发新话题
打印

最常见5个错误数据分析

最常见5个错误数据分析

随着企业的重视,数据分析师对数据敏感、解读数据能力等为公司业务分析作支撑,已经成为重要角色之一,但并不代表每一个数据都是正确、每一个结论都可以当做依据。在这里,大圣众包平台为盘点大家数据分析人员最常见的5个错误及些改进建议。数据分析常见的5个错误:

错误一:追求完美算法钻牛角尖明明有现成的、简单的但非常适用的方案不采用,偏偏把时间花在对数据算法的钻牛角尖上,这是数据分析人员所犯的最常见的错误。与其花上一整个月的时间交出一份无比详尽的长文报告,不如在短时间内交出一份简洁的数据分析。也许后者在一些细枝末节上不够精确,但具有直接参考价值的结论才是你的上级亟需的。直击要点才是最有效率的做法,在商业战争里时间太重要了!


错误二:方法论唯上每一个业务,每一次分析,都是有区别的。完美通用的方法论听上去很美好,但具体的方案必须由自己思考得出。对待每次分析,都应该是面对全新挑战的姿态,开放思考、亲自分析,不能依赖过往的类似案例。


错误三:忽略异样数据变化如果在数据分析过程当中发现一些特别突出的数据变化,记住:三人行,必有我师焉。在定论出来之前,主动找到产品运营、社区运营或者游戏策划商量,毕竟这些同事才是与用户有最直接接触、最理解产品的人。异样的数据变化,经常来自于不科学的解读方法或者数据采集过程中的技术错误。


错误四:数据清理不科学规范清理数据在数据分析工作里是个比较无趣的工序,而且往往要花上大部分的时间,但这个工序是绝对不能忽视的。在清理数据的过程当中,你会了解到哪些地方分析错了或者遗漏了、哪些地方限制了你的解读能力。如果跳过这个工序,分析结果很可能不靠谱,甚至得出与客观情况完全相反的结论。


错误五:完全依赖数据工具因为总会存在不同的技术设定或者指标定义,所以每一款数据分析工具都是独一无二的。使用这些工具之前,一定要清楚区别在哪里。最近我们就有用GoogleAnalytics采样分析里的转化率和收入数据来进行A/B测试。刚开始,A变量在两项指标中都比B变量有更好的表现,但我们没有直接采用这个结论。我们把原始数据下载下来进行手动的分析。这次的分析结果跟之前完全相反,A变量在两项指标中都比B变量差很多。


数据分析是复杂庞大的工程,每一个细节都会关系到公司业务的发展,随着业务变化,数据的变化也就越大,遇到的问题也会越多,所以作为数据分析师保持独立思考、不主管、多次验证才是重要的。

TOP

发新话题