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学数据分析需要知道的知识（二）

2018-12-21

我们在上一篇文章中给大家讲到了数据分析的动机、商业模式以及好的数据指标是什么。这些内容都是比较重要的，此外大家在进行数据分析工作的时候还是需要注意很多的内容，下面我们就给大家讲一讲更深入的知识，希望能够给大家带来帮助。

那么我们怎么找出正确的数据指标呢？这就需要重视几个细节，那就是定性指标与量化指标。那么怎么区分定性指标和量化指标呢？定量数据指的是那些我们跟踪和衡量的数字。定性数据指的是难量化的数据。定量数据回答的是“什么”和“多少”这样的问题，定性数据回答的就是“为什么”。定量数据排斥主观因素；定性数据吸纳主观因素。

除了定性指标和量化指标，我们还需要认识一下先见性指标与后见性指标。而先见性指标可用户预测未来。后见性指标能提示问题的存在。不过等到你有机会收集数据，找出问题，往往为时已晚，这就需要大家在平时中获得数据。

当然，我们还得关注相关性指标与因果性指标，发现相关性可以帮助你预测未来，而发现因果关系意味着你可以改变未来。相关性很好，因果性更佳。有时候，大家只能够找到相关性的指标，但是我们必须要知道因果性。知道了因果性容易使数据分析工作做得更好。

但是数据是杂乱无章并且海量的，数据的形式可能是无规则、无组织的，甚至有的单一的数据并没有实际的意义。我们日常所做的大部分数据统计工作只是将数据进行统计和存储，以供日后需要所用。而对于数据分析而言，我们需要聚焦于能够指导实践的数据。如何让自己保持注意力在产品的核心数据上，让自己在正确的时间树立正确的目标，用正确的方法做正确的事情。有这样的方式才能够做好数据分析工作。

通过这篇文章我们了解到了数据分析的实际情况，大家在进行数据分析的时候要结合实际，多运用思维转化逻辑，做到举一反三，融会贯通，这样才能够更好地完成数据分析工作，此外对于数据分析大家一定要找到一个合适的指标，只有开好了头才有可能结出好的果实。希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。

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