大数据分析需避免哪些错误?

环球青藤 2020/11/02 07:16

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。

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