
了解了這四件事,幫你走出深陷的數(shù)據(jù)分析迷宮
數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤往往最初尚屬于良性范疇,但隨著分析流程推進(jìn)而變得愈發(fā)糟糕。這就像是在解數(shù)學(xué)題,我們要從頭開(kāi)始再推導(dǎo)一遍。這項(xiàng)工作可能費(fèi)時(shí)費(fèi)力,但卻能夠以清晰的思路幫助大家了解數(shù)據(jù)是如何一步步走偏并最終帶來(lái)完全不可理解的結(jié)論。
通過(guò)真實(shí)世界中的實(shí)例,我們將共同通過(guò)種種錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)分析方式總結(jié)出正確的技巧與訣竅。
相信每位朋友都遇到過(guò)這樣的情況:將來(lái)自各類渠道的數(shù)據(jù)收集起來(lái),通過(guò)A/B測(cè)試進(jìn)行驗(yàn)證,希望借此得出分析結(jié)論。但在檢查結(jié)果時(shí),我們發(fā)現(xiàn)這些數(shù)字似乎并不怎么合理。事實(shí)上,數(shù)據(jù)驗(yàn)證也是我們?nèi)粘9ぷ髦械闹匾h(huán)節(jié),而且與編碼一樣需要大量追蹤與調(diào)試。在今天的文章中,我們將共同通過(guò)真實(shí)世界中的實(shí)例,在對(duì)種種錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)分析方式的總結(jié)中找出正確的技巧與訣竅。
別急著做出假設(shè)
感覺(jué)上是對(duì)的,并不代表就真是對(duì)的。我們的大腦常常具有誤導(dǎo)性。我發(fā)現(xiàn)很多分析師都因這種失誤而身陷分析迷宮。
下面來(lái)看一種常見(jiàn)的問(wèn)題:變更聚合查詢。
先看以下兩行查詢:
乍看起來(lái),很多人會(huì)認(rèn)為這兩條查詢的含義是完全一致的。左側(cè)的查詢只是包含了額外的幾列,對(duì)吧?但事實(shí)并非如此。左側(cè)查詢中包含5個(gè)聚合層級(jí),而右側(cè)的只有2個(gè)。左側(cè)的查詢返回的總和數(shù)字更小,因?yàn)槠涠x更為明確。如果將其作為分析流程中的組成部分,那么不同的結(jié)果會(huì)給后續(xù)分析造成嚴(yán)重影響。
聚合錯(cuò)誤是一類非常常見(jiàn)的問(wèn)題,因此即使對(duì)自己的思路很有信心,大家也請(qǐng)務(wù)必再檢查一遍。
Snapshot(快照)問(wèn)題
過(guò)去四年當(dāng)中,身為分析師與教師的從業(yè)經(jīng)歷讓我意識(shí)到一大常見(jiàn)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤的起源:snapshot表。這類數(shù)據(jù)表面向特定時(shí)間段(每月、每周、每日),旨在保存對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)的數(shù)字化快照。
無(wú)論原因?yàn)楹?,這類表確實(shí)難倒了很多人。首先,這類表往往很難理解,這意味著剛剛接觸此類表的用戶無(wú)法立即意識(shí)到其屬于snapshot表,直接導(dǎo)致用戶對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行錯(cuò)誤運(yùn)用。最簡(jiǎn)單的預(yù)防辦法就是為其設(shè)置明確的名稱,告知用戶其屬于snapshot類型。
我們?cè)撊绾巫R(shí)別出snapshot表并找出其使用方法?最明確的標(biāo)志就是,snapshot表中的全部指標(biāo)往往都較平均值有所夸大。大家可能曾經(jīng)把周快照當(dāng)成日快照處理,并發(fā)現(xiàn)其結(jié)果比預(yù)期值大5到7倍——幸運(yùn)的是,這種錯(cuò)誤還是很容易發(fā)現(xiàn)的。大家可以將其拆分成一天,例如時(shí)段中的最后一天,或者干脆取其中的最大值。具體參考以下示例:
選定一天:
找到最大值:
關(guān)鍵在于堅(jiān)持以同一種方法使用snapshot表。根據(jù)實(shí)際背景與目標(biāo),我們可以選擇最為有效的具體處理辦法。
總結(jié)模式:
在驗(yàn)證數(shù)據(jù)有效性時(shí),我發(fā)現(xiàn)總結(jié)其中的模式能夠有效識(shí)別錯(cuò)誤。具體問(wèn)題包括:
?是否全部數(shù)據(jù)皆受到影響?
?受影響數(shù)據(jù)是否全部來(lái)自同樣的群組?
?區(qū)別間呈正相關(guān)狀態(tài),抑或各自隨機(jī)?
?數(shù)據(jù)之中是否存在某些模式?
這些問(wèn)題有助于縮小思考范圍。如果全部數(shù)據(jù)皆受到影響,則問(wèn)題往往源自腳本或查詢,而非數(shù)據(jù)本身。但如果某月或某日的值明顯較低,則需要調(diào)查基礎(chǔ)數(shù)據(jù),這意味著該時(shí)段內(nèi)的數(shù)據(jù)收集機(jī)制可能存在錯(cuò)誤。
如果所驗(yàn)證的數(shù)據(jù)往往以等比例方式低于原始數(shù)據(jù),可能意味著部分?jǐn)?shù)據(jù)沒(méi)能被聚合查詢所正常收集。而基本邏輯錯(cuò)誤則往往令分析結(jié)果呈現(xiàn)“隨機(jī)性”,意味著其中沒(méi)有明顯的模式。
從頭開(kāi)始進(jìn)行梳理
如果嘗試了一切辦法但仍然無(wú)法確定問(wèn)題,那么只能進(jìn)行深入挖掘了。雖然從直觀上講,我們都希望能夠從出錯(cuò)的位置開(kāi)始推進(jìn),但現(xiàn)在大家需要安下心來(lái)從頭開(kāi)始梳理。
數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤往往最初尚屬于良性范疇,但隨著分析流程推進(jìn)而變得愈發(fā)糟糕。這就像是在解數(shù)學(xué)題,我們要從頭開(kāi)始再推導(dǎo)一遍。這項(xiàng)工作可能費(fèi)時(shí)費(fèi)力,但卻能夠以清晰的思路幫助大家了解數(shù)據(jù)是如何一步步走偏并最終帶來(lái)完全不可理解的結(jié)論。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)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(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)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(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)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(kāi)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(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、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(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)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(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(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(jià)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(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
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 ...
2025-09-10