一咽笼、為什么要做數(shù)據(jù)分析
伴隨數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和精細(xì)化運(yùn)營時(shí)代的到來古胆，如何迭代產(chǎn)品功能？如何優(yōu)化產(chǎn)品轉(zhuǎn)化流程巍举？如何根據(jù)用戶畫像做精準(zhǔn)投放檀夹？……面對這一系列問題，你會(huì)發(fā)現(xiàn)以前行之有效的手法骚腥，不再那么可靠敦间，而基于客觀的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以更準(zhǔn)確的輔助運(yùn)營做出決策束铭。
比如流量運(yùn)營廓块，僅僅關(guān)注PV、UV等虛榮指標(biāo)契沫，在現(xiàn)在看來是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠带猴。CPC、DAU懈万、平均訪問時(shí)長拴清、訪問深度靶病、跳出率、平均流量轉(zhuǎn)化等更加精細(xì)的指標(biāo)口予，以及基于這些指標(biāo)的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析娄周，對于用戶行為的判斷，更具分析意義沪停。
二煤辨、什么是數(shù)據(jù)分析？
1牙甫、概念
數(shù)據(jù)分析掷酗，顧名思義，數(shù)據(jù)+分析窟哺，也就是說必須要以數(shù)據(jù)為先泻轰，分析為后。用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進(jìn)行分析且轨，以求最大化地發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值浮声。是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。
2旋奢、目的
我們使用數(shù)據(jù)分析泳挥，總是想解決某些業(yè)務(wù)中遇到的問題，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)增長至朗，根據(jù)我們想要解決的問題類型屉符，我們可將數(shù)據(jù)分析的目的分為三類：現(xiàn)狀分析，原因分析锹引，預(yù)測未來矗钟。
（1）現(xiàn)狀分析
現(xiàn)狀分析的含義大概可以從兩點(diǎn)來看：已經(jīng)發(fā)生的事情和現(xiàn)在正在發(fā)生的事情。通過分析告訴你企業(yè)的整體運(yùn)營情況嫌变，讓你了解企業(yè)各項(xiàng)業(yè)務(wù)的發(fā)展及變動(dòng)情況吨艇，對企業(yè)運(yùn)營狀態(tài)有更深入的了解。
現(xiàn)狀分析一般通過日常通報(bào)來完成腾啥，如日報(bào)东涡、周報(bào)、月報(bào)等形式倘待。
（2）原因分析
經(jīng)過第一階段的現(xiàn)狀分析疮跑，我們可以了解到企業(yè)存在的某種隱患，那么我們應(yīng)該為去分析該隱患凸舵。舉例來說：某產(chǎn)品的注冊轉(zhuǎn)化率一定穩(wěn)定在15%祸挪，有一天突然下降為5%以下，這個(gè)時(shí)候就需要對這天的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析贞间，找出注冊轉(zhuǎn)化率下降的原因贿条，并給出解決辦法，這些就是原因分析增热。
原因分析一般通過專題分析來完成整以，根據(jù)實(shí)際運(yùn)營情況選擇針對某一現(xiàn)狀進(jìn)行原因分析。
（3）預(yù)測未來
分析了現(xiàn)狀峻仇，也分析了原因公黑，接下來就需要預(yù)測未來。運(yùn)營者利用已掌握的數(shù)據(jù)摄咆，用數(shù)據(jù)分析的方法來預(yù)測接下來的發(fā)展趨勢等凡蚜。
比如：某電商的七日復(fù)購率平均是30%，現(xiàn)在有第一次購買消費(fèi)用戶1000人吭从，監(jiān)測這些用戶的行為朝蜘，七日看這些人復(fù)購率是否達(dá)到或者超過30%，根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果去判斷復(fù)購的增長率涩金，這就是屬于數(shù)據(jù)分析谱醇，預(yù)測未來的應(yīng)用。
