数据分析的大陷阱及其解决专项方案.doc

数据分析5大陷阱及其处理方案

         本篇文章小编给大家分享一下数据分析5大陷阱及其处理方案，喜爱大数据开发技术小伙伴能够伴随小编一起来了解下。

         1、数据碎片化严重

         毋庸置疑，计算机行业仍然是新兴产业，技术标准和市场规范临时无法完全实现。处理问题方法及创意五花八门。当然，这是好事——通常新兴产业全部是这么发展。

         即使市场现在逐步有部分整合和标准，但革命道路漫漫，仍然有很多问题亟待处理。这种半规范环境产生副作用之一，便是数据碎片化——这给营销人员造成了很多困难。

         想想看你正在使用那些软件或工具——全部来自不一样开发商，每一款全部独立不兼容——它们全部能够满足营销人员追踪目标数据需求。

         你有网页分析工具（先不管它具体追踪什么，也不谈它提供数据精度有多少），很可能还有一款单独移动应用分析工具，用户关系管理(CRM)系统，后台系统，甚至社交媒体测评处理方案，独立邮件营销处理方案，和一大群数字广告和线下广告数据供给商——包含机构和平台等。

         营销人员常常被要求“依据数据作决议”，然而网络工具太多，扑面而来数据早已让人看不真切。实际上，只有极少数企业能做到有效整合数据，锁定目标用户。

         现在，营销对象是每一位不一样用户个体。而且营销人员靠近用户比以往要轻易很多。因为用户在使用多种设备，如智能手机，电脑，机顶盒等。不过，即使现在这种多设备多渠道环境提供了很多机遇，但要将碎片化信息和数据整合到一起，仍是不小挑战。

         无法整合多种渠道数据，会加剧数据碎片化。而营销人员只能依据单一渠道提供数据作决议。于是，营销人员对数字媒体和传统媒体投资，只能经过每个渠道单一数据进行评定分析。

         不过，有远见营销人员则学会用联络角度看问题，将营销看作整体，关注用户消费历史和过往消费体验。她们会从现有用户中锁定受众，并从培养忠诚用户角度掌握其全部消费经历，把握多种渠道接触点。

         即使计算机行业仍处于初步发展阶段，要做到这一点确实不易。但假如营销人员能在这步成功，那么很有可能在未来竞争中立于不败之地。

         2、专业技术人才短缺

         即使，对营销人员关键技术要求没有改变过，但为了更充足利用数据来推进营销方案和营销活动，营销人员需要含有技能较之以往相比还是有所增加。而且这些技能颇具挑战性。

         AMC企业出品美剧《广告狂人》，描述了美国上世纪六十年代广告业黄金时代残酷竞争。当初营销人员追求目标，在现今时代仍然成立，即充足了解受众需求，并为其锁定适宜产品，然后经过完善媒体策略和顶尖创意让营销方案取得成功。

         现在，营销人员除了努力达成上述目标以外，还要做得更多。

         她们必需负担多个角色，即使很多角色技能要求超出她们原本所学专业。比如，她们必需掌握数据统计技术，最少对相关概念和统计分析系统(SAS或R)比较熟悉。即使无须是高级程序员，但应该了解JavaScript。

         另外，营销人员同时还需要是分析师，数据库架构师，CRM(用户管理系统)教授……当然，她们终极技能是掌握高手等级表示技巧或演讲技巧。

         营销岗位职能要求日益增多，极难完整概括。不过，这些技能全部能够在营销活动中学会。

         统计学和传统商业技巧对营销部门来说或许并不陌生。即使电视剧里没有特意刻画，不过数据一直贯穿营销各个领域。

         现在，工具和技术给予了营销人员无限可能。但怎样利用这些工具和软件，需要营销人员智慧。即使测试平台能够为你提供和实施多种想要测试，不过设计测试试验和解读测试结果则需要你动用自己脑力和判定力。

         广告、网站、移动应用和用户可提供数据很多，你必需知道怎样分析数据并利用数据建模，才能产出实效价值。

         优异营销人员全部明白掌握数据技术关键性，她们充足利用数据分析技术提升营销技巧，并从中大获裨益。

         3数据可信度。可能你并不相信自己数据

         在IDG Connect企业出炉研究汇报中，近四分之一受访者表示，自己企业取得数据质量太差，所以无法产生价值。对此，唯一让我感到诧异是，真只有四分之一企业有这么疑问吗?我认为这一百分比应该更高。

