數(shù)據(jù)分析這幾個(gè)坑，切勿越陷越深

數(shù)據(jù)具有客觀性，能呈現(xiàn)令人信服的信息依據(jù)，所以探尋數(shù)據(jù)、挖掘規(guī)律成為了尋找所需信息的最有利手段之一。但數(shù)據(jù)也并非萬能，有時(shí)候會(huì)傳遞錯(cuò)誤的信息。在梳理數(shù)據(jù)分析流程和數(shù)據(jù)打交道的過程中，“聰明的數(shù)據(jù)分析師”經(jīng)常會(huì)犯一些錯(cuò)誤，導(dǎo)致分析結(jié)論于實(shí)際經(jīng)驗(yàn)呈現(xiàn)較大的偏差。

因此，這里總結(jié)了數(shù)據(jù)分析過程中的幾個(gè)深坑，以告誡大家警惕這幾個(gè)誤區(qū)。

坑1：樣本容量差異導(dǎo)致結(jié)論偏差

某年籃球比賽，A球員的三分投籃命中率為42%，B球員的三分投籃命中率為28%，那么能否說明A球員的三分投籃命中率要比B球員高？

我們分析了數(shù)據(jù)的來源，發(fā)現(xiàn)那年比賽，A球員所在團(tuán)隊(duì)只打了10場(chǎng)球，投了28個(gè)三分球；B球員所在團(tuán)隊(duì)打了19場(chǎng)球，投了57個(gè)三分球。

因此，兩者對(duì)比的樣本容量不同，樣本環(huán)境不同，單從這一數(shù)據(jù)來做評(píng)價(jià)，有失偏頗。

所以在選取樣本對(duì)照時(shí)，要保證其它變量一致，提高結(jié)論分析的科學(xué)性。

2、邏輯混亂，不知因果關(guān)系

有同學(xué)會(huì)笑話，這樣簡單的邏輯也會(huì)搞錯(cuò)，沒錯(cuò)，就是這樣。

最簡單的電商，比如你認(rèn)為商品評(píng)論數(shù)和銷售量成正相關(guān)的關(guān)系，即一個(gè)商品的評(píng)論數(shù)量越多，那商品的銷售額也會(huì)越高；或者相反，一個(gè)商品的銷售量越多，評(píng)論數(shù)也會(huì)越高，兩者是相輔相成的關(guān)系。

假如你認(rèn)定前者，數(shù)據(jù)分析的結(jié)論就會(huì)指導(dǎo)我們用一些手段來創(chuàng)造更多的商品評(píng)論，以此帶動(dòng)商品銷量。

但事實(shí)上，并不是所有的商品銷量都和評(píng)論有很大關(guān)聯(lián)，正向思考一下，商品的銷量和價(jià)格、質(zhì)量、活動(dòng)、廣告、頁面等等諸多因素有關(guān)，每個(gè)因素都占據(jù)一定權(quán)重，銷量低應(yīng)該從不足的地方補(bǔ)上。

因此，在分析前應(yīng)后果時(shí)，要明確目的和邏輯關(guān)系，以免混亂。

3、數(shù)據(jù)表達(dá)不科學(xué)被蒙蔽

從以上圖表來看，似乎第二幅圖的結(jié)果更喜人，整體均衡向上，左邊的數(shù)據(jù)差異就比較大。

但事實(shí)上，兩個(gè)圖表的數(shù)據(jù)都一樣，只是改變了縱坐標(biāo)值軸的范圍，卻改變了人的視覺印象。

因此，在做數(shù)據(jù)分析時(shí)，我們需要警惕一些數(shù)據(jù)處理的小伎倆，不要被數(shù)據(jù)的視覺效果所蒙蔽。同時(shí)在做這類數(shù)據(jù)分析時(shí)，值軸的選取要合理科學(xué)，按標(biāo)準(zhǔn)來。

4、唯“數(shù)據(jù)”論

經(jīng)常會(huì)有人義正言辭地將“用數(shù)據(jù)說話”，這在有些場(chǎng)景是合理的，但如果過度依賴數(shù)據(jù)，一方面會(huì)做很多沒有價(jià)值的數(shù)據(jù)分析；另一方面，也會(huì)限制對(duì)業(yè)務(wù)本身的實(shí)際思考。

數(shù)據(jù)分析，仍以“業(yè)務(wù)”為主，業(yè)務(wù)的分析一方面來源經(jīng)驗(yàn)的判斷，另一方面依靠數(shù)據(jù)的輔助分析。很多優(yōu)秀甚至偉大的產(chǎn)品決策，并非通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)。

很多企業(yè)會(huì)將數(shù)據(jù)分析技術(shù)交由信息IT部門，而需求者卻是業(yè)務(wù)人員，兩者溝通不暢相互脫節(jié)會(huì)造成很多問題。所以不管是業(yè)務(wù)人員通過FineBI這一類BI工具的使用，來自助進(jìn)行分析，參考數(shù)據(jù)結(jié)果來做分析；或是業(yè)務(wù)人員參與日常報(bào)表和數(shù)據(jù)可視化的開發(fā)，都是解決這一類問題的有效途徑。