京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
商业活动中数据重要性分析
如果你不是从事媒体业务,这听上去可能不是很有意思,但是还是请你读下去。希尔对记者们所说的对企业家们来说同样重要。数据是相当有用的。你可以洞悉市场,分析趋势,或更好的把握自己的产品质量控制。但这些都只有当你真的懂得数据才能实现。
希尔向记者们提出了11条。以下的5条是查看商业活动中的数据时非常有用的:
1.相关性不等于因果关系。
你应该把这一条贴在你办公室的墙上。人们几乎都认为如果两件事同时发生,必然是其中一件引发的另一件。你看到销售上升,而你又推出了产品的变化,所以你认为是你带来了销量的增长。可能是这种情况。但也有可能是主要竞争对手出现产品问题,而你的产品就成为了默认的选择。也许是因为设计,而不是你所认为的吸引消费者的特征。或者,这也是人们最不愿意听到的,整件事只不过是统计上的一个巧合。不要认为你了解为什么两件事会同时发生,除非你能证明其中的联系。
2.如果你了解自己的限度,平均值是很有用的。
希尔建议记者们要留意平均数字,因为他们往往会关注那些极端的数字--极端的数字能写出好的文章。但平均值也可能会误导。如果9个人每人有1美元,而第10个人有21美元,那么平均每个人就有3美元。但是,说真的,几乎大部分的人只有1美元。看中位数--位于中间的数字--可以得到事情发展的另外一种观点。
3.小心直觉。
有时相信你的直觉是对的。通常情况下,那会把你带去错误的方向,因为我们有两种类型的思维方式。一种是快速的,情绪化的,往往带有很多的偏见。另一种是缓慢的且更加慎重的。请确保在你查看数据的时候使用的是正确的思维方式。希尔建议去读一读心理学家,诺贝尔经济学奖获得者丹尼尔·卡尼曼(Daniel
Kahneman)的《思考,快和慢》这本书。
4.寻找真相。
人们往往会在要做决定或创建特定外观的时候利用统计数字。这是浪费时间,因为你会把从收集的数据中得来的价值抛弃。看明白是怎么回事,然后让你的决定变得实际,而不是让现实的数据屈服于你偏爱的世界观。
5.做出预测。
当你查看数据并在此基础上做出预测时,你已经做出了经过了验证的声明。可能你是对的;也许不对。但是你利用信息来查看自己的不足和做的恰到好处的地方,机会就是你的想法和战略计划将得到发展。
你需要成为一个统计学家么?不用。但是通过了解一些基本的统计学概念,你可以开始做更有意义的事情,并且能够更好的利用你所获得的信息。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20