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數(shù)據(jù)分析的5個(gè)坑,你踩過幾個(gè)?

互聯(lián)網(wǎng)IDC圈6月1日?qǐng)?bào)道,產(chǎn)品經(jīng)理所面對(duì)的數(shù)據(jù),本質(zhì)上和日常生活中的數(shù)據(jù)沒有太大的差別。簡(jiǎn)單來說,都是一個(gè)量化事物的手段,就像身高、體重一樣,都是一個(gè)數(shù)字指標(biāo),它代表了現(xiàn)實(shí)存在的事物的一個(gè)客觀情況。

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正是因?yàn)閿?shù)據(jù)的客觀性,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(shí)也是會(huì)騙人的。在與數(shù)據(jù)打交道的過程中,我們可能經(jīng)常會(huì)犯一些錯(cuò)誤,導(dǎo)致分析的結(jié)論出現(xiàn)較大的偏頗。因此,在做數(shù)據(jù)分析時(shí),我們需要警惕這5個(gè)常見誤區(qū):

顯然不能這么說,因?yàn)槟菍脢W運(yùn)會(huì),姚明只投了一個(gè)三分球,科比投了53個(gè)。

因此,在做數(shù)據(jù)對(duì)比分析時(shí),對(duì)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。

產(chǎn)品經(jīng)理在聽到部分用戶反饋的時(shí)候就做出決策,花費(fèi)大量的時(shí)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(fèi),更有甚者,會(huì)錯(cuò)失商業(yè)機(jī)會(huì)。

假如我們認(rèn)為評(píng)論多是銷量高的原因的話,數(shù)據(jù)分析的結(jié)論就會(huì)指導(dǎo)我們,需要?jiǎng)?chuàng)造更多的商品評(píng)論來帶動(dòng)商品銷量。

但如果真的這樣操作的話,就會(huì)發(fā)現(xiàn)很多商品的銷量對(duì)于評(píng)論的敏感度并不一樣,甚至很多商品銷量很高,但與其評(píng)論的多少毫無關(guān)系。

這里,我們就需要思考,評(píng)論真的是影響銷量的必然因素嗎?

除了評(píng)論之外,影響銷量的因素,還有其質(zhì)量、價(jià)格、活動(dòng)等,如果能完整的認(rèn)識(shí)到這些因素,那我們要拉升商品銷量,首先會(huì)需要先從其他角度來考慮,而非評(píng)論入手。

因此,在分析數(shù)據(jù)的時(shí)候,正確判斷數(shù)據(jù)指標(biāo)的邏輯關(guān)系,是指導(dǎo)我們做出產(chǎn)品決策的前提。

但實(shí)際上,兩個(gè)圖表使用的是同一組數(shù)據(jù)。第二個(gè)圖表,僅僅是更改了縱軸范圍,就在視覺上覺得第二個(gè)的轉(zhuǎn)化率增長幅度更大。

因此,在做數(shù)據(jù)分析時(shí),我們需要警惕一些數(shù)據(jù)處理的小計(jì)倆,不要被數(shù)據(jù)的視覺效果所蒙蔽。

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(huì)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(gè)產(chǎn)品經(jīng)理綜合智慧的體現(xiàn)。

在做數(shù)據(jù)分析時(shí),對(duì)待數(shù)據(jù)我們必須要有一個(gè)求證的心態(tài),并需要時(shí)刻警惕那些被人處理過的二手?jǐn)?shù)據(jù)。

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