在互聯(lián)網(wǎng)時代，依靠大數(shù)據(jù)是未來的發(fā)展趨勢。大數(shù)據(jù)分析現(xiàn)在非常流行，但是我們需要知道的是，大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在有效而正確的分析中。只有通過正確有效的分析工具和分析方法來解釋現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)才能為我們帶來有價值的結果。今天，億信華辰小編將教您如何有效運用大數(shù)據(jù)。

我們?nèi)绾问褂么髷?shù)據(jù)？

第一點，明確數(shù)據(jù)分析的目的

首先，您必須知道手中的數(shù)據(jù)要怎么處理，這意味著您需要清楚需求以及要從數(shù)據(jù)中獲取什么。讓我們以產(chǎn)品經(jīng)理為例。當許多產(chǎn)品經(jīng)理設計自己的產(chǎn)品時，他們可能會花費大量時間來設計產(chǎn)品，但是他們忽略了該產(chǎn)品是否可以成功。這很難滿足客戶的需求。因此，如果要最大化自己的數(shù)據(jù)的價值，則必須事先考慮要執(zhí)行的操作。

第二點，必須擴大數(shù)據(jù)收集方式

關于數(shù)據(jù)收集，通常有四種方法。它們是從外部行業(yè)數(shù)據(jù)分析報告（例如iResearch）獲得的；積極從社區(qū)論壇（如AppStore，客戶服務反饋和微博）收集用戶反饋；參加問卷調(diào)查設計和用戶訪談等調(diào)查，收集并觀察用戶在使用產(chǎn)品時遇到的問題和感受的第一手數(shù)據(jù)；從記錄的用戶行為軌跡研究數(shù)據(jù)。

第三點，有效消除數(shù)據(jù)中的干擾數(shù)據(jù)

具體方法我們可以選擇正確的樣本量，選擇足夠大的數(shù)量以消除極端或意外數(shù)據(jù)的影響；此外，我們還可以制定相同的采樣規(guī)則以減少分析結論的偏差。除了以上兩種方法，歷史數(shù)據(jù)也可以被遺忘。

第四點，我們需要合理客觀地看待數(shù)據(jù)

應該注意的是，在使用大數(shù)據(jù)時，您不能忽略沉默用戶。對于某些產(chǎn)品經(jīng)理，他們在設計產(chǎn)品時可能只掌握某些用戶的反饋，而某些用戶反饋尚未被產(chǎn)品經(jīng)理收集。有時，這些未收集的需求是主流需求。另外，我們必須完全了解數(shù)據(jù)結果。如果實驗結果的期望與我們的經(jīng)驗大相徑庭，請不要盲目得出結論來質(zhì)疑您的直覺，而應嘗試更徹底地分析數(shù)據(jù)。每個人都需要注意的最后一點是，盡管大數(shù)據(jù)非常有效和方便，但不要過分依賴數(shù)據(jù)。因為過度依賴數(shù)據(jù)將限制產(chǎn)品經(jīng)理應具有的靈感和創(chuàng)造力。

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