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你的大数据可视化结果经过验证了吗

在这个大数据时代,越来越多的企业开始以大数据分析为企业决策提供更加精准有效的帮助,更能让依据经验“拍脑袋”决策拍的更加有科学而依据。在此基础上,也有越来越多的数据分析人才涌现,这些人才的出现更是为企业提供了强而有力的帮助。也有一些能让不懂IT的企业决策者“绕过”SQL或是托拉拽等IT模式的数据分析智能工具,比如DataFocus、Power BI等。而我们提到过,数据分析工具再强大也需要人的思维去引导。我们常说的数据可视化,就是为了能够让数据“跟得上”我们的思维,让数据说人话。但是就像我们以前说的,数据可视化后的结果,无论从展现还是解读,都可能会有陷阱或发生错误,所以需要验证。我们曾经与各大企业的数据专家进行沟通,总结出以下三种验证套路。

第一是试验主导型。就是通过市场模拟试验进行快速尝试,得到迅速而准确的反馈。这类其企业一般常见于创业型公司或是资本比较充裕的公司,需要不断进行PMF以得到最精确的运营战略,那么就需要将每一次的可视化结果不断进行调整,如用搜索式数据分析工具,就可以不断变化关键词。

第二是讨论主导型。这一种是最为常见的,很多关于数据分析结果的讨论一开始就会构建假设,一旦确立就会深化,并且以验证深化假设为主而不是想办法否决。以及有业务人员、分析人员等多种人员的参与。

第三就是分析主导型。这一种常见于把数据分析包给TO B企业数据分析服务的甲乙方公司或是公司有专业的数据科学家的企业。流程很简单,根据自己的方法或经验找出问题,并说服对方和自己。比如很多电商企业都有专门的数据分析人员,报表出来以后开会说服主管是常态。

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