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首頁(yè)精彩閱讀數(shù)據(jù)分析中常見(jiàn)的錯(cuò)誤是什么（一）
數(shù)據(jù)分析中常見(jiàn)的錯(cuò)誤是什么（一）
2019-02-27
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數(shù)據(jù)分析是一個(gè)十分重要的技能，現(xiàn)在很多人都開(kāi)始關(guān)注數(shù)據(jù)分析這個(gè)行業(yè)，同時(shí)很多的企業(yè)也開(kāi)始重視數(shù)據(jù)分析。但是有很多人都不是專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的工作中容易出現(xiàn)很多的錯(cuò)誤，我們?cè)谶@篇文章中就給大家介紹一下關(guān)于數(shù)據(jù)分析常見(jiàn)的錯(cuò)誤，希望大家能夠引以為戒。


首先我們給大家說(shuō)一下數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是人類的發(fā)明。人類定義了他們想要測(cè)量的現(xiàn)象，設(shè)計(jì)系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)，在分析之前進(jìn)行清理和預(yù)處理，最后選擇如何解釋結(jié)果。即使使用相同的數(shù)據(jù)集，兩個(gè)人也可以得出截然不同的結(jié)論。這是因?yàn)閿?shù)據(jù)本身并不是能夠反應(yīng)客觀現(xiàn)實(shí)的、可觀察的、可證明的數(shù)據(jù)。所以說(shuō)對(duì)于數(shù)據(jù)，我們要格外的重視。大多數(shù)被我們成為數(shù)據(jù)的東西可能是些僅僅是用來(lái)支持某種議程的測(cè)量、與事實(shí)無(wú)關(guān)的信息集合、或者來(lái)自看起來(lái)合理、但是帶有偏見(jiàn)的收集工作。


而數(shù)據(jù)分析過(guò)程中容易出現(xiàn)的錯(cuò)誤有很多，第一就是不明確的目標(biāo)，具體就是未能確定收集數(shù)據(jù)的原因，意味著我們將錯(cuò)過(guò)闡明假設(shè)和確定收集內(nèi)容的機(jī)會(huì)。結(jié)果是我們可能會(huì)收集錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)或不完整的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的一個(gè)共同趨勢(shì)是企業(yè)收集大量信息而不了解他們?yōu)槭裁葱枰?，以及他們?nèi)绾问褂盟?。收集龐大而混亂的數(shù)據(jù)量只會(huì)阻礙我們未來(lái)的分析，因?yàn)槲覀儗⒉坏貌煌ㄟ^(guò)更多的垃圾來(lái)尋找我們真正想要的東西。


第二就是定義錯(cuò)誤，假設(shè)我們想知道我們的客戶上個(gè)季度花了多少錢在我們的服務(wù)上。即使是這樣一個(gè)簡(jiǎn)單的目標(biāo)也需要在我們得到我們想要的信息之前定義一些假設(shè)。首先，取決于我們的目標(biāo)，我們可能不想把每個(gè)人都放到一個(gè)桶里。我們可能希望通過(guò)購(gòu)買行為細(xì)分客戶，以便相應(yīng)地調(diào)整營(yíng)銷動(dòng)作或產(chǎn)品特性。如果是這樣的話，那么我們需要確保我們包含了關(guān)于客戶的有用信息，例如人口信息或支出歷史。還有一些戰(zhàn)術(shù)上的考慮，我們將需要討論我們的期望，并設(shè)置適當(dāng)?shù)膮?shù)，以收集我們真正想要的信息。


第三就是捕獲錯(cuò)誤。一旦確定了希望收集的數(shù)據(jù)類型，就需要設(shè)計(jì)一種機(jī)制來(lái)捕獲它。這里的錯(cuò)誤可能導(dǎo)致捕獲不正確的或偶然的、有偏見(jiàn)的數(shù)據(jù)。例如，如果你想測(cè)試產(chǎn)品1是否比產(chǎn)品2更吸引人，但你總是在你的網(wǎng)站上顯示產(chǎn)品1，那么用戶可能不會(huì)頻繁地看到或購(gòu)買2產(chǎn)品，從而導(dǎo)致我們得出錯(cuò)誤的結(jié)論。


我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹了三種數(shù)據(jù)分析中常見(jiàn)的錯(cuò)誤，分別是不明確的目標(biāo)、定義錯(cuò)誤、捕獲錯(cuò)誤。我們會(huì)在后面的文章中給大家介紹更多需要注意的內(nèi)容。

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