
数据分析过程中容易犯的几个错误
数据分析的作用不必多说,在网站运营、网络推广等方面都需要数据分析作为支撑,所谓兵马未动,数据先行,数据分析是我们做网络推广必须要掌握的技能。通过观察学员们在做数据分析的过程中以及最后的数据情况,发现大家最容易犯的几个错误,在此也帮大家总结一下。
1、没有明确分析数据的目的
咱们要分析一个数据,首先要明确自己的目的,为什么要收集和分析这样一份数据,也是只有明确了目的之后,才能够把握好接下来应该收集哪些数据,应该怎么收集数据,应该分析哪些数据等。
2、没有合理安排时间
数据分析也要合理安排时间,一般我们有几个步骤,收集数据>>整理数据>>分析数据>>美化表格,在做这些之前,我们要预估一下每一个步骤需要花多少时间,哪一步比较重要,需要花更多的时间等,这些都要在开始收集数据前就计划好,然后在操作的过程中在规定的时间里完成每一个步骤。
3、重收集轻分析
培训里有不少同学就犯了这样的一个错误,做任务的时间为3个星期,却用了两个多星期来收集数据,最后基本没有时间去分析,紧赶慢赶最后交上来一份没有怎么分析的数据。数据分析重点应该在于分析,应该以最快的速度收集完数据,才有更多的时间整理和分析,最后经过分析的数据才是最有价值的。
4、收集数据太多,导致无法整理及分析
在我们开始收集数据的时候,容易犯的一个毛病就是看到什么内容比较符合的就都收集下来,这样的情况是数据越来越多,表格里文档里的内容越来越多,到最后一看,自己都晕了,该怎么整理和分析啊!其实我们在收集数据的时候也要有一个标准,什么样的数据是我们需要的,什么数据是不符合条件的,作一个初步的判断,这样就可以减少后面整理的更多工作量了。
5、不懂得分析哪些数据
这是比较普遍的问题,收集了数据后不知道要分析哪些项目,哪些数据点才能体现出分析的目的。其实这也是前面说的目的不明确造成的,不清楚为什么要收集这份数据,这份数据是用来做什么用的,那就不会有一个评判标准,就没有办法找到数据的要点。比如我们要分析排名前十的在线旅游网站,那就要知道什么样的旅游网站才是最好的,最好的在线旅游网站应该具备什么条件,把这些条件列出来,然后根据条件去收集网站的数据,最后满足所有条件的网站就是最好的旅游网站之一了。
6、表格不美观,不清晰
咱们做数据分析一般使用的是excel表格记录,一份美观清晰的表格不仅使我们可以清楚的看到这份数据的重点,方便查到所想要的数据,我们在收集数据的过程中,也可以提高我们收集和分析数据的效率。Excel还不熟练的同学,建议多找些教程,然后多练习,最后得到一份漂亮的数据,自己看着也舒服。
7、不能坚持
数据收集和分析是一件非常闷的工作,不管是收集还是分析,海量的数据里,经常会让人摸不着头绪,数据越多,整理分析起来越麻烦,也越容易让人烦燥,坚持不了的就会半途而废。所以,做好以上6点,也就是明确目标、合理安排时间、把握重点、懂得取舍数据、制作精美表格,都可以让你更轻松的完成数据的收集和分析。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17