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数据分析要避免的误区有哪些?

发布时间:2020年11月05日 06:44:02 来源:环球青藤 点击量:906

【摘要】数据正在成为现代企业的一个更重要的工具,几乎可以作为一种货币,它可以从衡量营销活动的有效性到评估员工绩效等方面促进一切。但许多企业家认为数据本身就是有价值的。那么,数据分析要避免的误区有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

1.没有收集足够的数据

采用“越多数据越好”的理念来运行业务是一个糟糕的主意,因为它没有将数量与优先级相区分。但是,在开始信任这种结论之前,企业需要最少量的数据。例如,如果企业有1000个客户,则无法选择其中的2个进行访问,因此企业需要一个更大、更具代表性的样本量。

2.收集错误的数据类型

企业也可能收集错误的数据类型。如果企业经营的是一家汽车维修店,却了解目标人群的饮食习惯,那么这些信息对其不会有帮助。当然,这是一个令人震惊的例子,但原理是一样的。企业需要收集数据点,以便你得出结论并采取行动,而不是为了收集数据而收集数据。

3.使用错误的仪表板

企业的仪表板对其结果的影响比人们想象的要大。这些工具负责将企业的所有数据收集在一个地方,为其提供强化数据和生成报告,并为多个团队成员提供访问权限。有这么多的选项可供选择,很难说哪一个是企业业务的正确选择,但是如果企业想要获得最好的工具,则需要通读所有这些选项。否则,企业可能会花费过多的时间来培训新员工,或者生成没有强调关键变量的乏味报告。

4.容许偏见扭曲自己的结论

人的思想有很大的缺陷,因此在分析数据时相信自己的直觉通常是一个坏主意。人们很容易出现一系列的认知偏差,从确认偏差到生存偏差,甚至可能很快扭曲人们面前的客观信息。最好是学习这些认知偏差,并找出弥补方法,所以人们的结论不会混乱或扭曲。

5.比较苹果和橙子

大多数新手试图在没有进行比较的时候达到目的,将一个选择的数据与另一个选择的数据相比较。这种“苹果对橙子”的比较可能会导致错误的结论,所以最好尽可能地比较自己的数据集。

关于数据分析要避免的误区有哪些,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。

分享到: 编辑:方梦茹

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