
做好数据分析工作需要做好数据分析知识的储备。一般来说,想要快速上手数据分析工作,还需要对数据分析的细节进行了解,那么大家知道不知道数据分析需要注意的细节都是什么呢?下面就由小编为大家解答一下这个问题。
其实数据分析中的细节非常多,我们在进行数据分析工作的时候还是需要注意控制变量、样本、定义、比率、因果相关、辛普森悖论。下面我们就给大家说一下这些需要注意的地方。
首先是注意控制变量,在做 A/B 测试时没有控制好变量,导致测试结果不能反映实验结果。或者在进行数据对比时,两个指标没有可比性。其次就是样本。在做抽样分析时,选取的样本不够随机或不够有代表性。然后就是定义。在看某些报告或者公开数据时,经常会有人鱼目混珠,是指的访问用户数还是访问页面数?接着说说比率。比率型或比例型的指标出现的谬误以至于可以单独拎出来将。一个是每次谈论此类型指标时,都需要明确分子和分母是什么。另一方面,在讨论变化的百分比时,需要注意到基数是多少。接着说说因果相关,很多人会误把相关当因果,忽略中介变量。最后说说辛普森悖论。简单来说,就是在两个相差较多的分组数据相加时,在分组比较中都占优势的一方,会在总评中反而是失势的一方。
最后我们重点总结一下我们在这些文章中的内容,我们在前面提到的一句话,就是如果你不能衡量它,那么你就不能有效增长它。我们做数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题。其中有两个重点词语:量化和业务;然后我们就知道数据本身并没有任何价值,而一切数据分析的核心是分析方法。数据分析的三大作用,主要是现状分析、原因分析和预测分析。数据分析的第一步就是建立指标体系,但是不是所有的指标都是好的,我们需要找到产品的指标。除此之外,不同时期的北极星指标不一样,不同业务的北极星指标也不一样。其次就是数据分析大体可以分三类:利用维度分析数据、使用统计学知识如数据分布假设检验、使用机器学习。最后就是维度分析数据是一种自上而下的思路,这种思路多是用于产品的数据分析体系或者模型的建立,从而保证数据分析的全面性。
以上的内容就是小编为大家介绍的数据分析的相关知识了,大家看了这篇文章以后一定有不少的收获了吧,希望这篇文章能够给大家带来帮助,最后祝愿大家早日学会数据分析并进入到自己喜欢的数据分析工作岗位,成就人生的美好与绽放。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11