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數據分析中容易出現的問題（一）
2019-01-15
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大家在進行數據分析工作的時候，總會或多或少出現一些問題，很多人都認為數據分析就是使用數字邏輯處理數據從而得出自己想要的結果，理論上是可以的，但是實際上總是得到一些不如意的結果，主要還是因為有很多因素干擾導致。一般來說，數據分析中容易出現的問題就是數據可視化出現的問題、過于依賴絕對值、邏輯不通、以偏概全的測試、相關關系和因果關系之間的混亂。下面就由小編為大家詳細解析一下這些問題。


首先就是數據可視化出現的問題，這說明了一句話，就是眼見不一定為實，一般來說，大家都認為，在研究圖表后，可視化結果一目了然，然后就十分的欣慰，但往往就是數據可視化最容易出現錯誤。


第二就是我們過于依賴絕對值出現的問題。我們經常會聽到數據分析得出一個結論。，這個結論就是：這個功能的轉化率達到了57%，然后就沒有結果了，這樣的結論，其實十分蒼白無力。這是因為使用絕對值推導結果，一定是不符當前市場環境的，最好是找到對比的標桿，來驗證分析結果的達標率。


第三就是邏輯不通出現的問題。一般而言，數據分析的邏輯是：先梳理一件事的目的、流程和邏輯(實際上也就是梳理清楚業務邏輯)，界定出關鍵用戶行為和數據，分析數據找到問題，思考解決方案。但在擁有一卡車的數據后，仍舊會出現邏輯推理混亂的情況。因此，我們需要運用的指導理論是理清思路，嚴格執行一步步的推導。


第四就是以偏概全的測試出現的問題。數據分析過程中，免不了會有一個嚴肅的步驟——新功能測試，當產品經理利用小規模測試甚至是AB測試來觀察新功能時，會發生一個詭異的現象卻是，雖然小規模測試效果不錯，但全量之后卻差強人意。而這往往可能是因為取樣偏差造成的。所以，當實行全量測試時，盡量還原數據的真實性，才能使最終的結果與小規模測試保持高度統一，也能為決策者帶來最準確的信息。


以上的內容就是小編為大家解答的數據分析中容易出現的問題，由于篇幅原因小編就給大家介紹到這里了，希望這篇文章能能夠給大家帶來幫助，最后感謝大家的閱讀。


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