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這些數(shù)據(jù)分析的誤區(qū)不可忽視

2021-04-14 15:08:56 | 來源:中培企業(yè)IT培訓(xùn)網(wǎng)

數(shù)據(jù)時代的到來讓人們對于數(shù)據(jù)分析的掌握更加重視,如今數(shù)據(jù)分析已經(jīng)不僅是一項技術(shù)了,它也是一種思維能力。因此對于未來產(chǎn)品、市場、運營、管理等崗位來說招聘者也將會把數(shù)據(jù)分析技能作為考量的標(biāo)準(zhǔn)之一。現(xiàn)在很多企業(yè)的數(shù)據(jù)不斷擴大,業(yè)務(wù)需求也在不斷增加,數(shù)據(jù)分析的誤區(qū)也經(jīng)常被人忽視,因此初學(xué)者一不小心就很容易在數(shù)據(jù)分析上犯錯誤,為避免這些錯誤,今天我們就來介紹一下常見數(shù)據(jù)分析的誤區(qū)和避免數(shù)據(jù)分析錯誤的經(jīng)驗和方法,希望能夠?qū)Υ蠹矣兴鶐椭?br /> 這些數(shù)據(jù)分析的誤區(qū)不可忽視

常見數(shù)據(jù)分析的誤區(qū)

1、數(shù)據(jù)必須是客觀的,事實上資料也是騙人的,舉例來說,第二次世界大戰(zhàn)時,英軍發(fā)現(xiàn)從戰(zhàn)場返回的戰(zhàn)機,機身上的彈孔比發(fā)動機和油箱上的多,根據(jù)這一數(shù)據(jù),很容易就得出建議,加強機身的保護。但是,事實上,飛機在發(fā)動機和油箱上被擊中后再也回不來了,更應(yīng)該加強對發(fā)動機和油箱的保護,這就是人們常說的“幸存者偏差”。資料可以被人操縱。例如商店評論,電影評分,或者某公司發(fā)布的行業(yè)分析報告,這些都有一些主觀性。根據(jù)錯誤數(shù)據(jù)得出的分析結(jié)論是沒有益處的,甚至是有害的。分析數(shù)據(jù)時要先考證數(shù)據(jù)的來源和可信度,還應(yīng)注意不符合常理的數(shù)據(jù)變化,調(diào)整數(shù)據(jù)采集方法。

2、輕視事業(yè),初學(xué)者很容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)分析錯誤,只懂技術(shù)而不懂業(yè)務(wù)并不能真正理解業(yè)務(wù)需求。許多初學(xué)者認為,在工作中只需要勤奮才能敲出代碼。優(yōu)秀的分析人員既了解技術(shù),又了解商業(yè)。由于技術(shù)是服務(wù)于商業(yè)的,企業(yè)衡量技術(shù)的價值并不在于分析技術(shù)的精湛程度,而在于它是否有助于商業(yè)。資料分析員還應(yīng)該多到一線了解業(yè)務(wù)操作,幫助解決業(yè)務(wù)操作中遇到的各種問題。除商業(yè)知識外,我們還需要建立豐富的數(shù)據(jù)分析模型庫,以適應(yīng)不同的商業(yè)場景,例如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、購物籃分析模型、四象限模型等。

3、對數(shù)據(jù)過度依賴,數(shù)據(jù)分析僅僅是對業(yè)務(wù)決策的幫助,而非核心驅(qū)動因素。很多數(shù)據(jù)都是沒有意義的,對數(shù)據(jù)的過度依賴甚至?xí)?dǎo)致上級做出錯誤的決策。一個可靠的分析結(jié)論不僅來自于對關(guān)鍵數(shù)據(jù)的分析,還來自于分析師對業(yè)務(wù)的理解和經(jīng)驗的積累。假如僅僅將論證過程簡化到數(shù)據(jù)分析過程中實際上就是一種懶惰。

4、忽視效率,在追求效率的商業(yè)活動中,數(shù)據(jù)分析是一個完整的環(huán)節(jié)。許多初學(xué)者很容易陷入追求完美算法的陷阱,放簡單的方案不用,花大量的時間鉆研數(shù)據(jù)算法的牛角尖,最后交出一份領(lǐng)導(dǎo)懶得看的長文。對于公司來說,這種工作態(tài)度并不可取。推進分析結(jié)論落地是數(shù)據(jù)分析價值的體現(xiàn),數(shù)據(jù)分析師除了要使用最高效的算法外,還要拿出能被決策層和執(zhí)行層所信任的分析報告。

過于“套路”,也許在數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)中習(xí)慣了各種各樣的解題套路,但是實際操作中卻沒有通用的分析套路。即使是在不同行業(yè),不同業(yè)務(wù),不同階段中,即使用同一分析方法得出的結(jié)論也應(yīng)該有所不同。對每一個分析,都要結(jié)合業(yè)務(wù)場景進行思考,得出的結(jié)論要有針對性,不能一成不變,也不能簡單地依賴于過往的類似案例。

在大數(shù)據(jù)時代下,對知識和工具庫的實時更新也需要警惕并避免在上述數(shù)據(jù)分析上犯錯誤。了解常見數(shù)據(jù)分析的誤區(qū)對我們的工作幫助很大,如果您想了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)分析的相關(guān)內(nèi)容,請您繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。

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