京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
人们可能会犯的7个数据错误
数据正在成为现代企业的一个更重要的工具,几乎可以作为一种货币,它可以从衡量营销活动的有效性到评估员工绩效等方面促进一切。但许多企业家认为数据本身就是有价值的。企业拥有的数据越多越好,如果有的话,企业会做出更好的决定。
事实上,收集数据只是开展业务过程的第一步,单凭数据就无法对企业业务进行全面准确的描述。
如果企业想要获得成功的话,也需要能够有效地收集、组织、解释、展示这些数据,而大多数人都犯了阻止他们这样做的严重错误。
最常见的错误
企业家和数据分析师经常犯这些严重的错误:
1.没有收集足够的数据。采用“越多数据越好”的理念来运行业务是一个糟糕的主意,因为它没有将数量与优先级相区分。但是,在开始信任这种结论之前,企业需要最少量的数据。例如,如果企业有1000个客户,则无法选择其中的2个进行访问,因此企业需要一个更大、更具代表性的样本量。
2.收集错误的数据类型。企业也可能收集错误的数据类型。如果企业经营的是一家汽车维修店,却了解目标人群的饮食习惯,那么这些信息对其不会有帮助。当然,这是一个令人震惊的例子,但原理是一样的。企业需要收集数据点,以便你得出结论并采取行动,而不是为了收集数据而收集数据。
3.使用错误的仪表板。企业的仪表板对其结果的影响比人们想象的要大。这些工具负责将企业的所有数据收集在一个地方,为其提供强化数据和生成报告,并为多个团队成员提供访问权限。有这么多的选项可供选择,很难说哪一个是企业业务的正确选择,但是如果企业想要获得最好的工具,则需要通读所有这些选项。否则,企业可能会花费过多的时间来培训新员工,或者生成没有强调关键变量的乏味报告。
4.容许偏见扭曲自己的结论。人的思想有很大的缺陷,因此在分析数据时相信自己的直觉通常是一个坏主意。人们很容易出现一系列的认知偏差,从确认偏差到生存偏差,甚至可能很快扭曲人们面前的客观信息。最好是学习这些认知偏差,并找出弥补方法,所以人们的结论不会混乱或扭曲。
5.比较苹果和橙子。大多数新手试图在没有进行比较的时候达到目的,将一个选择的数据与另一个选择的数据相比较。这种“苹果对橙子”的比较可能会导致错误的结论,所以最好尽可能地比较自己的数据集。
6.未能隔离变量。现代应用程序通常需要审查数十个甚至数百个不同的变量,尤其是在营销行业。当企业发现一个相关性,如内容长度和访问者之间的关系时,很容易得出因果关系,但是这是很危险的(有时候也是搞笑的)。相反,企业需要隔离正在使用的变量,以便可以证明或反驳因果关系,并了解更多关于数据点之间的关系。
7.提出错误的问题。数据本身不会给企业任何结论。企业的图表和图形通常不会带来一个明显的突破。相反,企业需要提问您的数据,并使用所需的工具来发现答案。如果所问的是错误的问题,无论是误导性的还是不可行的,数据的性能如何,或者工具的直观程度如何,都无关紧要。
数据并不完美
数据是如此有价值以至于已经变得商品化,这是事实,但除非你知道如何有效地使用数据,否则它实际上是毫无价值的。企业的方法,组织方法,甚至是其解释总是会出现问题,但是企业对最佳实践的熟悉程度越高,就越有责任有效地利用其数据,企业就越有可能获得准确、有价值的结论。不要认为自己的努力正在发挥作用,挑战他们,并不断调整自己的方法,发现隐藏的偏见,提出更好的问题,并从分析工作中获得更多的价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15