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在大數(shù)據(jù)的時代，很多公司通過采用數(shù)據(jù)驅(qū)動方式進行決策。在本文中我想談一下我們在數(shù)據(jù)分析過程中三種常見失誤：過快–急于求成、過量–圖圇吞棗、過度–信息過載。

過快：急于求成

還沒找到實際問題就提出解決方案

不要擔心在定位問題上花費太多時間。關(guān)于越早開始行動，越能提前完成項目的理論不一定正確，如果未能充分理解關(guān)鍵問題可能會浪費更多時間。無論你是在思考一個新的產(chǎn)品特性，對公司未來發(fā)展方向的戰(zhàn)略決策，建立機器學習模型，還是給你的同事寫郵件，都要確保你有花時間去了解項目的真正需求，而不是浪費了大量時間和精力后才發(fā)現(xiàn)方向錯了。

別忘了，你所要解決問題的類型決定了對應的解決辦法。比如在數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域，建立模型前必須要了解該模型是為了加強調(diào)用(你的模型在多大程度上可以反饋特定數(shù)據(jù))，還是加強準確性(在所有正向預測中，有多少是準確的)。從最初開始定位項目目標有助于增強模型的準確性，降低漏報(針對調(diào)用)及報錯(針對準確性)發(fā)生的可能性。

《哈佛商業(yè)評論》一篇相關(guān)文章推薦了以下方法幫助你解決真正問題：Are You Solving the Right Problem?

• 第一步：設定解決方案的需求
• 第二步：調(diào)整該需求
• 第三步：將問題情境化處理
• 第四步：寫下問題陳述

另一個著名方法是MBA項目教授的“五問法”：MBA項目教授的“五問法”?一種由豐田集團開發(fā)的問題解決技巧，有助于通過重復拷問“為什么”來觸及問題的根源。

過量：圖圇吞棗

對于重要的和無關(guān)緊要的指標不做區(qū)分

生活在大數(shù)據(jù)時代，我們能通過大量工具追蹤各類用戶活動，擁有各種指標來定義每一個用戶的行動。然而有多少指標是真正有用的?你能夠通過觀測這些指標來得出可行的方案么?

重要的是質(zhì)量而非數(shù)量。比起追蹤全部的數(shù)據(jù)，不如試著找出那些真正能夠衡量產(chǎn)品健康程度并加以改善的關(guān)鍵績效指標(KPI)。根據(jù)商業(yè)模式，公司目標和產(chǎn)品生命周期，決定哪些KPI是你需要關(guān)注的重點。

我推薦大家了解下Dave McClure的演講，他將項目開發(fā)的指標分成了五類：

1. 用戶獲取
2. 用戶激活
3. 用戶留存
4. 用戶推薦
5. 收益增加

Dave McClure的演講：Customer Lifecycle: 5 Steps to success

另一個知名的極簡方法是《精益數(shù)據(jù)分析》(Lean Analytics)中提到找到“第一關(guān)鍵指標”：Video: Lean Analytics: One Metric That Matters (OMTM)

過度：信息過載

試圖發(fā)現(xiàn)根本不存在的模式

因為我們的直覺并不總是對的，而數(shù)據(jù)有時令人驚訝，盡管我們一直在尋求通過數(shù)據(jù)驅(qū)動進行決策，應用常識也很重要。要記住，模型世界并不是世界本身。你的模型存在假設和局限性，有時這些會將你引入歧途。不管模型告訴你什么，無論是肯定了你的預測還是告訴你特殊結(jié)果，你都要用自己的判斷力，思考預測正確的概率以及信號的強烈程度。

有時候被發(fā)現(xiàn)的并不是“真相”。我們可能沒有意識到，自己自己有時在無意識的尋找不存在的信號。通過了解行業(yè)的更多方面，競爭格局，宏觀經(jīng)濟因素，周期性影響和其他因素有助于更準確的設定增長目標并依據(jù)數(shù)據(jù)得出科學的結(jié)論。例如，某些參與指標的下降不一定是消極型號，可能只是周期性影響，客戶投訴的增加可以是一個健康增長的跡象，因為它體現(xiàn)了用戶基數(shù)的上升。

“相關(guān)性不一定是因果關(guān)系”在統(tǒng)計學中，這用來強調(diào)兩個變量之間的相關(guān)性并不意味著一個因素會影響另一個。有時人們閱讀博客是為了優(yōu)化他們的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策,有時事情就這么發(fā)生了。

原文作者： Elena Sigacheva

譯者：Elaine璉

本文來源于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理合作媒體@36大數(shù)據(jù)，譯者@Elaine璉