預(yù)測分析一般通過專題分析來完成步做，通過在制定季度副渴、年度等計(jì)劃時(shí)進(jìn)行，其開展的頻率沒有現(xiàn)狀分析及原因分析高全度。
三煮剧、如何做數(shù)據(jù)分析
很多剛接觸數(shù)據(jù)分析的小伙伴，不知道怎么做數(shù)據(jù)分析将鸵。要么胡子眉毛一把抓勉盅，要么無從下手。這都是缺少分析思路的表現(xiàn)咨堤，今天就給大家盤點(diǎn)數(shù)據(jù)分析的工作流程是什么樣的菇篡，常用的數(shù)據(jù)分析方法論和方法具體有哪些。
1一喘、數(shù)據(jù)分析的流程
數(shù)據(jù)分析主要包括6個(gè)既相對獨(dú)立又互有聯(lián)系的階段驱还，依次是：明確分析目的和思路——數(shù)據(jù)收集——數(shù)據(jù)處理——數(shù)據(jù)分析——數(shù)據(jù)展現(xiàn)——報(bào)告撰寫。
（1）明確分析目的和思路
在做任何一件事之前都要有一個(gè)明確目的凸克，數(shù)據(jù)分析也是如此议蟆。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前首先要明確數(shù)據(jù)分析的目的，知道自己為什么要做數(shù)據(jù)分析萎战，想要達(dá)到什么效果咐容。譬如說，原先的商品落地頁的購買轉(zhuǎn)化率比較低蚂维，需要使用新的落地頁戳粒，以提升流量進(jìn)入后的購買轉(zhuǎn)化率路狮。
（2）數(shù)據(jù)收集
數(shù)據(jù)收集是按照確定的數(shù)據(jù)分析和框架內(nèi)容，有目的的收集蔚约、整合相關(guān)數(shù)據(jù)的一個(gè)過程奄妨，它是數(shù)據(jù)分析的一個(gè)基礎(chǔ)。
數(shù)據(jù)收集的辦法一種是在自家產(chǎn)品的代碼中加入“埋點(diǎn)”代碼苹祟，另一種辦法是使用第三方的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具（比如百度統(tǒng)計(jì)）砸抛。它們都能夠監(jiān)控到用戶在產(chǎn)品中的一系列行為，并將數(shù)據(jù)保存下來树枫，便于后續(xù)分析直焙。
（3）數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)處理是指對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、整理砂轻，以便開展數(shù)據(jù)分析奔誓，它是數(shù)據(jù)分析前必不可少的階段。這個(gè)過程是數(shù)據(jù)分析整個(gè)過程中時(shí)間占比最大的舔清，也在一定程度上取決于數(shù)據(jù)倉庫的搭建和數(shù)據(jù)質(zhì)量的保證丝里。
數(shù)據(jù)處理主要工作包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化体谒、數(shù)據(jù)抽取杯聚、數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)計(jì)算等處理方法抒痒，利用這些方法將各種原始數(shù)據(jù)加工成為數(shù)據(jù)分析所要求的樣式幌绍。
（4）數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)姆治龇椒肮ぞ撸瑢μ幚磉^的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析故响，提取有價(jià)值信息傀广，形成有效結(jié)論的過程。
到了這個(gè)階段彩届，要能駕馭數(shù)據(jù)伪冰、開展數(shù)據(jù)分析，就要涉及到工具和方法的使用樟蠕。一般的數(shù)據(jù)分析我們可以通過Excel完成贮聂，而高級的數(shù)據(jù)分析就要采用專業(yè)的分析軟件進(jìn)行了，如Power-BI寨辩、SPSS吓懈、R等數(shù)據(jù)分析工具。
