你的數(shù)據(jù)分析沒有效率？你可能陷入了這些誤區(qū)——CDA人工智能學(xué)院

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數(shù)據(jù)正在變得越來越重要，它可以從衡量營銷活動的有效性到評估員工績效等方面促進一切。很多公司企業(yè)只知道大數(shù)據(jù)的重要性，瘋狂的存儲搜集行業(yè)相關(guān)的大數(shù)據(jù)，生怕大數(shù)據(jù)風(fēng)口的到來導(dǎo)致自己的落后，但卻不知道怎樣利用這些數(shù)據(jù)指導(dǎo)自己的業(yè)務(wù)和項目方向。

事實上，收集數(shù)據(jù)只是開展業(yè)務(wù)過程的第一步，但不做相關(guān)分析利用就無法對企業(yè)業(yè)務(wù)進行全面準確的描述。
如果企業(yè)想要獲得成功的話，需要能夠有效地對數(shù)據(jù)進行收集、組織、解釋、展示，而大多數(shù)企業(yè)都犯了這些常見的錯誤。
在數(shù)據(jù)分析中一定避免這些嚴重的錯誤：
1、收集足夠的數(shù)據(jù)：采用“越多數(shù)據(jù)越好”的理念來運行業(yè)務(wù)是一個糟糕的主意，因為它沒有將數(shù)量與優(yōu)先級相區(qū)分。但是，在開始信任這種結(jié)論之前，企業(yè)需要最少量的數(shù)據(jù)。例如，如果企業(yè)有1000個客戶，則無法選擇其中的2個進行訪問，因此企業(yè)需要一個更大、更具代表性的樣本量。
2、收集錯誤的數(shù)據(jù)類型：企業(yè)也可能收集錯誤的數(shù)據(jù)類型。如果企業(yè)經(jīng)營的是一家汽車維修店，卻了解目標人群的飲食習(xí)慣，那么這些信息對其不會有幫助。當然，這是一個令人震驚的例子，但原理是一樣的。企業(yè)需要收集數(shù)據(jù)點，以便你得出結(jié)論并采取行動，而不是為了收集數(shù)據(jù)而收集數(shù)據(jù)。
3、使用錯誤的儀表板：企業(yè)的儀表板對其結(jié)果的影響比人們想象的要大。這些工具負責(zé)將企業(yè)的所有數(shù)據(jù)收集在一個地方，為其提供整合數(shù)據(jù)和生成報告，并為多個團隊成員提供訪問權(quán)限。有這么多的選項可供選擇，很難說哪一個是企業(yè)業(yè)務(wù)的正確選擇，但是如果企業(yè)想要獲得最好的工具，則需要通讀所有這些選項。否則，企業(yè)可能會花費過多的時間來培訓(xùn)新員工，或者生成沒有強調(diào)關(guān)鍵變量的乏味報告。
4、容許偏見扭曲自己的結(jié)論：人的思想有很大的缺陷，因此在分析數(shù)據(jù)時相信自己的直覺通常是一個壞主意。人們很容易出現(xiàn)一系列的認知偏差，從確認偏差到生存偏差，甚至可能很快扭曲人們面前的客觀信息。最好是學(xué)習(xí)這些認知偏差，并找出彌補方法，所以人們的結(jié)論不會混亂或扭曲。
5、比較蘋果和橙子：大多數(shù)新手試圖在沒有進行比較的時候達到目的，將一個選擇的數(shù)據(jù)與另一個選擇的數(shù)據(jù)相比較。這種“蘋果對橙子”的比較可能會導(dǎo)致錯誤的結(jié)論，所以最好盡可能地比較自己的數(shù)據(jù)集。
6、未能隔離變量：現(xiàn)代應(yīng)用程序通常需要審查數(shù)十個甚至數(shù)百個不同的變量，尤其是在營銷行業(yè)。當企業(yè)發(fā)現(xiàn)一個相關(guān)性，如內(nèi)容長度和訪問者之間的關(guān)系時，很容易得出因果關(guān)系，但是這是很危險的(有時候也是搞笑的)。相反，企業(yè)需要隔離正在使用的變量，以便可以證明或反駁因果關(guān)系，并了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)點之間的關(guān)系。
7、提出錯誤的問題：數(shù)據(jù)本身不會給企業(yè)任何結(jié)論。企業(yè)的圖表和圖形通常不會帶來一個明顯的突破。相反，企業(yè)需要提問您的數(shù)據(jù)，并使用所需的工具來發(fā)現(xiàn)答案。如果所問的是錯誤的問題，無論是誤導(dǎo)性的還是不可行的，數(shù)據(jù)的性能如何，或者工具的直觀程度如何，都無關(guān)緊要。

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