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今天就跟大家聊聊有關(guān)大數(shù)據(jù)分析四大誤區(qū),可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容,希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
大數(shù)據(jù)分析對于現(xiàn)代社會的影響無疑是巨大的,它在各行各業(yè)都得到的廣泛應(yīng)用。的確,數(shù)據(jù)分析可以幫助我們做出一些決斷,以便于我們采取科學(xué)適當(dāng)?shù)男袆?。可是?shù)據(jù)分析真的百分之百可靠嗎?下面就來和大家談?wù)剶?shù)據(jù)分析的四大誤區(qū):選取的樣本容量有誤、 錯判因果關(guān)系、忽略沉默用戶、過度依賴數(shù)據(jù)。
在產(chǎn)品的整個壽命周期,包括從市場調(diào)研到售后服務(wù)和最終處置的各個過程都需要適當(dāng)運用數(shù)據(jù)分析過程,以提升有效性。因為數(shù)據(jù)的有效性和客觀性,讓數(shù)據(jù)變成了發(fā)掘問題本質(zhì),尋找事物規(guī)律所需要用到的最有利的手段之一。但是,數(shù)據(jù)雖然客觀,有時也是會騙人的。在與數(shù)據(jù)打交道的過程中,我們可能經(jīng)常會犯一些錯誤,導(dǎo)致分析的結(jié)論出現(xiàn)較大的偏頗。
誤區(qū)一:選取的樣本容量有誤
08年奧運會上,姚明的三分投籃命中率為100%,科比的三分投籃命中率為32%,那么是不是說姚明的三分投籃命中率要比科比高?顯然不能這么說,因為那屆奧運會,姚明只投了一個三分球,科比投了53個。因此,在做數(shù)據(jù)對比分析時,對于樣本的選取,需要制定相同的抽樣規(guī)則,減少分析結(jié)論的偏差性。
誤區(qū)二:錯判因果關(guān)系
某電商網(wǎng)站數(shù)據(jù)顯示,商品評論的數(shù)量與商品銷售額成正比。即一個商品評論數(shù)量越多,那么該商品的銷售額也會越高。假如我們認為評論多是銷量高的原因的話,數(shù)據(jù)分析的結(jié)論就會指導(dǎo)我們,需要創(chuàng)造更多的商品評論來帶動商品銷量。但如果真的這樣操作的話,就會發(fā)現(xiàn)很多商品的銷量對于評論的敏感度并不一樣,甚至很多商品銷量很高,但與其評論的多少毫無關(guān)系。這里,我們就需要思考,評論真的是影響銷量的必然因素嗎?
除了評論之外,影響銷量的因素,還有其質(zhì)量、價格、活動等,如果能完整的認識到這些因素,那我們要拉升商品銷量,首先會需要先從其他角度來考慮,而非評論入手。因此,在分析數(shù)據(jù)的時候,正確判斷數(shù)據(jù)指標(biāo)的邏輯關(guān)系應(yīng)該找?guī)渍咧g的相關(guān)關(guān)系而不是因果關(guān)系。
誤區(qū)三:忽略沉默用戶
用戶迫切需要的需求≠產(chǎn)品的核心需求。產(chǎn)品經(jīng)理在聽到部分用戶反饋的時候就做出決策,花費大量的時間開發(fā)相應(yīng)的功能,往往結(jié)果,可能這些功能只是極少部分用戶的迫切需求,而大部分用戶并不在乎。忽略沉默用戶,沒有全盤的考慮產(chǎn)品大部分目標(biāo)用戶的核心需求,可能造成人力物力的浪費,更有甚者,會錯失商業(yè)機會。
誤區(qū)四:過度依賴數(shù)據(jù)
過度依賴數(shù)據(jù),一方面,會讓我們做很多沒有價值的數(shù)據(jù)分析;另一方面,也會限制產(chǎn)品經(jīng)理本來應(yīng)有的靈感和創(chuàng)意。比如,分析馬車的數(shù)據(jù),很可能我們得出的結(jié)論,是用戶需要一匹更快的馬車。如果過度依賴數(shù)據(jù),局限了我們的思維,就很有可能不會有汽車的誕生。很多優(yōu)秀甚至偉大的產(chǎn)品決策,并非通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的,而是一個產(chǎn)品經(jīng)理綜合智慧的體現(xiàn)。所以,數(shù)據(jù)是客觀的,但是,解讀數(shù)據(jù)的人是主觀的。只有正確的認識數(shù)據(jù),才能正確的利用數(shù)據(jù)。在做數(shù)據(jù)分析時,對待數(shù)據(jù)我們必須要有一個求證的心態(tài),并需要時刻警惕那些被人處理過的二手數(shù)據(jù)。
看完上述內(nèi)容,你們對大數(shù)據(jù)分析四大誤區(qū)有進一步的了解嗎?如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容,請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝大家的支持。
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