（5）數(shù)據(jù)展現(xiàn)
一般情況下靡狞，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果都是通過圖耻警、表的方式來呈現(xiàn)，俗話說：字不如表，表不如圖甘穿。借助數(shù)據(jù)展現(xiàn)手段腮恩，能更加有效、直觀地表述想要呈現(xiàn)的信息扒磁、觀點(diǎn)和建議庆揪。
常用的數(shù)據(jù)圖表包括餅圖、柱形圖妨托、條形圖、折線圖吝羞、散點(diǎn)圖兰伤、雷達(dá)圖等，當(dāng)然可以對這些圖表進(jìn)一步整理加工钧排，使之變?yōu)槲覀兯枰膱D形敦腔，例如金字塔圖、矩陣圖恨溜、漏斗圖符衔、帕累托圖等。
（6）報(bào)告撰寫
最后階段糟袁，就是撰寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告判族，這是對整個(gè)數(shù)據(jù)分析過程的一個(gè)總結(jié)與呈現(xiàn)。通過報(bào)告项戴，把數(shù)據(jù)分析的起因形帮、過程、結(jié)果及建議完整地呈現(xiàn)出來周叮，供決策者參考辩撑。一份好的數(shù)據(jù)分析報(bào)告需要滿足以下3點(diǎn)要求：好的分析框架、明確的結(jié)論仿耽、提出具有可行性的建議或解決方案合冀。
2、數(shù)據(jù)分析的方法論
數(shù)據(jù)分析的方法論很多项贺，本文就不一一列舉了君躺。小編為大家介紹其中比較常見的理論，讓大家日后在建立數(shù)據(jù)分析框架時(shí)能應(yīng)用它們作為指導(dǎo)敬扛。
（1）PEST分析法
PEST分析法是從政治（Politics）晰洒、經(jīng)濟(jì)（Economy）、社會(huì)（Society）啥箭、技術(shù)（Technology）四個(gè)方面分析內(nèi)外環(huán)境谍珊，適用于宏觀環(huán)境的分析。而PEST分析法能從各個(gè)方面比較好的把握宏觀環(huán)境的現(xiàn)狀及變化的趨勢急侥，有利于企業(yè)對生存發(fā)展的機(jī)會(huì)加以利用砌滞，對環(huán)境可能帶來的威脅及早發(fā)現(xiàn)避開侮邀。
PEST分析法包含的政治、經(jīng)濟(jì)贝润、環(huán)境和社會(huì)4點(diǎn)因素绊茧，也被稱之為“PEST有害物”，PEST要求高級管理層具備相關(guān)的能力及素養(yǎng)打掘。PEST作為企業(yè)與環(huán)境分析的基礎(chǔ)工具华畏，與外部總體環(huán)境的因素互相結(jié)合就可歸納出SWOT分析中的機(jī)會(huì)與威脅。
（2）SWOT分析法
SWOT分析法（也稱TOWS分析法尊蚁、道斯矩陣）即態(tài)勢分析法亡笑，S （strengths）是優(yōu)勢、W （weaknesses）是劣勢横朋，O （opportunities）是機(jī)會(huì)仑乌、T （threats）是威脅或風(fēng)險(xiǎn)。
SWOT分析法是用來確定企業(yè)自身的競爭優(yōu)勢琴锭、競爭劣勢晰甚、機(jī)會(huì)和威脅，從而將公司的戰(zhàn)略與公司內(nèi)部資源决帖、外部環(huán)境有機(jī)地結(jié)合起來的一種科學(xué)的分析方法厕九。
運(yùn)用這種方法，可以對研究對象所處的情景進(jìn)行全面古瓤、系統(tǒng)止剖、準(zhǔn)確的研究。通過分析研究對象密切相關(guān)的各種主要內(nèi)部優(yōu)勢落君、劣勢和外部的機(jī)會(huì)和威脅等穿香，從而得出結(jié)論，這個(gè)結(jié)論通常帶有一定的決策性绎速∑せ瘢可以根據(jù)結(jié)論制定相應(yīng)的發(fā)展戰(zhàn)略、計(jì)劃以及對策等纹冤。
（3）5W2H分析法
如下圖洒宝，5W2H 分析法是從：Why（為什么）、What（做什么）萌京、Who（誰來做）雁歌、When（何時(shí)）、Where（何地）知残、How（如何做）靠瞎、How much（多少）?7個(gè)常見的維度分析問題。
