大数据分析四大误区

今天就跟大家聊聊有关大数据分析四大误区，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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大数据分析对于现代社会的影响无疑是巨大的，它在各行各业都得到的广泛应用。的确，数据分析可以帮助我们做出一些决断，以便于我们采取科学适当的行动。可是数据分析真的百分之百可靠吗？下面就来和大家谈谈数据分析的四大误区：选取的样本容量有误、 错判因果关系、忽略沉默用户、过度依赖数据。

在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。因为数据的有效性和客观性，让数据变成了发掘问题本质，寻找事物规律所需要用到的最有利的手段之一。但是，数据虽然客观，有时也是会骗人的。在与数据打交道的过程中，我们可能经常会犯一些错误，导致分析的结论出现较大的偏颇。

误区一：选取的样本容量有误

08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%，那么是不是说姚明的三分投篮命中率要比科比高？显然不能这么说，因为那届奥运会，姚明只投了一个三分球，科比投了53个。因此，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。

误区二：错判因果关系

某电商网站数据显示，商品评论的数量与商品销售额成正比。即一个商品评论数量越多，那么该商品的销售额也会越高。假如我们认为评论多是销量高的原因的话，数据分析的结论就会指导我们，需要创造更多的商品评论来带动商品销量。但如果真的这样操作的话，就会发现很多商品的销量对于评论的敏感度并不一样，甚至很多商品销量很高，但与其评论的多少毫无关系。这里，我们就需要思考，评论真的是影响销量的必然因素吗？

除了评论之外，影响销量的因素，还有其质量、价格、活动等，如果能完整的认识到这些因素，那我们要拉升商品销量，首先会需要先从其他角度来考虑，而非评论入手。因此，在分析数据的时候，正确判断数据指标的逻辑关系应该找几者之间的相关关系而不是因果关系。

误区三：忽略沉默用户

用户迫切需要的需求≠产品的核心需求。产品经理在听到部分用户反馈的时候就做出决策，花费大量的时间开发相应的功能，往往结果，可能这些功能只是极少部分用户的迫切需求，而大部分用户并不在乎。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。

误区四：过度依赖数据

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。比如，分析马车的数据，很可能我们得出的结论，是用户需要一匹更快的马车。如果过度依赖数据，局限了我们的思维，就很有可能不会有汽车的诞生。很多优秀甚至伟大的产品决策，并非通过数据发现的，而是一个产品经理综合智慧的体现。所以，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，对待数据我们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。

看完上述内容，你们对大数据分析四大误区有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。