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如何用数据分析规划产品（二）
2018-12-19
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在上一篇文章中我们给大家讲述了如何明确数据分析的目的和如何通过各种渠道去收集数据，这两点在数据分析规划产品中是比较重要的，大家在进行数据分析的时候需要注意好这些事情，这样才能够做好数据分析，但是这些并不能够完整的做好数据分析以及规划产品，需要有效的剔除干扰数据以及合理的审视数据，那么具体的做法是怎么样的呢？下面就由小编为大家一一道来。


我们在进行数据分析的时候是必须要进行数据清理的，通过数据清理就能够把数据中的干扰数据剔除出来。为什么要重视这个干扰数据呢？这是因为干扰的数据会直接影响数据分析的结果，那么怎么有效的剔除干扰数据呢？首先，需要我们选取出正确的样本数量，只有选取足够大的数量，才能够剔除极端或偶然性数据的影响。其次就是制定相同的抽样规则，这样就能够减少分析结论的偏差性。然后就是剔除版本或节假日因素的干扰，一般来说新产品刚刚上线的时候的数据表现往往会很好，因为主动升级的用户一般是高活跃度的用户。最后就是对历史数据遗忘。很多人对于数据的记忆不是很清楚的，只有注意好这些数据才能够做好干扰数据的清理。


那么如何进行审视数据呢？首先需要我们不要忽略沉默用户。这是因为产品经理在听到部分用户反馈的时候就做出决策，花费大量的时间开发相应的功能，往往结果，可能这些功能只是极少部分用户的迫切需求，而大部分用户并不在乎。甚至有可能与核心用户的诉求相违背，导致新版产品上线后数据猛跌。当然忽略沉默用户，没有全盘的考虑产品大部分目标用户的核心需求，可能造成人力物力的浪费，更有甚者，会错失商业机会。还需要全面理解数据结果。如果实验结果的预期与我们的经验认知有明显的偏差，请不要盲目下结论质疑自己的直觉，而是尝试对数据进行更透彻的分析。最后就是不要过度依赖数据，这是因为一方面，会让我们做很多没有价值的数据分析；另一方面，也会限制产品经理本来应有的灵感和创意。


以上的内容就是使用数据分析规划产品的方法的具体内容了，想必大家看了这篇文章以后已经知道了文章的具体内容了吧，大家在进行数据分析的时候还是需要注意上面提到的问题，这样才能够做出好产品，最后感谢大家的阅读。

数据分析 偏差

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