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文档简介

1688BI:肖豫(柯西)数据分析那些事--四个陷阱、二把刷子、二把斧子

21四个陷阱两板斧子3两把刷子231、“平均”陷阱数据分析的陷阱“精心挑选”的平均数,可能导致截然相反的结果4“客单价”、“居民平均收入”你的平均数靠谱吗?51、“平均”陷阱2、以偏概全数据分析的陷阱内在有偏的样本,可能导致失真的结论**大学的毕业生收入调查节假日调休意见收集满意度调查、客户需求收集大数据背景下,抽样将成常态(如何科学的抽样?)你的样本有代表性吗?73、数据可比数据分析的陷阱1、“平均”陷阱2、以偏概全牵强的对比,可能遭到巨大挑战

A团队说:带来的订单数占全站订单的60%

MYGOD,如果我没算错的话,60%+50%=110%产品会上

B团队说:带来的订单数占全站订单的50%

问题出在哪?原来是算法(15天内交易)的问题,违背了可比性原则!你的数据可比吗?94、相关性≠因果性数据分析的陷阱3、数据可比1、“平均”陷阱2、以偏概全某调查机构发现,全世界范围内,人民每天看电视时间超过1小时的国家,人均寿命78岁,而人民每天看电视时间低于0.1小时的国家,人均寿命70岁。所以,看电视延年益寿?第一次来访阿里巴巴,浏览了5个及以上PV的用户,比浏览4个PV的用户的流失率低20%。;那么,我们是不是只要让用户多浏览一个PV就能降低流失率了?例如,时不时自动弹出个窗口什么的。乱扯关系,可能后果很严重真的是因果关系?还是仅是相关而已?11数据分析的陷阱4、相关性≠因果性3、数据可比1、“平均”陷阱2、以偏概全12日常监控KPI管理用户/产品研究-效果评估-运营监控

-核心指标监控/分析-业绩考核-用户分层/行为研究-产品质量/效果评估战略决策支持-战略决策-方向调整和制定数据分析有啥用?数据分析融入到从运营分析到产品设计再到战略决策的层面。131四个陷阱两板斧子3两把刷子2观结构:横向了解事物构成一、指标间的关联(人口老龄化、男女比例失调)二、指标的构成(身高/收入/体重、三围)看趋势:纵向的了解事物发展2011支付GMV比上周增长2011年第34周12,901,934--2011年第35周14,703,78313.97%2011年第36周15,390,0634.67%看上去不错哦!2010支付GMV比上周增长2010年第34周4,320,504--2010年第35周4,834,64811.90%2010年第36周5,192,3617.40%第36周增速变缓?但是对比一下去年之后…翻翻旧账,会更加清楚的认识到现状,以及未来发展趋势。两周平均增长率:9.22%两周平均增长率:9.63%看趋势:纵向了解事物发展今年10月配饰和鞋做得不错,女装和箱包增幅较底,得深入总结;10月份配饰的增幅不如去年同期(今年的高增长可能很大程度来自于周期性自然增长),剔除周期性因素后,女装行业才是运营效率最高;衡量运营效率,需考虑行业(事物)的周期性影响,同环比最为合适;17观结构+看趋势:系统分析事物变化181四个陷阱两板斧子3两把刷子2二维模型1----运营效率模型二维模型2----供需潜力模型LUV增速GMV增速映射模型----行业周期模型导入期成长期成熟期衰退期DUV/LUV开始增长新品数增长卖家数涨、人均销售额低DUV/LUV、新品数快速增长新品、新买卖关系成交活跃卖家人数涨、人均销售额逐步增加需求和成交高速发展卖家全面激活:成交人数和

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