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数据分析最容易出现哪些错误

发布时间:2019-08-15 12:10:57
由于数据分析的价值越来越高,很多企业用户都非常重视。然而,在分析的道路上,不少专业人士发现,企业用户存在很多误解,为了帮助企业更好的认识数据分析,特总结了这篇数据分析错误总结,帮助大家规避常见的数据分析错误。 一、没有足够的数据 团队呈现出来的数据也许有分析的价值,然而细节也非常重要。从目前的企业用户分析中可以发现,不少企业用户光了解总结数据,不去分析细节数据,这样往往会错过很多数据变化,甚至找不到真正左右消费者行为的原因,为企业判断带来错误参考。 不仅如此,数据存储的少,还会会导致分析不全面。而实际上,无论是老企业用户还是初创业企业,数据的存储都是必须的,哪怕量很大,也不需要担心,因为现在的数据存储成本很低,完全不需要担心会增加企业支出负担。 二、不了解数据的内在含义 不少公司用户认为,我招人来分析数据,就能得到自己想要的有价值的信息。然而,这些企业用户却忽视了很重要的一点,员工是否真正的了解数据的内在含义,是否会给企业带来积极影响。而在这种前提下,团队只会盲目的开发产品、盲目的执行,最终失败,却依然找不到自己失败的原因。 三、数据存储时间短 一些企业为了节省空间和费用,会在一段时间之后将数据清零,输入新的数据,这样的做法看起来好像是企业赚了。实际上是企业赔了。因为对于企业来讲,数据是最大的参考资本。很多有价值的信息都来自数据分析,而数据分析并不是一段时间就结束的,它是一个长久的过程,在这个过程中,也许是很早之前的一小段信息,也许是当前的一点内容,都可能为企业带来翻天覆地的影响。 所以,专业人士建议企业最好将数据长期存储,及时备份。 四、过度总结 专业人士指出,也有不少企业用户,每隔一段时间就希望总结出一些内容,导致内容匮乏。也有不少企业用户记录的都是平均数值,却没有考虑每一分钟的销售是多少,影响是多大。这种表面的华丽看起来不错,但是真正的实用性并不大。孩子脸色发黄怎么回事
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