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繞開數據分析錯誤解碼的N種方式

放大字體  縮小字體 發布日期:2024-08-30 06:04:14  來源:電商聯盟  作者:樂發網  瀏覽次數:4

很多賣家在處理數據的時候,經常會碰到這樣那樣的問題,有些對于數據敏感的賣家能立馬發現其中的一些問題,但相對的,部分賣家在處理數據的過程中,并不能發現這一些問題,反而得出結論的錯誤,導致決策的錯誤。一個錯誤的決策,那還不如不費那個時間去做這個分析,憑經驗做決策還更加精準和不浪費時間。

下面跟賣家們分享幾種最常見的錯誤,讓賣家們可以避免犯下這些問題。

先舉個例子,某某大學年度調查統計顯示,本校計算機系的女同學,50%都嫁給了該校的男性老師。看到這個案例大家會怎么想?可能的大家的第一反應是這是什么學校對吧。但是事實上的一個情況就是,該系因為女生非常少,那一屆就只有兩個女生。就其中一個跟老師結婚了,就占了50%。這是屬于非常經典的數據的案例。就是百分比數據,在數據量沒有達到一定的量級之前,是不能夠成為參考的依據的。這里面雖然并沒有計算上的一個錯誤,但其實更加值得關注,并不是說,當訪客數才3個,就有一筆銷量的時候,寶貝轉化率就是33.3%了。這種說法,并不是判斷這個寶貝轉化率好壞的一個依據。

另外的一種情況,拿實際案例來解釋。


比如這個,平均訪問商品數是通過計算的。就是商品瀏覽量除以的商品訪客數。這是昨為數據源。然后經常會做的事情就是需要做報表統計什么的。結果就是這樣:

乍一看似乎沒有什么問題,但是試著算算89524除以61935等于多少,是1.44,好像差別也不大,但是為什么不一樣呢?再來算算其他的540471除以281367等于1.92,都不一樣了是吧。電腦出錯了?其實這不是,這個就是在統計里面的,計算之后再統計的問題。舉個最簡單的例子。如果第一天的訪客數是10,下單數是2個,轉化率20%吧,然后第二天的訪客數是100,下單數是5個,轉化率是5%吧,那兩天平均的轉化率按道理是(5+2)/(100+10)=6.3%對吧。但是計算20%和5%的平均數呢?就是12.5%,跟6.3%相差好多。這個就是計算后的再匯總。一定要注意,這樣子是要出錯的。可能有些數據因為相差不大而忽略它,但是做數據必須就要嚴謹。

這時候怎么辦,統計的話,就需要統計之后再計算,當然在數據透視表里也可以實現。

下面的第一個選項里計算字段:

點開后是這樣的:

然后名字可以自己取,計算公式就是需要計算的內容咯。確定之后,就會額外有:

再看看計算結果,這才是真正的統計之后,再計算結果正確的值。

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