大数据有哪些分析误区

“用数据说话”是大数据分析师工作的基本原则,但数据不一定完全代表事实,大数据可能会陷入分析误区,比如选取的样本容量有误;忽略沉默用户;错判因果关系;被数据的表达技巧所蒙蔽;过度依赖数据。

1、样本容量有误:在做数据对比分析时,对于样本的选取,需要制定相同的抽样规则,减少分析结论的偏差性。

2、忽略沉默用户:用户迫切需要的需求不等于产品的核心需求。忽略沉默用户,没有全盘的考虑产品大部分目标用户的核心需求,可能造成人力物力的浪费,更有甚者会错失商业机会。

3、错判因果关系:在分析数据的时候,正确判断数据指标的逻辑关系,是指导我们做出产品决策的前提。

4、被数据的表达技巧所蒙蔽:在做数据分析时,我们需要警惕一些数据处理的小计俩,不要被数据的视觉效果所蒙蔽。

5、过度依赖数据:一方面会让我们做很多没有价值的数据分析,另一方面也会限制产品经理本来应有的灵感和创意。

数据是客观的,但是解读数据的人是主观的。只有正确的认识数据,才能正确的利用数据。在做数据分析时,对待数据必须要有一个求证的心态,并需要时刻警惕那些被人处理过的二手数据。

     

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