互聯(lián)網(wǎng)運營數(shù)據(jù)分析入門(ppt38頁)(編輯修改稿)
2025-03-13 15:30 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 數(shù)據(jù)分析的誤區(qū) 分析目的不明確，為了分析而分析 缺乏行業(yè)、公司業(yè)務(wù)認知，分析結(jié)果偏離實際。數(shù)據(jù)必須和業(yè)務(wù)結(jié)合才有意義。 盲目依賴數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)中呈現(xiàn)的問題缺乏求證 忽略環(huán)境是動態(tài)變化的，數(shù)據(jù)分析的方法和標(biāo)準(zhǔn)一成不變。 四大誤區(qū) 數(shù)據(jù)是客觀的，但解讀數(shù)據(jù)的人是主觀的。 只有正確的認識數(shù)據(jù)，才能正確的利用數(shù)據(jù) F O U R 十個有趣的數(shù)字案例 案例一 忽略沉默用戶 用戶的迫切需求 ≠ 產(chǎn)品的核心需求 粉絲：無條件的熱愛一個產(chǎn)品，盲目地推崇產(chǎn)品的一切，認為他們熱愛的產(chǎn)品是完美的。 吶喊者：因為產(chǎn)品使用中碰到問題而大聲吶喊，他們會通過各種途徑投訴，給出一些意見反饋或建議。 沉默的大多數(shù)：如果滿意，他們下次就會再來；如果丌滿意，他們就會默默地離開。 先因后果 消失而消失 因果關(guān)聯(lián)錯誤，或忽略關(guān)鍵因素。 A和 B的數(shù)據(jù)高度相關(guān)，有人就片面認為 A影響了 B，或者 B影響了 A；但是，有時候真實原因是 C同時影響了 A和 B，而 C被忽略掉了。 相關(guān)關(guān)系 ≠ 因果關(guān)系 某廣告公司分析人員發(fā)現(xiàn)：每月廣告投入越高的用戶，越不容易流失，而廣告投入低的用戶群則很容易流失，從而得出結(jié)論： “ 高投入會降低客戶流失率，建議銷售引導(dǎo)客戶提高首月廣告投入，從而降低新客流失率 ” 。 案例二 2023 案例三 姚明的三分投籃命中率為 100% 實情：姚明只投了一個三分球，科比投了 53個 科比的三分投籃命中率為 32% 在樣本量足夠時誤差才會較小，結(jié)論才會可靠 當(dāng)比爾 蓋茨走進某個普通的酒吧，一瞬間，酒吧里面的所有人都變成億萬富翁。 案例四 平均數(shù)使用丌當(dāng) Tips：當(dāng)數(shù)據(jù)的分布極度丌均勻時，看“平均數(shù)”丌如看“中位數(shù)”和“眾數(shù)”。 參加美國海軍比生活在紐約市更容易保命？ 案例五 丌匹配的對比 Tips：對比分析時，丌同變量必須是同類的或具有相同性質(zhì)的，而且必須是處于同一時間區(qū)間內(nèi)的。 您更喜歡閱 讀哪本雜志？ 案例六 要注意敏感因素 Tips：隱私話題丌用直接詢問， 可以從丌同角度確認這些信息。 2023年嫦娥三號實施登月計劃之后，中國主流官方媒體反復(fù)強調(diào)：中國成為繼美國和前蘇聯(lián)之后，第 3個實現(xiàn)‘ 月面軟著陸 ’ 的國家 ” 。 世 界 第 三 案例七 以 “ 月面著陸 ” 來計算，中國排在第 5位。前面 4個分別是：美國、蘇聯(lián)、日本 (1990)、印度 (2023) 歐洲空間局 “ 月面著陸 ” 的時間也早于中國，但
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