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数据分析师常犯的五大错误以及预防方法
这些数据分析专业研究工作的数据分析师成了热门职业,他们的数据分析结果可能对一个产品的发展走向带来巨大的影响。而作为数据分析数据分析师,要在大量的数据中找到有意义、有价值的内容并不是易事。所以有时候犯错也是没有办法的。
错误一:执着于完美的算法
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,这是数据分析师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:迷信完美通用的方法论
千万不要这样做。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:只看数据,忽视其他分析依据
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:清理数据的方式不科学
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:无法分辨不同的工具和指标
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Google Analytics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。
离开座位,多多走动
Pavel确信,身为数据分析师,无论如何都不应该守在自己的“象牙塔”里。相反,数据分析师应该更多参与到公司的日常业务里,比如出席运营营销体系、产品策划团队的会议。如此,数据分析师才能更好地理解策划人员及决策者的需求,接收更多跟产品直接相关的信息,并且适时提出数据分析提高产品表现的方案。除此之外,决策者们也更能理解到数据分析的价值,并且激励整个团队的钻研精神。
数据分析是非常重要的一环,虽然很复杂,但掌握一定逻辑和方法后,应该说不会有太多难处。而且,这不有我们作为前车之鉴吗?请不要再犯这些错误才好。
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