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你踩過的數(shù)據(jù)分析的5個誤區(qū)
2016-05-31 10:04:07


產品經理所面對的數(shù)據(jù),本質上和日常生活中的數(shù)據(jù)沒有太大的差別。簡單來說,都是一個量化事物的手段,就像身高、體重一樣,都是一個數(shù)字指標,它代表了現(xiàn)實存在的事物的一個客觀情況。


正是因為數(shù)據(jù)的客觀性,讓數(shù)據(jù)變成了發(fā)掘問題本質,尋找事物規(guī)律所需要用到的最有利的手段之一。


但是,數(shù)據(jù)雖然客觀,有時也是會騙人的。在與數(shù)據(jù)打交道的過程中,我們可能經常會犯一些錯誤,導致分析的結論出現(xiàn)較大的偏頗。因此,在做數(shù)據(jù)分析時,我們需要警惕這5個常見誤區(qū):


1. 選取的樣本容量有誤


08年奧運會上,姚明的三分投籃命中率為100%,科比的三分投籃命中率為32%,那么是不是說姚明的三分投籃命中率要比科比高?


顯然不能這么說,因為那屆奧運會,姚明只投了一個三分球,科比投了53個。

因此,在做數(shù)據(jù)對比分析時,對于樣本的選取,需要制定相同的抽樣規(guī)則,減少分析結論的偏差性。


2. 忽略沉默用戶


用戶迫切需要的需求產品的核心需求


產品經理在聽到部分用戶反饋的時候就做出決策,花費大量的時間開發(fā)相應的功能,往往結果,可能這些功能只是極少部分用戶的迫切需求,而大部分用戶并不在乎。


忽略沉默用戶,沒有全盤的考慮產品大部分目標用戶的核心需求,可能造成人力物力的浪費,更有甚者,會錯失商業(yè)機會。


3. 錯判因果關系


某電商網站數(shù)據(jù)顯示,商品評論的數(shù)量與商品銷售額成正比。即一個商品評論數(shù)量越多,那么該商品的銷售額也會越高。


假如我們認為評論多是銷量高的原因的話,數(shù)據(jù)分析的結論就會指導我們,需要創(chuàng)造更多的商品評論來帶動商品銷量。


但如果真的這樣操作的話,就會發(fā)現(xiàn)很多商品的銷量對于評論的敏感度并不一樣,甚至很多商品銷量很高,但與其評論的多少毫無關系。


這里,我們就需要思考,評論真的是影響銷量的必然因素嗎?


除了評論之外,影響銷量的因素,還有其質量、價格、活動等,如果能完整的認識到這些因素,那我們要拉升商品銷量,首先會需要先從其他角度來考慮,而非評論入手。

因此,在分析數(shù)據(jù)的時候,正確判斷數(shù)據(jù)指標的邏輯關系,是指導我們做出產品決策的前提。


4. 被數(shù)據(jù)的表達技巧所蒙蔽



上圖從表面上來看,第二個圖表顯然更吸引人,轉化率增長更加可喜。


但實際上,兩個圖表使用的是同一組數(shù)據(jù)。第二個圖表,僅僅是更改了縱軸范圍,就在視覺上覺得第二個的轉化率增長幅度更大。


因此,在做數(shù)據(jù)分析時,我們需要警惕一些數(shù)據(jù)處理的小計倆,不要被數(shù)據(jù)的視覺效果所蒙蔽。


5. 過度依賴數(shù)據(jù)


過度依賴數(shù)據(jù),一方面,會讓我們做很多沒有價值的數(shù)據(jù)分析;另一方面,也會限制產品經理本來應有的靈感和創(chuàng)意。


比如,分析馬車的數(shù)據(jù),很可能我們得出的結論,是用戶需要一匹更快的馬車。如果過度依賴數(shù)據(jù),局限了我們的思維,就很有可能不會有汽車的誕生。


很多優(yōu)秀甚至偉大的產品決策,并非通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的,而是一個產品經理綜合智慧的體現(xiàn)。


最后


數(shù)據(jù)是客觀的,但是,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)。


在做數(shù)據(jù)分析時,對待數(shù)據(jù)我們必須要有一個求證的心態(tài),并需要時刻警惕那些被人處理過的二手數(shù)據(jù)。


作者:杜王丹

文章來源:互聯(lián)網er的早讀課

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