想做数据分析？先避开这4个新手常见的错误！

一样平常聊到怎样做数据说明的文章，城市从各个视角去先容数据说明的思绪和流程。但本日这篇文章，不会汇报你怎么按1234的步调做数据说明，而是汇报你在数据说明中，不要做什么。

正如查理芒格所言：“在糊口和奇迹中，许多乐成都来自于你停止了某些工作：好比早逝、糟糕的婚姻等。” 我信托，和“要做到好而深入的数据说明”对比，“不在数据说明中踩坑”会是更易于执行的工作，这是也这篇文章的降生缘故起因。

以下的错误荟萃，都是从身边的真实案例总结而来的。从错误出发，也会给出我们以为正确的做法和思绪，但愿能对各人的真实事变场景有所开导。

错误1：最后一刻才想起要数据说明

典范的场景是，率领和你说：来日诰日交一个总结ppt给我。这时辰你才想起往复提数和说明，很也许为时已晚。假如是通例的数据可以看内部的数据平台去获取;但假如是本性化的看数需求，就必需经验以下这些步调：确定埋点方案、开拓埋点、与数据说明师的详细提数需求雷同、现实提数、清算数据、最终说明。在这么长的链路中，假若有哪一步漏了，都有也许导致你拿不到想要的数据。

解法：从项目初始阶段便必要稀有据思想

正确的方法是奈何的呢?应该是从项目开始，就按照你的方案，去界说你应该看什么数据来权衡最终的计划成败。这样一来的甜头是，起首会倒逼我们从思量方案的时辰，就专注于能带来现实数据晋升的方案，停止自嗨型方案、没有步伐权衡功效成败的方案;其次是这样才气担保，我们在埋点的时辰不会遗漏本该埋的数据，停止最终上线呈现没有埋数据，导致无法权衡功效的环境。

错误2：对基本数据指标的界说不相识

不相识根基的数据指标观念，也是一个常犯的错误。譬喻说我们常碰着团队中的新人会有这样的疑问：客单价和 UV 代价有什么不同?UV 点击率和曝光点击率有什么不同?这就是对付数据指标的根基观念领略不敷造成的。假如连指标都的寄义都没有相识清楚，对付进一步的数据说明一头雾水也是不免的。

解法：从界说来起源熟悉，从影响身分和场景来加深领略

起首，最简朴粗暴的方法，就是通读指标表明。一样平常数据平台都有处所专门表明这个指标的背后公式，这些表明会辅佐我们成立对差异指标的起源领略。之前也写过一篇文章《电商计划，你必需懂的10条数据指标》，但愿能加深各人对付数据指标的领略。

更进一步，有两个角度可以实行去思索。譬喻以客单价和单 UV 代价的案例来说，第一个角度，是看这个指标的要害影响身分。像客单价，是更轻易受到货的属性影响的，奢侈品的客单价自然就会趋向于比斲丧品的客单价更高;单 UV 代价，更轻易受到流量质量的影响，好比把促销敏感型的用户导入了奢侈品的频道，这个时辰，一样平常 UV 代价是会极低的，而客单价也许没有太大的变革。第二个角度是看这个数据指标的行使场景。如客单价，可以用来看这个营业的品类特性怎样，UV 代价，是用来看流量与营业匹配度，以及判定营业的潜力。好比，看要不要给到这个营业更多的资源，就可以看 UV 代价，由于 UV 代价高，就代表了给这个处所更多的同类流量，它的 GMV 就会更高。

错误3：说明逻辑链缺失

一个典范的案例，是只看了 GMV 上涨，就下定论说代表我的计策是乐成的。为什么有题目呢?由于 GMV 上涨是各类变量综合导致的功效，假如不去深入说明个中到底是什么变量导致了 GMV 上涨，是不能直接跳过中间的逻辑链去下判定的。

解法：拆公式、拆链路

起首是从公式上直接开始说明。假设你之前的计策是晋升转化率——那么在如上图的公式拆解中，固然最终的gmv是晋升的，但由于gmv晋升首要是由赏识UV的晋升带来的，因此转化率相干的计策可以说是失败了。

第二个思绪，是由宏观到微观的方法去排盘查题的方法。电阛阓景中，我们可以先看买卖营业数据，看下是否到达了当初的预期，与汗青比拟是涨照旧跌;然后再看流量数据，由于流量是影响 gmv的最大身分之一，这时辰就可以说明买卖营业数据的涨跌，是否是因流量的涨跌导致的;可能说是流量质量导致的转化率低等等;假如说明完，发明流量的影响不大，这时辰可以进入下一级，去说明焦点的节点是否存在题目。好比在电商黄金流程场景中，我们看搜刮、商详、加购等焦点页面的漏斗;而在大促场景中，我们也许会去看主会场的主推楼层们是否告竣了预期的产出。这个就是以宏观到微观去排盘查题的思绪。

错误4：只抓了一条变量，忽略其他要害变量

偶然辰，我们的说明看起来有理有据、是稀有据支撑的，起源看起来逻辑没有大题目。譬喻说，按照以下这个点击率的图表，好像可以直接展望出这个页面里，除了XX楼层以外，其他的楼层示意不佳。于是我们可以直接下结论说：将来还做这样的页面的时辰，迭代的偏向，就是直接把示意不佳的楼层去掉，只留下这个示意好的楼层了吗?——这样的结论是失之草率的。那到底题目出在那边呢?

题目在于：我们好像成立了一个条件，即这样的数据结论是仅仅源自“楼层的定位可能计划”这一个变量而导致的。因此数据好=楼层的定位和计划乐成，要连续;数据差=楼层的定位和计划乐成，要复用。可是实际环境，永久比我们假想的要伟大。仅抓了一条变量就贸然下结论，风险是较量大的。

解法：找到各类要害变量，解除或确认这个变量的影响

（编辑：湖南网）

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