
在上一篇文章中我們給大家講述了如何明確數(shù)據(jù)分析的目的和如何通過各種渠道去收集數(shù)據(jù),這兩點(diǎn)在數(shù)據(jù)分析規(guī)劃產(chǎn)品中是比較重要的,大家在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時候需要注意好這些事情,這樣才能夠做好數(shù)據(jù)分析,但是這些并不能夠完整的做好數(shù)據(jù)分析以及規(guī)劃產(chǎn)品,需要有效的剔除干擾數(shù)據(jù)以及合理的審視數(shù)據(jù),那么具體的做法是怎么樣的呢?下面就由小編為大家一一道來。
我們在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時候是必須要進(jìn)行數(shù)據(jù)清理的,通過數(shù)據(jù)清理就能夠把數(shù)據(jù)中的干擾數(shù)據(jù)剔除出來。為什么要重視這個干擾數(shù)據(jù)呢?這是因?yàn)楦蓴_的數(shù)據(jù)會直接影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,那么怎么有效的剔除干擾數(shù)據(jù)呢?首先,需要我們選取出正確的樣本數(shù)量,只有選取足夠大的數(shù)量,才能夠剔除極端或偶然性數(shù)據(jù)的影響。其次就是制定相同的抽樣規(guī)則,這樣就能夠減少分析結(jié)論的偏差性。然后就是剔除版本或節(jié)假日因素的干擾,一般來說新產(chǎn)品剛剛上線的時候的數(shù)據(jù)表現(xiàn)往往會很好,因?yàn)橹鲃由壍挠脩粢话闶歉呋钴S度的用戶。最后就是對歷史數(shù)據(jù)遺忘。很多人對于數(shù)據(jù)的記憶不是很清楚的,只有注意好這些數(shù)據(jù)才能夠做好干擾數(shù)據(jù)的清理。
那么如何進(jìn)行審視數(shù)據(jù)呢?首先需要我們不要忽略沉默用戶。這是因?yàn)楫a(chǎn)品經(jīng)理在聽到部分用戶反饋的時候就做出決策,花費(fèi)大量的時間開發(fā)相應(yīng)的功能,往往結(jié)果,可能這些功能只是極少部分用戶的迫切需求,而大部分用戶并不在乎。甚至有可能與核心用戶的訴求相違背,導(dǎo)致新版產(chǎn)品上線后數(shù)據(jù)猛跌。當(dāng)然忽略沉默用戶,沒有全盤的考慮產(chǎn)品大部分目標(biāo)用戶的核心需求,可能造成人力物力的浪費(fèi),更有甚者,會錯失商業(yè)機(jī)會。還需要全面理解數(shù)據(jù)結(jié)果。如果實(shí)驗(yàn)結(jié)果的預(yù)期與我們的經(jīng)驗(yàn)認(rèn)知有明顯的偏差,請不要盲目下結(jié)論質(zhì)疑自己的直覺,而是嘗試對數(shù)據(jù)進(jìn)行更透徹的分析。最后就是不要過度依賴數(shù)據(jù),這是因?yàn)橐环矫?,會讓我們做很多沒有價值的數(shù)據(jù)分析;另一方面,也會限制產(chǎn)品經(jīng)理本來應(yīng)有的靈感和創(chuàng)意。
以上的內(nèi)容就是使用數(shù)據(jù)分析規(guī)劃產(chǎn)品的方法的具體內(nèi)容了,想必大家看了這篇文章以后已經(jīng)知道了文章的具體內(nèi)容了吧,大家在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時候還是需要注意上面提到的問題,這樣才能夠做出好產(chǎn)品,最后感謝大家的閱讀。
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
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 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 ...
2025-09-19SQL 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)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
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(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)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(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(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(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(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)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(chǔ)、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(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)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(diǎn)數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
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)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
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)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗(yàn) ...
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(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11