該分析方法又稱為七何分析法，是一個(gè)非常簡單乏盐、方便又實(shí)用的工具佳窑。廣泛用于企業(yè)營銷、管理活動(dòng)父能，對于決策和執(zhí)行性的活動(dòng)措施非常有幫助神凑，也有助于彌補(bǔ)考慮問題的疏漏。
直白的理解何吝，5W2H 法就是一種發(fā)現(xiàn)問題溉委、解決問題的方法。
（4）4P營銷理論
4P營銷理論產(chǎn)生于20世紀(jì)60年代的美國岔霸，即產(chǎn)品（Product）薛躬、價(jià)格（Price）、渠道（Place）呆细、推廣（Promotion），在營銷領(lǐng)域八匠，這種以市場為導(dǎo)向的營銷組合理論絮爷，被企業(yè)應(yīng)用最普遍。
可以說企業(yè)的一切營銷動(dòng)作都是在圍繞著4P理論進(jìn)行梨树，也就是將：產(chǎn)品坑夯、價(jià)格、渠道抡四、推廣柜蜈。通過將四者的結(jié)合、協(xié)調(diào)發(fā)展指巡，從而提高企業(yè)的市場份額淑履，達(dá)到最終獲利的目的。
對于手機(jī)行業(yè)來說藻雪，4P理論應(yīng)該并不陌生秘噪。以O(shè)PPO為例，它的產(chǎn)品勉耀、價(jià)格指煎、渠道、推廣每一塊都值得學(xué)習(xí)便斥。
產(chǎn)品（product）
對于消費(fèi)者來說至壤，解決痛點(diǎn)的產(chǎn)品就是好產(chǎn)品。OPPO的產(chǎn)品策略就是不斷滿足消費(fèi)者更高需求枢纠，直擊痛點(diǎn)像街。“充電五分鐘，通話兩小時(shí)”宅广、“這一刻葫掉，更清晰”的廣告語就很好的體現(xiàn)出這一點(diǎn)。
價(jià)格（price）
OPPO在價(jià)格的整體策略上市全國統(tǒng)一跟狱、嚴(yán)控價(jià)格俭厚，這種策略不會(huì)造成不同渠道的不同價(jià)格，某種程度上也限制了線上渠道驶臊，如果線上線下同價(jià)挪挤，消費(fèi)者更愿意去實(shí)體店進(jìn)行體驗(yàn)后購買，當(dāng)然了這種方式有利于公司對價(jià)格進(jìn)行管理关翎，另一方面這也使得消費(fèi)者安心扛门，雖然沒有優(yōu)惠感，但同樣也沒有吃虧纵寝，反倒會(huì)對品牌多了一份信任论寨。
渠道（place）
OPPO的渠道趨于扁平化，“OPPO—省代—代理商—用戶”爽茴，這其中OPPO對渠道合作伙伴以一種捆綁的方式合作葬凳，一些合作伙伴持有公司股份，那么這會(huì)讓渠道伙伴更加用心更盡力去銷售室奏，同樣也是與渠道伙伴建立高度的信任火焰，并在經(jīng)歷波動(dòng)時(shí)能穩(wěn)固地生存下來。
推廣（promotion）
OPPO的營銷推廣策略是：大力的宣傳胧沫、大幅地出鏡昌简，讓消費(fèi)者不用費(fèi)力地尋找信息，而是觸手可得的接受绒怨，并且這個(gè)接受還是主觀的愿意接受纯赎。典型的是邀請大量當(dāng)紅偶像為品牌代言，楊冪窖逗、李易峰址否、TFboys、楊洋碎紊、迪麗熱巴等佑附；贊助多檔熱播綜藝，《奔跑吧兄弟》仗考、《極限挑戰(zhàn)》等音同；還將廣告廣泛投向了各地人流量大的機(jī)場地鐵高鐵站，這種直接而凌冽的方式讓消費(fèi)者很快地接收到品牌要傳達(dá)的信息秃嗜。
（5）AARRR模型
AARRR模型是所有運(yùn)營人員都要了解的一個(gè)數(shù)據(jù)模型权均。著名的《增長黑客》中的數(shù)據(jù)分析框架顿膨，也是以這個(gè)模型為基礎(chǔ)。
AARRR從整個(gè)用戶生命周期入手叽赊，包括獲攘滴帧（Acquisition）、激活（Activition）必指、留存（Retention）囊咏、變現(xiàn)（Revenue）和傳播（Refer）。
每個(gè)環(huán)節(jié)分別對應(yīng)生命周期的5個(gè)重要過程塔橡，即從獲取用戶梅割，到提升活躍度，提升留存率葛家，并獲取收入户辞，直至最后形成病毒式傳播。
3癞谒、常見的數(shù)據(jù)分析方法
上面介紹了 5個(gè)經(jīng)典的分析方法論底燎，它們可以幫我們搭建一個(gè)清晰的數(shù)據(jù)分析框架。那么對于具體的業(yè)務(wù)場景問題弹砚，我們又該怎么辦呢书蚪？
