在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，依靠大數(shù)據(jù)是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。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(jià)值體現(xiàn)在有效而正確的分析中。只有通過(guò)正確有效的分析工具和分析方法來(lái)解釋現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)才能為我們帶來(lái)有價(jià)值的結(jié)果。今天，億信華辰小編將教您如何有效運(yùn)用大數(shù)據(jù)。

我們?nèi)绾问褂么髷?shù)據(jù)？

第一點(diǎn)，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(dāng)許多產(chǎn)品經(jīng)理設(shè)計(jì)自己的產(chǎn)品時(shí)，他們可能會(huì)花費(fèi)大量時(shí)間來(lái)設(shè)計(jì)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(jià)值，則必須事先考慮要執(zhí)行的操作。

第二點(diǎn)，必須擴(kuò)大數(shù)據(jù)收集方式

關(guān)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(bào)告（例如iResearch）獲得的；積極從社區(qū)論壇（如AppStore，客戶服務(wù)反饋和微博）收集用戶反饋；參加問(wèn)卷調(diào)查設(shè)計(jì)和用戶訪談等調(diào)查，收集并觀察用戶在使用產(chǎn)品時(shí)遇到的問(wèn)題和感受的第一手?jǐn)?shù)據(jù)；從記錄的用戶行為軌跡研究數(shù)據(jù)。

第三點(diǎn)，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(jié)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(diǎn)，我們需要合理客觀地看待數(shù)據(jù)

應(yīng)該注意的是，在使用大數(shù)據(jù)時(shí)，您不能忽略沉默用戶。對(duì)于某些產(chǎn)品經(jīng)理，他們?cè)谠O(shè)計(jì)產(chǎn)品時(shí)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(shí)，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(jié)果。如果實(shí)驗(yàn)結(jié)果的期望與我們的經(jīng)驗(yàn)大相徑庭，請(qǐng)不要盲目得出結(jié)論來(lái)質(zhì)疑您的直覺(jué)，而應(yīng)嘗試更徹底地分析數(shù)據(jù)。每個(gè)人都需要注意的最后一點(diǎn)是，盡管大數(shù)據(jù)非常有效和方便，但不要過(guò)分依賴(lài)數(shù)據(jù)。因?yàn)檫^(guò)度依賴(lài)數(shù)據(jù)將限制產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)具有的靈感和創(chuàng)造力。

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