有哪些不能被忽视的数据分析错误？聪明的数据分析师不会犯
更新时间：2020-07-01 10:11:31
来源：环球网校
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摘要 在应用数据挖掘结果的过程中，有两个常见的错误需要注意，业务发展往往不是持续的，尤其是在破坏性创新的情况下，那么，有哪些不能被忽视的数据分析错误？聪明的数据分析师不会犯，现在就请你思考一下有哪些不能被忽视的数据分析错误？聪明的数据分析师不会犯。
在应用数据挖掘结果的过程中，有两个常见的错误需要注意。
1、有哪些不能被忽视的数据分析错误——我们错误地认为相关性代表因果关系
但事实上，它们不可能是相等的。为了找到更有价值的商业见解，管理者应该根据数据挖掘的结果继续深入挖掘因果关系。例如，如果发现来自移动终端的用户转换率显著高于来自计算机终端的用户转换率，则这可能不是在移动终端上增加广告的唯一方法。如果继续挖掘这种现象的因果关系，我们可能会发现，来自移动终端的用户其实是公司的老客户，他们喜欢公司的产品，所以转化率很高。来自电脑端的用户基本上都是新客户，所以电脑端的广告效果可能会更好。因此，需要不时检查使用相关性来帮助业务决策。
2、有哪些不能被忽视的数据分析错误——我们错误地认为基于大数据的预测是稳定的
业务发展往往不是持续的，尤其是在破坏性创新的情况下。例如，传统的出租车公司可以在一些稳定的趋势假设下预测客流，从而决定他们应该购买多少辆新车。然而，当滴滴等网络特种车进入网站后，之前的模型和预测都将失败。因此，我们不应过分依赖历史大数据的分析结果，特别是在大数据的战略决策中，企业洞察力发挥着更大的作用。
总之，在海量大数据容易获取的时代，大数据分析是帮助企业决策的重要工具，但管理者的业务洞察力和智慧仍然是不可或缺的重要因素。
有哪些不能被忽视的数据分析错误？聪明的数据分析师不会犯，在应用数据挖掘结果的过程中，有两个常见的错误需要注意，业务发展往往不是持续的，尤其是在破坏性创新的情况下?如果您还担心自己会犯这些错误，那么下方的资料下载链接一定会帮助你。
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