根據(jù)運(yùn)營的工作的實(shí)際需要，下面小編介紹幾種數(shù)據(jù)分析中常用的方法迅栅，希望在數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用中能給大家?guī)韼椭?/p>
（1）趨勢分析
趨勢分析是最簡單、最基礎(chǔ)晴玖，也是最常見的數(shù)據(jù)監(jiān)測與數(shù)據(jù)分析方法读存。適用于產(chǎn)品核心指標(biāo)的長期跟蹤，比如：點(diǎn)擊率呕屎、GMV让簿、活躍用戶數(shù)等。
一般是建立一張數(shù)據(jù)趨勢圖秀睛，通過直觀的數(shù)字或趨勢圖表尔当，可以迅速了解市場、用戶或產(chǎn)品特征等蹂安；還可以把指標(biāo)根據(jù)不同維度進(jìn)行切分椭迎，定位優(yōu)化點(diǎn)，有助于決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性田盈。
以電商類網(wǎng)站為例畜号，如果我們將流量作為第一關(guān)鍵指標(biāo)。我們將網(wǎng)站的訪問用戶量（UV）和頁面瀏覽量（PV）等指標(biāo)匯匯聚到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)看板（Dashboard）允瞧，并且實(shí)時(shí)更新简软。這樣的一個(gè)數(shù)據(jù)看板蛮拔，核心數(shù)字和趨勢一目了然。
（2）多維分解
當(dāng)單一的數(shù)字或趨勢過于宏觀時(shí)痹升，我們需要通過不同的維度對于數(shù)據(jù)進(jìn)行分解建炫，以獲取更加精細(xì)的數(shù)據(jù)洞察。這里的維度包括但不限于瀏覽器疼蛾、訪問來源肛跌、操作系統(tǒng)、廣告內(nèi)容等等据过，在選擇維度時(shí)惋砂，需要仔細(xì)思考其對于分析結(jié)果的影響。
舉個(gè)例子绳锅，當(dāng)監(jiān)測到網(wǎng)站的跳出率是0.47西饵、平均訪問深度是4.39、平均訪問時(shí)長是0.55分鐘鳞芙。那么你可以對這些指標(biāo)進(jìn)行多維度的拆解眷柔，如地區(qū)、訪問來源原朝、設(shè)備驯嘱、瀏覽器等等，經(jīng)過拆分之后你會(huì)發(fā)現(xiàn)很多思路喳坠。
（3）用戶分群
針對符合某種特定行為或背景信息的用戶鞠评，進(jìn)行特定的優(yōu)化和分析，就是我們常常講到的用戶分群（segmentation ）的手段壕鹉。
比如在考慮注冊轉(zhuǎn)化率的時(shí)候剃幌，需要區(qū)分用戶登錄平臺(tái)是PC端、平板端還是手機(jī)移動(dòng)端晾浴，以及北京负乡、上海、廣州脊凰、深圳等地的用戶群體抖棘。這樣可以在渠道策略和運(yùn)營策略上，有針對性地進(jìn)行優(yōu)化狸涌。
（4）漏斗分析
漏斗分析是我們最常見的數(shù)據(jù)分析手段之一切省，廣泛應(yīng)用于網(wǎng)站用戶行為分析和APP用戶行為分析的流量監(jiān)控、產(chǎn)品目標(biāo)轉(zhuǎn)化等日常數(shù)據(jù)運(yùn)營與數(shù)據(jù)分析的工作中杈抢。例如將漏斗圖用于網(wǎng)站中某些關(guān)鍵路徑的轉(zhuǎn)化率的分析数尿，不僅能顯示用戶從進(jìn)入網(wǎng)站到實(shí)現(xiàn)購買的最終轉(zhuǎn)化率，同時(shí)還可以展示整個(gè)關(guān)鍵路徑中每一節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)化率惶楼。
漏斗分析要注意的兩個(gè)要點(diǎn)：
不但要看總體的轉(zhuǎn)化率右蹦，還要關(guān)注轉(zhuǎn)化過程每一步的轉(zhuǎn)化率诊杆；
漏斗分析也需要進(jìn)行多維度拆解，拆解之后可能會(huì)發(fā)現(xiàn)不同維度下的轉(zhuǎn)化率也有很大差異何陆。
（5）留存分析
人口紅利逐漸消褪的時(shí)代晨汹，留存老用戶的成本要遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于獲取新用戶，所以分析中的留存是非常重要的指標(biāo)之一贷盲。
