大數據分析四大誤區

今天就跟大家聊聊有關大數據分析四大誤區，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

大數據分析對于現代社會的影響無疑是巨大的，它在各行各業都得到的廣泛應用。的確，數據分析可以幫助我們做出一些決斷，以便于我們采取科學適當的行動。可是數據分析真的百分之百可靠嗎？下面就來和大家談談數據分析的四大誤區：選取的樣本容量有誤、 錯判因果關系、忽略沉默用戶、過度依賴數據。

在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售后服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。因為數據的有效性和客觀性，讓數據變成了發掘問題本質，尋找事物規律所需要用到的最有利的手段之一。但是，數據雖然客觀，有時也是會騙人的。在與數據打交道的過程中，我們可能經常會犯一些錯誤，導致分析的結論出現較大的偏頗。

誤區一：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，在做數據對比分析時，對于樣本的選取，需要制定相同的抽樣規則，減少分析結論的偏差性。

誤區二：錯判因果關系

某電商網站數據顯示，商品評論的數量與商品銷售額成正比。即一個商品評論數量越多，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，數據分析的結論就會指導我們，需要創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，就會發現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，在分析數據的時候，正確判斷數據指標的邏輯關系應該找幾者之間的相關關系而不是因果關系。

誤區三：忽略沉默用戶

用戶迫切需要的需求≠產品的核心需求。產品經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相應的功能，往往結果，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，沒有全盤的考慮產品大部分目標用戶的核心需求，可能造成人力物力的浪費，更有甚者，會錯失商業機會。

誤區四：過度依賴數據

過度依賴數據，一方面，會讓我們做很多沒有價值的數據分析；另一方面，也會限制產品經理本來應有的靈感和創意。比如，分析馬車的數據，很可能我們得出的結論，是用戶需要一匹更快的馬車。如果過度依賴數據，局限了我們的思維，就很有可能不會有汽車的誕生。很多優秀甚至偉大的產品決策，并非通過數據發現的，而是一個產品經理綜合智慧的體現。所以，數據是客觀的，但是，解讀數據的人是主觀的。只有正確的認識數據，才能正確的利用數據。在做數據分析時，對待數據我們必須要有一個求證的心態，并需要時刻警惕那些被人處理過的二手數據。

看完上述內容，你們對大數據分析四大誤區有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。