
現(xiàn)在是互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代,靠大數(shù)據(jù)說(shuō)話是未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)?,F(xiàn)在大數(shù)據(jù)分析十分熱門,但是我們要清楚的是大數(shù)據(jù)的價(jià)值是體現(xiàn)在有效、正確的分析上的。只有通過(guò)正確、有效的分析工具以及分析方法對(duì)已有大數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀,大數(shù)據(jù)才會(huì)為我們帶來(lái)有價(jià)值的結(jié)果。今天我們就來(lái)看一看如何有效地運(yùn)用大數(shù)據(jù)。
有效運(yùn)用大數(shù)據(jù)主要分為4點(diǎn)。第一點(diǎn)要明確數(shù)據(jù)分析的目的。首先你要清楚你要用手里的數(shù)據(jù)干什么,也就是說(shuō)你要明確需求,你想從數(shù)據(jù)中得到什么。咱們以產(chǎn)品經(jīng)理為例,不少產(chǎn)品經(jīng)理在設(shè)計(jì)自己產(chǎn)品的時(shí)候,可能把很多的時(shí)間都花在了設(shè)計(jì)產(chǎn)品,但是卻忽略了產(chǎn)品是否可以成功。這樣是很難滿足客戶的需求的。所以要想有效地將自己手里的數(shù)據(jù)發(fā)揮出最大的價(jià)值,一定要在提前想好自己要干什么。
第二點(diǎn),一定要擴(kuò)充收集數(shù)據(jù)的方式。關(guān)于數(shù)據(jù)收集,一般有4種方法。它們分別是從外部如易觀或艾瑞的行業(yè)數(shù)據(jù)分析報(bào)告獲取;從AppStore、客服意見(jiàn)反饋、微博等社區(qū)論壇去主動(dòng)收集用戶的反饋;自行參與問(wèn)卷設(shè)計(jì)、用戶訪談等調(diào)研,直面用戶,收集一手?jǐn)?shù)據(jù),觀察用戶使用產(chǎn)品時(shí)所遇到的問(wèn)題及感受;從已記錄的用戶行為軌跡去研究數(shù)據(jù)。
第三點(diǎn),要有效剔除數(shù)據(jù)中的干擾數(shù)據(jù)。具體的方法有一下幾種,我們可以選取正確的樣本數(shù)量,選取足夠大的數(shù)量,剔除極端或偶然性數(shù)據(jù)的影響;此外,還可以制定相同的抽樣規(guī)則,減少分析結(jié)論的偏差性。除了以上兩種方法之外,還可以對(duì)歷史數(shù)據(jù)遺忘。
最后一點(diǎn)則需要我們合理客觀地審視數(shù)據(jù)。其中需要注意的是在利用大數(shù)據(jù)時(shí),一定不要忽略沉默用戶。對(duì)于一些產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō),他們?cè)谠O(shè)計(jì)產(chǎn)品的時(shí)候,可能只掌握了部分用戶的反饋,有一些用戶的反饋并沒(méi)有被產(chǎn)品經(jīng)理收集到。有時(shí)候,往往這些沒(méi)有被收集到的需求才是主流需求。還有就是,我們要全面理解數(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(qǐng)不要盲目下結(jié)論質(zhì)疑自己的直覺(jué),而是嘗試對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更透徹的分析。最后一點(diǎn)需要大家注意的是,雖然大數(shù)據(jù)很有效也很便捷,但是不要過(guò)度依賴數(shù)據(jù)過(guò)度依賴數(shù)據(jù)。因?yàn)檫^(guò)度依賴數(shù)據(jù)會(huì)限制產(chǎn)品經(jīng)理本來(lái)應(yīng)有的靈感和創(chuàng)意。
大數(shù)據(jù)分析體現(xiàn)在我們生活中的方方面面,各行各業(yè)都離不開大數(shù)據(jù),當(dāng)然我們的生活也離不開大數(shù)據(jù)。并且,大數(shù)據(jù)分析是時(shí)下的熱門,各大企業(yè)中也有著很大的對(duì)大數(shù)據(jù)分析人才的需求,可以說(shuō)大數(shù)據(jù)分析人才的未來(lái)是一片美好盛景啊。今天為大家簡(jiǎn)單地講述了如何有效運(yùn)用大數(shù)據(jù),希望以上內(nèi)容可以幫助到有意向?qū)W習(xí)大數(shù)據(jù)知識(shí)的朋友。
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
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(guò)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(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)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(kù)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(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(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 ...
2025-09-11