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数据分析中常见的问题

在企业数据应用过程中，业务人员经常会遇到以下问题，接下来分别来看这几类问题常见的原因有哪些，跟数据采集环节有关的因素有多少。（原文来自皮匠网，关注“三个皮匠”微信公众号，每天分享最新行业报告）

问题1:“这个数据跟后台差异很大，数据不准”

导致这种情况的原因会相对复杂一些，以下是常见原因，主要与数据的采集和统计定义较为相关:

• 统计口径定义不一样:对比的数据名字和含义类似，但实际统计方式上，存在统计范围和结构上的差异，因此对不上，比如登录，一个包含指纹验证登录，一个不包含指纹验证登录等;

• 埋点定义不一样:对比的两个数据，埋点采集的是一个事情，但其实触发方式和范围不一样，如提交订单，有些是点击提交订单按钮时触发上报，有些是获取成功提交订单结果后再触发上报；

• 采集方式带来的误差:前端采集一般会有一部分数据丢失，与后端采集结果会存在一定的出入，一般5%以内是正常现象。

问题2:“想用的时候，发现没有我想要的数据”

导致这种情况的原因，通常有以下几类：

• 没有提数据采集需求:产品功能上线或者变更时，没有或者没有完整规整数据采集的需求，等产品上线有用的需要了，才发现想要的数据并没有;

• 埋点不正确、不完整:需求提的粗，提完之后没有跟进需求确认和上线验收，导致技术实际采集的数据并不是自己真正想要的，或者覆盖不全面，用的时候才发现没有真正想要的数据。

问题3:“事件太多，不知道什么意思，用起来很麻烦”

导致这种情况的原因，通常有以下几类:

• 埋点设计的方式二埋点梳理的方式按照一个点、一个事件的方式提，没有进行结构化管理和抽象，这种设计方式下，点击和页面浏览这两类事件就已经足够多了，加上自定义业务流程类事件，系统内常常是几百、几千个事件，业务人员基本无法用;

• 埋点更新迭代的规则和维护:产品数繁史新迭代，对埋点的系统性规整和保持数据一致性也带来了很大的挑战，新增埋点越来越多，但缺乏及时的规整和维护，事件会逐渐累计，且同类功能新旧埋点在使用上会出现断裂。

问题4:“想分析一个问题，但是不知道应该看哪个数据、哪些指标”

这种情况通常有两大类原因:

• 数据定义不清楚二系统类的事件、属性、属性值，没有做对应的中文映射，业务人员不了解埋点方案的情况下，不知道分别是什么含义，导致无从下手使用;

• 缺乏分析思路二缺乏业务分析需求和数据之间的关联思路，想不清楚分析什么数据、怎么分析数据是能解决业务问题的。

• 从以上常见的问题和原因来看，只有比较少是数据规整和加工能解决的问题，很大一部分问题都跟埋点本身有关，并且埋点带来的数据本身可用性的问题，通常是根本性的问题，很难在后期通过其它方式弥补，必须从源头对数据采集和管理进行规范管理。