这篇文章给大家介绍大数据从业者需认清数据分析的边界是什么,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。大数据时代的到来,各家公司的数据积累得越来越多,获取数据成本不断降低,很多人开始走向另一个危险的极端,那就是任何事情都要看数据,任何决定都依赖数据。作为运营的数据分析人员,不要陷在“唯数据论”这个坑里。
数据库并不能记录一切通过数据库中的记录,你能够充分了解你的业务吗?答案是否定的。说白了,数据库只是记录了发生在业务链条上的行为,但行为的结果并不代表业务的全部。
举个例子,通过用户的使用行为数据,就能知道用户的体验吗?并不能,我们只是根据用户的“行为结果”猜测他使用产品体验的好坏。真正的用户感觉,在他们的心里,很难通过既定的使用路径和产品功能体现出来。那么,数据库不能记录的信息,怎么获取呢?答案其实很简单,通过外部手段,创造条件去获取。概括为“调查”和“实验”两个词。例如,用户体验不能量化的问题,直接问不就好了?调查分为访谈和问卷调查两种 香港云主机方式,每种方式都需要落地成可量化的结果。问卷调查建议规律性地长期进行,连续收集的数据在时间维度上可比,价值远远大于单次的问卷调查。实验的方式也是一种创造数据的手段。通过实验组和对照组,创造出一个对比的条件,进而量化出差异,最终形成可靠的判断。不要分离多重因素的影响
有些因素叠加可能相互放大影响,有些则可能相互抑制,宏观指标只是众多影响的结果,内部的影响机制是黑箱。那么怎么办呢?怎样衡量具体某个运营动作带来的影响呢?答案就是实验,也只有实验。数据不能代表逻辑推理一个逻辑混乱的人,给他再多的数据也不会得出正确的结论。能否形成正确的判断和合理的决策,很大程度上并不取决于数据的多少,数据足够(信息充分)就可以了。大多数会因数据而变懒为什么这么说呢?大多数管理层都会因为数据资源的丰富而或多或少地放弃思考。许多人,因为自身长期业务经验的积累,其实是有很好的直觉。而现在,却被一个不熟悉业务,只会从数据库中做些统计的数据分析师牵着鼻子走。许多人过分地“敬畏数据”。这个现象是值得警觉的。曾经有一位资深的企业家说,数据分析使人短视甚至盲目。所以,真正优秀的数据分析(业务分析)有很高的门槛的。这个门槛并不来自于分析方法的应用,而来自于对业务的理解。只有对业务有深刻的理解,才能将分析方法用对地方,才能正确地解读信息,获得结论。关于大数据从业者需认清数据分析的边界是什么就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
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