         通常，数据质量问题有两个方面。

         首先，因为数据起源复杂，搜集数据手段多变，当然会有错误产生，如数据标签缺失、程序处理误差等。多种多样原因会造成最终到手数据确实不正确。

         而且营销部门和IT部门联络不甚紧密，工具和软件也在不停更新。在这种情况下，即使目标和方案定得再完美，最终输出结果也肯定不尽如人意。

         所以，成功营销人员不仅仅在投入实用之前做好全部计划和搜集工作，同时也采取数据管理策略，连续自动化审核数据质量，尽一切可能确保数据正确性。

         数据质量问题另一个方面比较微妙。正如一句名言所说：“只要你想，能够让数据给你任何想要结果。”有时候数据水分很大，也让企业数据战略和决议显得没那么认真。

         有很多数据分析，过程精细，结果明确——但指向一个并不常见结论。很多时候，部分不正确数据会被单拎出来，变为攻击整个汇报可信度利器。

         “即使我们很想相信这份汇报中数据，但在237页幻灯片中你提到我们有11，237名职员，但其实我们有11，327位职员!这让我们怎么相信这份汇报?”

         质量确保系统和数据管理系统或许能帮我们保障数据质量，优异营销人员早已采取这些方法让企业顺利完成数据处理工作。

         4、数据分析是工具，只是工具而已

         数据分析即使关键，但它们终究只是工具而已。

         你有尝试过用自己手指在一块木头上钻出一个洞吗?我想肯定没有吧。首先，你会考虑洞样式和木头材质。然后，选择适宜钻头，制作适宜工具。接着，测量一下洞位置。最终，顺利完工。

         假如不事先明确自己目标，不了解相关任务背景或不制订任何计划，那么数据分析本身毫无价值。很多营销人员只是一味购置最新数据和分析工具，而不知道自己该怎样利用这些数据和工具，也不知道数据分析背景和意义。

         优异营销人员不仅花精力在数据分析上，也会花相同精力在制订计划和方案上。最终，她们成功取得想要结果。

         假如你购置了一个网页分析工具，你需要花时间制订业务需求和多种KPI指标。然后制订处理方案，让工具完成你设定目标。这才是完整步骤。

         假如你购置了一套数据分析工具箱，或数据存放处理方案，那么你需要花时间研究这些工具功效和优势。这么才能最大化使用该工具。

         记住，数据分析本身并不是关键，做数据分析人才是关键。

         5、怎样从枯燥数据中挖掘出感人小说

         假设你是一名营销人员，而你也顺利而且正确地完成了数据搜集、数据处理和数据分析。我要告诉你，很遗憾你才只完成了全部10%。其它90%——关键90%——在于怎样用数据带来改变。我们需要利用数据作决议，并产出价值。这通常也是营销最难部分。

         归根结底，我们需要把正确数据在合适时候带到明智决议者面前，产出实际价值。而展示数据远比取得数据要难。

         当然，展示数据并不是指将其做成汇报。大家在制作月度汇报时全部忽略了一点——她们堆砌一行又一行数据和图表，最终这些数据完全没有打动决议者。注意，只有小说才能带来行动力。而小说需要数据作支撑。

         用数据来讲小说，本身就是一个艺术。这是数据价值魅力所在，能为企业带来改变。所以，你需要准备经典三段论结构，包含引入、矛盾和处理方案。

         成功营销人员善于利用引入部分给数据增加“小说”背景。这部分关键介绍市场现实状况、企业情况和行业竞争形势，和项目标目标。引入部分以后是矛盾部分。

         矛盾部分关键描述现在碰到问题和机遇，和可能选择方案。最终当然是以处理矛盾结束，提出最好处理方案，表明其带来收益。

         当然，数据一直贯穿其中。然而却以一个含蓄“配角”形式展现。

         以上就是大数据在线学习小编给大家分享数据分析5大陷阱及其处理方案，期望对小伙伴们有所帮助。