数据挖掘的奇迹之所以与机器学习息息相关，是因为计算机学习算法，利用已有的数据来预测未知。大数据分析只是互联网发展到现阶段的一种表征或特征，没? V ^ 2 9 n有必要对其神话或保持敬畏。在以云P n =计算为代表的技术创新背景下，这些原8 n ) u w本难以M q F a = E [收集和使用的数据变得容易被利用。那么大数据分析受哪些因素影响呢？H n Q
1.数据存放位置不正确} 1 F M f (：部分公司把数据发给外包商储存以为就省心了，然而事实上这些数据到了外包商手里就会变成= e k * 6 c 0 %其他形式，最后转化回来还需要花费不少工序，可以说是花钱买受罪也不为过。r h I w t 5 E另外通常这些数据是宣传造势活动时期自身网站或者产品的相关数据，通过结n % ? ? {合日常运营数W O Q i 2 8 ?据我们就可以i A c P I挖掘e l / E F哪些活动促成了用户转化。要知道结合日常运营数据来分析u 8 e k用户使用历_ B r E Y Q =程的方式是非常i e 8 9 ( & R重要的，但部分E S | V公司仍然将日常运营数据与C P 2 ;活动数据分开来存放分析，其结果会严重妨碍公司对数据的正确理解和作出正确的决策。
2.忽略产品数据的分析：部分初创公司开k W l发人员由于急于产品的开发往往会很容易忽略以下几个数据分析: d G h e v o A B：用户对产品的具体使用细节；产品在哪些场景怎么被使用；产E } ) A N v 4 a t品的哪些部分被使用；用户二次使用产品的原因。一般I W s j来说这些问题如果没有数据作为支撑开发人员对用户作出的疑问都会难以回答，其造成的结果是用户不再使用该产品，最终造成该项目产品开发的失败。
3.框架设计w k 2不合理：一般来说一个好的数据分析框架在设计的开始都要考虑到要长期使用的需要。虽然说我们可以随时调整框架，但随着数据越积越多需要做调整的代价就越大，而且在做出调整后还需要同时记录新旧两套系统来确保数据不会丢失，时间久了不但大大降低工作效率还很容易出错。因此在设计的开始我们最好把框架设计好，而其中一个简单有效的方法就是我们把所有能获取的数据放在同一个可延展的平台，[ 1 m K o \ m R w我们只要确认这个平台可以装得下所有将来可能用到的数据且跨平台也能运行起来就可以了。通常这样的原始平台能至少支撑一到两年。
4.忽略成员对数据的理解：在实际的数据分析中，一部分公司以为把数据提交给Mixpanel，Kissmetrics、Googlel V x W G h _ 8 - Analytics等进行分析就万事大吉了，但事实上却忽略了团队中的成员能真正解读这些数据的内在含义，其结果只会导致产品团队盲目的绕开用户需c g G求开发新产品，尽管有时能取得成功但也是对用户的真正需求并不f ~ ] _了解。因此我们做的是要经常提醒团队里面每一位` T Z r g 0 C成员多去H n * 5理解这些数据并更多的基于数据来做出合理的决策M @ ]。另外我们可以通过建立自助使用的数据平台来解答开发人员在开发中的对数据不了解的疑惑，在很大程度上可以避免以上的情况发生。
5.没有记录足够的数据：如果我们只统计分析总项目数据而忽略对细分项目的数据的统计分析往往最后得出的结^ w G论是不准确的。通常细分项目可以是每日甚至每个小时的变化明细等项目7 = w，如果我们只是粗放断续的统计这些细分项目，我们就不能准确的解j 5 V \ t R K 6读出各种细微因素对于销售或者用户使用习惯的影响。由于数据储存越来越便宜，所X B ? u I l N - a以如今同时做大量的分析其风险大大降| i : D低，只要我们买足够的空间就不会有系统当机的风险。J s N * a = @因此对于初创企业应尽可能多的记录数据，从而提升自] l ] [ f d己对用户使用产品情况的了解。
6.频繁的进行多次总结：频繁多次进行总结这个问题对于拥有大数据分析团队的公司来说比较) ^ T g e t F x常见，然而过多的t I p ] \进行总结反而造成反效果，而其9 I a中多数过于简单的总结是没有起到任何实质性作用的。从表面上看多次简单的数据总结的确符合数据分析的流程，但我们不应该基于简单的的总结来做出决策，因为简单的总结并不能真正反映问题的实质，相反我们更应该关注极@ G Q B u端值。租用服务器可咨询梦飞云idc了解。
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