留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型淘这，考察進(jìn)行初始行為的用戶中，有多少人會(huì)進(jìn)行后續(xù)行為巩剖。這是用來衡量產(chǎn)品對用戶價(jià)值高低的重要方法铝穷。每一款產(chǎn)品，每一項(xiàng)服務(wù)佳魔，都應(yīng)該核心關(guān)注用戶的留存曙聂，確保做實(shí)每一個(gè)客戶。
衡量留存的常見指標(biāo)有：次日留存率鞠鲜、7日留存率宁脊、30日留存率等等。
（6）A/B 測試
增長黑客的一個(gè)主要思想之一贤姆，是不要做一個(gè)大而全的東西榆苞，而是不斷做出能夠快速驗(yàn)證的小而精的東西∠技瘢快速驗(yàn)證坐漏，那如何驗(yàn)證呢？主要方法就是AB測試碧信。
A/B測試是為了達(dá)到一個(gè)目標(biāo)仙畦，采取了兩套方案，通過實(shí)驗(yàn)觀察兩組方案的數(shù)據(jù)效果音婶，判斷兩組方案的好壞。
例如莱坎，谷歌對于搜索結(jié)果的顯示衣式，會(huì)制定多種不同的方案（包括文案標(biāo)題，字體大小檐什，顏色等等）碴卧，不斷來優(yōu)化搜索結(jié)果中廣告的點(diǎn)擊率。
要進(jìn)行A/B測試需要注意的一點(diǎn)乃正，A/B測試之前最好有A/A測試或者類似準(zhǔn)備住册。什么是A/A測試？A/A測試是評估兩個(gè)實(shí)驗(yàn)組是否是處于相同的水平瓮具，這樣A/B測試才有意義荧飞。
四凡人、數(shù)據(jù)分析常見謬誤
在數(shù)據(jù)分析的過程中，即使是很有經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析人員也必須提防數(shù)據(jù)謬誤叹阔，了解這些錯(cuò)誤類型可以避免在分析時(shí)造成的災(zāi)難挠轴。
1、數(shù)據(jù)偏見
一個(gè)人應(yīng)該保持中立并且不要愛上你的假設(shè)是絕對必要的耳幢。
—— David Douglass岸晦，美國物理學(xué)家
在分析數(shù)據(jù)時(shí)受個(gè)人偏見和動(dòng)機(jī)的影響，即僅選擇支持你聲明的數(shù)據(jù)睛藻，同時(shí)丟棄不支持聲明的部分启上。“數(shù)據(jù)偏見”將讓數(shù)據(jù)的客觀性蕩然無存店印。
避免這種謬誤的方法是在分析數(shù)據(jù)時(shí)冈在，盡可能收集相關(guān)數(shù)據(jù)，并詢問他人意見吱窝。
2讥邻、采樣偏差
從并不具備代表性的數(shù)據(jù)中得出結(jié)論。舉例來講院峡，一款互聯(lián)網(wǎng)圈的人幾乎不用的新聞資訊APP兴使，為什么這 APP 還能有這么大瀏覽量？
所以當(dāng)分析數(shù)據(jù)時(shí)照激，一個(gè)很重要的步驟是問一下你自己有什么缺失的數(shù)據(jù)发魄。有時(shí)可能沒辦法掌握數(shù)據(jù)的整體情況就是因?yàn)樗鼈冎环从沉艘徊糠帧?/p>
3、錯(cuò)誤因果關(guān)系
在數(shù)據(jù)分析時(shí)很容易將兩個(gè)事件同時(shí)發(fā)生（相關(guān)）俩垃，判斷為因果關(guān)系励幼。
避免這種謬誤的方法是，收集更多數(shù)據(jù)并查看可能的第三方原因口柳，有時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)他們的相關(guān)關(guān)系可能與第三個(gè)獨(dú)立因子相關(guān)苹粟，而不是彼此相關(guān)。
4跃闹、辛普森悖論
在兩個(gè)相差較多的分組數(shù)據(jù)相加時(shí)嵌削，在分組比較中都占優(yōu)勢的一方，會(huì)在總評中反而是失勢的一方望艺。
避免“辛普森悖論”給我們帶來的誤區(qū)苛秕，就需要斟酌個(gè)別分組的權(quán)重，以一定的系數(shù)去消除以分組資料基數(shù)差異所造成的影響找默。
五艇劫、寫在最后
紙上得來終終覺淺。以上內(nèi)容僅是提供了基礎(chǔ)的框架和思路惩激，各位想要真正掌握數(shù)據(jù)分析這一技能還需要將其應(yīng)用到實(shí)際工作中店煞，實(shí)踐出真知蟹演。
