今天就跟大家聊聊有關大數(shù)據(jù)分析四大誤區(qū)，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

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大數(shù)據(jù)分析對于現(xiàn)代社會的影響無疑是巨大的，它在各行各業(yè)都得到的廣泛應用。的確，數(shù)據(jù)分析可以幫助我們做出一些決斷，以便于我們采取科學適當?shù)男袆印？墒菙?shù)據(jù)分析真的百分之百可靠嗎？下面就來和大家談談數(shù)據(jù)分析的四大誤區(qū)：選取的樣本容量有誤、 錯判因果關系、忽略沉默用戶、過度依賴數(shù)據(jù)。

在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售后服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數(shù)據(jù)分析過程，以提升有效性。因為數(shù)據(jù)的有效性和客觀性，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。

誤區(qū)一：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。

誤區(qū)二：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)指標的邏輯關系應該找?guī)渍咧g的相關關系而不是因果關系。

誤區(qū)三：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。

誤區(qū)四：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)。所以，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)。

看完上述內容，你們對大數(shù)據(jù)分析四大誤區(qū)有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。

本文名稱：大數(shù)據(jù)分析四大誤區(qū)
當前鏈接：http://www.chinadenli.net/article38/isphsp.html

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