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數(shù)據(jù)分析中常見的錯誤是什么（一）
2019-02-27
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數(shù)據(jù)分析是一個十分重要的技能，現(xiàn)在很多人都開始關(guān)注數(shù)據(jù)分析這個行業(yè)，同時很多的企業(yè)也開始重視數(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，在進行數(shù)據(jù)分析的工作中容易出現(xiàn)很多的錯誤，我們在這篇文章中就給大家介紹一下關(guān)于數(shù)據(jù)分析常見的錯誤，希望大家能夠引以為戒。


首先我們給大家說一下數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是人類的發(fā)明。人類定義了他們想要測量的現(xiàn)象，設(shè)計系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)，在分析之前進行清理和預(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，兩個人也可以得出截然不同的結(jié)論。這是因為數(shù)據(jù)本身并不是能夠反應(yīng)客觀現(xiàn)實的、可觀察的、可證明的數(shù)據(jù)。所以說對于數(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支持某種議程的測量、與事實無關(guān)的信息集合、或者來自看起來合理、但是帶有偏見的收集工作。


而數(shù)據(jù)分析過程中容易出現(xiàn)的錯誤有很多，第一就是不明確的目標，具體就是未能確定收集數(shù)據(jù)的原因，意味著我們將錯過闡明假設(shè)和確定收集內(nèi)容的機會。結(jié)果是我們可能會收集錯誤的數(shù)據(jù)或不完整的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的一個共同趨勢是企業(yè)收集大量信息而不了解他們?yōu)槭裁葱枰约八麄內(nèi)绾问褂盟?。收集龐大而混亂的數(shù)據(jù)量只會阻礙我們未來的分析，因為我們將不得不通過更多的垃圾來尋找我們真正想要的東西。


第二就是定義錯誤，假設(shè)我們想知道我們的客戶上個季度花了多少錢在我們的服務(wù)上。即使是這樣一個簡單的目標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，我們可能不想把每個人都放到一個桶里。我們可能希望通過購買行為細分客戶，以便相應(yīng)地調(diào)整營銷動作或產(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。


第三就是捕獲錯誤。一旦確定了希望收集的數(shù)據(jù)類型，就需要設(shè)計一種機制來捕獲它。這里的錯誤可能導(dǎo)致捕獲不正確的或偶然的、有偏見的數(shù)據(jù)。例如，如果你想測試產(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，那么用戶可能不會頻繁地看到或購買2產(chǎn)品，從而導(dǎo)致我們得出錯誤的結(jié)論。


我們在這篇文章中給大家介紹了三種數(shù)據(jù)分析中常見的錯誤，分別是不明確的目標、定義錯誤、捕獲錯誤。我們會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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