我在读研的时候,做的就是统计分析、数据挖掘相关的课题,所以工作中开始遇到数据分析的时候,我挺兴奋的,感觉可以好好地研究一番了。但渐渐我体会到,实际的生产和科研是有很大不同的。科学研究通常只注重“性价比”的性,只要结果好,往往不在乎投入,因为相对而言科研的结果不是为了马上应用,而是为了证明实力。但实际生产环境就更注重综合的性价比了,所以我们日常的数据分析方法也就显得不那么严谨了,我特指小步快跑的创业团队,他们可能不需要在每次分析前都去验证样本群体是否符合某种统计分布,也可能不需要用“人工神经网络”等“高科技手段”去预测产品将来的用户数,甚至给出“A>B”的结论时也用不着做“显著性检验”,一切的一切需要的只是一种感觉,一种对数据的敏感,对商业的敏感。第二,虽然数据不会主动骗人,但我们经常无意或有意地误读数据。无意地误读数据,举个例子,对一个人群,人们的身高用平均数来衡量是有意义的,因为我们知道身高属于典型的正态分布,中间多两边少,所以一个平均值就能了解群体的大致情况,而对人们的收入,就不能用平均值来衡量了,一个超级富豪和 1000 个零收入的人一平均,很可能得出人均收入 100 万的荒谬结论。这个问题的对策,学习统计学的知识努力提高自己的水平。主动地误读数据,是比较有趣的现象。在提取数据之前,我们心中通常已经有一些结论了,无非是想验证它,而抱着这点思想,就总能找到数据来证明自己已有的想法,并且技术越娴熟的人越容易做到这点。对于这点,我想一个简单的对策就是对数据保持中立的态度,尽量不要“为了迎合一个观点而去找数据”,减少利益牵扯,比如为了证明老板的判断,或者为了保持自己之前拍脑袋的英明形象等,你明白我的意思。第三,平时不烧香,临时抱佛脚。手头没有数据可分析。一次又一次地发生同样的情况……为了避免,我们应该在产品设计的时候就把数据分析的需求加进去,比如记录每个按钮的点击次数、统计每个用户的登录频率等,这也算一种典型的非功能需求,这样做对产品的可持续发展非常必要。日志分析的商业价值下面举个小例子,看看数据分析是如何转化为商业价值的。整体的思路是:在对产品足够熟悉的基础上,先做出方向性的假设,再提取相应的数据并分析,得到一些现象,最好是之前没发现的现象,然后尝试解释,接下来做用户调研修正解释,最终指导产品发展方向。