【摘要】数据营销时代，越来越多人开始接受用数据指导广告投放。但很多人并不知道，数据可以指导投放的前提是数据分析师 广告优化师能够正确的解读数据。同样的数据，通过不同方式的解读，给投放带来的指导作用天差地别。那么，数据分析的五大乱象有哪些呢？今天就跟随小编一起来了解下吧！

乱象一：数据本身造假

最常见也是最初级的耍流氓行为就是数据造假。

比如，为了让广告主对投放工作表示满意，或者说服广告主继续投放广告，投放方会在结案报告里对数据做一些处理，从曝光量到点击量到点击率都做一遍美化，让广告主觉得这钱花得挺值，甚至愿意继续投。

乱象二：指标定义不一

指标是说明总体数量特征的概念。很多公司都有自己的投放KPI指标体系，简单来说就是通过几个关键指标来衡量公司广告投放情况的好坏，比如点击率、曝光量、转化率、下载量、ROI 等，都是信息流广告的考核指标之一。

通常情况下，指标需要在一定的前提条件下进行汇总计算才能得出，诸如时间、地点、范围等都可以作为指标统计的前提条件，也就是我们常说的统计口径与范围。

乱象三：隐藏关键信息

这种情况通常出现在别人想要说服你接受某个指标的时候。

比如公司管理层要给广告投放定一个KPI指标，号称Bench marking (标杆管理)的方法开始被用起来。

Bench marking(标杆管理)，又称“基准管理”，其本质是不断寻找最佳实践，以此为基准不断地“测量分析与持续改进”。

乱象四：乱搞因果关系

单纯认为最终的购买决策是由问价直接导致的是有问题的，归根结底，价格只是客户满意的一个部分，还有更多的的原因导致最后的成交，我们需要了解影响目标客户做决策的各个相关因素，针对性的去做创意。

乱象五：以局部论整体

我们说因变量的影响因素其实有很多，但分析师往往只看到其中一两个，就草率的认为因变量的变化就是某个或者某几个变量的变化造成的，通常来说，由这个做法得出的结论都是片面的。

比如在信息流广告投放中，经常会有朋友吐槽XX渠道效果好差，不如XX平台，刚上线就有咨询。撇除平台本身的一些差别，我们从广告投放规律来看这个问题，你会发现，效果好坏的评估需要考虑多个因素。

关于数据分析的五大乱象有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。