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數(shù)據(jù)分析常見的3大誤區(qū)
2016-05-31
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數(shù)據(jù)分析常見的3大誤區(qū)

我們要意識到，用戶“怎么說”和“怎么做”不同，甚至經(jīng)常有矛盾，有時候用戶的行為比語言更能反映出他的真實需求。比如用戶說在搜索買家的時候應(yīng)該加一個“按交易額搜索”的條件，也許只是他某次特殊的需要使然，但如果我們聽他的做了這個功能，之后通過用戶行為的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，只有1/10000 的人用過，那就表明我們被用戶的說法騙了，但數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)不會騙我們。不過，在數(shù)據(jù)分析時也會有一些特定的問題，下面讓我們逐一分析。


　　第一，過于學(xué)術(shù)，沉迷于“科學(xué)研究”。
　　我在讀研的時候，做的就是統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的課題，所以工作中開始遇到數(shù)據(jù)分析的時候，我挺興奮的，感覺可以好好地研究一番了。但漸漸我體會到，實際的生產(chǎn)和科研是有很大不同的?？茖W(xué)研究通常只注重“性價比”的性，只要結(jié)果好，往往不在乎投入，因為相對而言科研的結(jié)果不是為了馬上應(yīng)用，而是為了證明實力。但實際生產(chǎn)環(huán)境就更注重綜合的性價比了，所以我們?nèi)粘５?/span>數(shù)據(jù)分析方法也就顯得不那么嚴(yán)謹(jǐn)了，我特指小步快跑的創(chuàng)業(yè)團隊，他們可能不需要在每次分析前都去驗證樣本群體是否符合某種統(tǒng)計分布，也可能不需要用“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”等“高科技手段”去預(yù)測產(chǎn)品將來的用戶數(shù)，甚至給出“A>B”的結(jié)論時也用不著做“顯著性檢驗”，一切的一切需要的只是一種感覺，一種對數(shù)據(jù)的敏感，對商業(yè)的敏感。
　　第二，雖然數(shù)據(jù)不會主動騙人，但我們經(jīng)常無意或有意地誤讀數(shù)據(jù)。
　　無意地誤讀數(shù)據(jù)，舉個例子，對一個人群，人們的身高用平均數(shù)來衡量是有意義的，因為我們知道身高屬于典型的正態(tài)分布，中間多兩邊少，所以一個平均值就能了解群體的大致情況，而對人們的收入，就不能用平均值來衡量了，一個超級富豪和1000個零收入的人一平均，很可能得出人均收入100 萬的荒謬結(jié)論。這個問題的對策，是學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)的知識，這是一個很實際的問題，我們經(jīng)常在做決策的時候才想起來數(shù)據(jù)分析，但忽然發(fā)現(xiàn)，努力提高自己的水平。主動地誤讀數(shù)據(jù)，是比較有趣的現(xiàn)象。在提取數(shù)據(jù)之前，我們心中通常已經(jīng)有一些結(jié)論了，無非是想驗證它，而抱著這點思想，就總能找到數(shù)據(jù)來證明自己已有的想法，并且技術(shù)越嫻熟的人越容易做到這點。對于這點，我想一個簡單的對策就是對數(shù)據(jù)保持中立的態(tài)度，盡量不要“為了迎合一個觀點而去找數(shù)據(jù)”，減少利益牽扯，比如為了證明老板的判斷，或者為了保持自己之前拍腦袋的英明形象等，你明白我的意思。
　　第三，平時不燒香，臨時抱佛腳。
　　這是一個很實際的問題，我們經(jīng)常在做決策的時候才想起來數(shù)據(jù)分析，但忽然發(fā)現(xiàn)手頭沒有數(shù)據(jù)可分析。一次又一次地發(fā)生同樣的情況……為了避免，我們應(yīng)該在產(chǎn)品設(shè)計的時候就把數(shù)據(jù)分析的需求加進去，比如記錄每個按鈕的點擊次數(shù)、統(tǒng)計每個用戶的登錄頻率等，這也算一種典型的非功能需求，這樣做對產(chǎn)品的可持續(xù)發(fā)展非常必要。

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