数据分析过程中5个常见误区

2021-01-05 09:39:31 阅读（168） 评论（0）

本质上，产品经理所面临的数据与日常生活中的数据没有太大区别。简单地说，它们都是量化事物的手段，就像身高和体重一样，它们都是数字指标，它们代表了现实中事物的客观情况。正是因为数据的客观性，数据才成为探索问题本质、寻找事物规律所需的最有利手段之一。然而，尽管数据是客观的，但有时它是欺骗性的。在处理数据的过程中，我们可能会经常犯一些错误，导致分析结论的极大偏差。因此，在进行数据分析时，我们需要警惕这五个常见的误解：1。在2008年奥运会上，姚明的三分投篮命中率为100%，科比的三分投篮命中率为32%。姚明的三分投篮命中率高于科比吗？显然不能这么说，因为姚明在那届奥运会上只投了一个三分球，科比投了53个。因此，在进行数据比较分析时，需要制定相同的抽样规则，以减少分析结论的偏差。2.忽略沉默用户迫切需要的需求≠产品的核心需求产品经理在听到一些用户的反馈时做出决定，花费大量时间开发相应的功能。通常，这些功能可能只是少数用户的迫切需求，而大多数用户并不在乎。忽视沉默用户，不考虑大多数目标用户的核心需求，可能会造成人力物力的浪费，甚至会错过商机。根据一个电子商务网站的数据，商品评论的数量与商品销售成正比。也就是说，商品评论越多，商品的销量就越高。假设我们认为大多数评论都是销量高的原因，数据分析的结论就会引导我们，需要创造更多的商品评论来推动商品销量。但是，如果你真的这样做，你会发现很多商品的销量对评论的敏感性不同，甚至很多商品的销量都很高，但这与评论的数量无关。在这里，我们需要思考，评论真的是影响销售的必然因素吗？除了评论外，影响销售的因素还包括质量、价格、活动等。如果我们能充分认识到这些因素，我们首先需要从其他角度考虑，而不是从评论开始。因此，在分析数据时，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.被数据的表达技巧蒙蔽了双眼。从表面上看，第二张图显然更有吸引力，转化率增长更令人满意。但事实上，两个图表使用相同的数据组。第二个图表只是改变了纵轴范围，视觉上觉得第二个转化率增长更大。因此，在进行数据分析时，我们需要警惕一些数据处理的小计划，不要被数据的视觉效果所蒙蔽。5.过度依赖数据。一方面，它会让我们做很多毫无价值的数据分析；另一方面，它也会限制产品经理应有的灵感和创造力。例如，分析马车的数据，很有可能我们得出结论，用户需要一辆更快的马车。如果过度依赖数据，限制我们的思维，汽车很可能不会诞生。许多优秀甚至伟大的产品决策不是通过数据发现的，而是产品经理综合智慧的体现。最后，数据是客观的，但解读数据的人是主观的。只有正确理解数据，才能正确使用数据。在进行数据分析时，我们必须有一种核实数据的心态，并始终警惕那些已经处理过的二手数据。

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