píng)價(jià)的,還要知道用戶做某一任務(wù)過(guò)程中,是怎么思考、計(jì)劃、實(shí)施的,用戶的第一反應(yīng)、習(xí)慣性的操作、思維路線的作用遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于單純的評(píng)價(jià)。用戶任務(wù)完成之后,要追問(wèn)用戶如此操作的原因。
4. 記錄原話并習(xí)慣性確認(rèn)
測(cè)試結(jié)論要有用戶的原話支持,不能輕易的改變用戶的表述。和用戶交流過(guò)程中,要習(xí)慣性的問(wèn):“請(qǐng)問(wèn)你的意思是……?”“我這樣理解你的意思,你看對(duì)么……?”以保證測(cè)試結(jié)論的效度。
5. 必要時(shí)進(jìn)行入戶調(diào)查
首先,入戶調(diào)查會(huì)大大減少外界環(huán)境的影響,用戶在自己的空間中,會(huì)更真實(shí)的反映常見(jiàn)的問(wèn)題。其次,入戶調(diào)查一般是在用戶畫(huà)像提取出來(lái)之后,按照用戶畫(huà)像描述的屬性,有意識(shí)有針對(duì)性去挑選具有某些典型屬性的對(duì)象進(jìn)行深入、全面、系統(tǒng)調(diào)查(典型調(diào)查),比如某一產(chǎn)品的目標(biāo)用戶,他們反映的問(wèn)題,代表性強(qiáng),往往有以一當(dāng)十的功效,避免了非目標(biāo)用戶信息造成的干擾。
6. 用戶條件與數(shù)量
參與測(cè)試用戶根據(jù)目標(biāo)用戶特征選擇。
一般衡量測(cè)試是否需要繼續(xù)進(jìn)行的方法是:看是否發(fā)現(xiàn)新的問(wèn)題,如果有新的問(wèn)題,就應(yīng)該繼續(xù),反之,可以結(jié)束。
Neilson研究結(jié)果表明,5名用戶的測(cè)試可以發(fā)現(xiàn)85%的可用性問(wèn)題。而在我們?cè)谝酝目捎眯詼y(cè)試經(jīng)驗(yàn)中,用戶數(shù)一般定為6個(gè),基本上能發(fā)現(xiàn)全部問(wèn)題。當(dāng)然任何數(shù)字都只是一個(gè)參考,用戶數(shù)量最好根據(jù)具體的測(cè)試情況(衡量時(shí)間、資源、投入產(chǎn)出比)而定??傊?,關(guān)鍵在于是否有新的問(wèn)題出現(xiàn)。CDA 數(shù)據(jù)分析師 官網(wǎng)
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2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)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(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)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(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類分析作為 “無(wú)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(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
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