数据分析中容易出现的问题(一) |
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首先就是数据可视化出现的问题,这说明了一句话,就是眼见不一定为实,一般来说,大家都认为,在研究图表后,可视化结果一目了然,然后就十分的欣慰,但往往就是数据可视化最容易出现错误。 第二就是我们过于依赖绝对值出现的问题。我们经常会听到数据分析得出一个结论。,这个结论就是:这个功能的转化率达到了57%,然后就没有结果了,这样的结论,其实十分苍白无力。这是因为使用绝对值推导结果,一定是不符当前市场环境的,最好是找到对比的标杆,来验证分析结果的达标率。 第三就是逻辑不通出现的问题。一般而言,数据分析的逻辑是:先梳理一件事的目的、流程和逻辑(实际上也就是梳理清楚业务逻辑),界定出关键用户行为和数据,分析数据找到问题,思考解决方案。但在拥有一卡车的数据后,仍旧会出现逻辑推理混乱的情况。因此,我们需要运用的指导理论是理清思路,严格执行一步步的推导。 第四就是以偏概全的测试出现的问题。数据分析过程中,免不了会有一个严肃的步骤——新功能测试,当产品经理利用小规模测试甚至是AB测试来观察新功能时,会发生一个诡异的现象却是,虽然小规模测试效果不错,但全量之后却差强人意。而这往往可能是因为取样偏差造成的。所以,当实行全量测试时,尽量还原数据的真实性,才能使最终的结果与小规模测试保持高度统一,也能为决策者带来最准确的信息。 以上的内容就是小编为大家解答的数据分析中容易出现的问题,由于篇幅原因小编就给大家介绍到这里了,希望这篇文章能能够给大家带来帮助,最后感谢大家的阅读。 |
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