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了解数据陷阱,登陆数据驱动的14条经验法则(下)

2019-03-13



原标题:识别数据陷阱,登陆数据驱动的14条经验法则(下) 实验是因果关系的黄金标准

相关性不是因果关系,每个数据科学家都会告诉你这一点。但作为营销人员,我们追求的往往是因果关系。我们想知道我们可以做些什么来让更多的客户与我们开展更多业务。那么,当数据显示可能揭示这一原因的相关性时,我们应该怎么做?我们进行了一项实验,以保持所有其他变量不变(尽可能多)并测试替代方案以证明或驳斥我们的假设。谷歌每年进行10,000多次这样的实验,这使您可以生成最强大的支持数据,当然,还有正确和详细的数据。 2.在注意挡风玻璃的同时观察仪表板

我最喜欢来自Gord的一句话是这样的比喻:“量化就是当你在驾驶时看着仪表板,质量上是挡风玻璃。”显然,我们应该做两件事。在实践中,大多数人在驾驶时自然地平衡定量(数据)和定性(经验)。我们还应该在市场营销中争取相同的平衡,不要错过令人振奋的景观,或者因为手表贴在仪表板上而使迎面而来的卡车崩溃。 3.数据随时间衰减的准确性和相关性

大多数数据的保质期相对较短,特别是在营销方面。无论如何,在我寻找新车的那一周,我会订购汽车广告,但六个月后,将我认为是汽车市场的数据只是过去的化石。这比没有价值更糟糕,因为它可能导致你做出错误的决定。准确性和相关性是数据有价值的原因,但这些属性会随着时间而变化,因此实时获取数据非常重要。 4.数据可用于探索(“为什么?”)或确认(“什么?”)

当数据用于探索和验证时,应该区别对待。通过探索,您将寻求新假设的模式,见解,想法,发现或灵感。通过确认,您将验证发生了什么(或没发生)以及程度。但是,相同的数据可用于在一个上下文中进行验证并在另一个上下文中进行探索,因此您需要将这些方案组合起来进行分析。 一个有手表的男人知道现在几点了,但一个有两只手表的男人永远不会确定。

这条规则被称为西格尔法则,这是每个营销人员应该知道的七项技术规则之一。这个世界充满了矛盾的数据。任何试图从两个独立的网络分析包中获取指标的人都可以证明这一点。不同的工具将以不同的方式测量相同的现象,理解它们不同的原因可能会产生有价值的见解,但追逐每一分钟差异的回报正在减少。在许多情况下,您不需要完全准确的数据,只需要足够准确的数据来做出正确的决策。 6.数据是对现实的客观反映,但有必要保持健康的怀疑态度

数据不是它声称代表的现实。充其量,它反映了现实,但很容易扭曲(参见上面的所有规则)。着名的哲学家和科学家Alfred Korzybski说:“地图不是领土。”当然,我们想要使用数据和地图。正如伟大的统计学家George EP Box所说,“所有模型都是错误的,但有些模型是有用的。”但谨慎的做法是保持对表现正确性的健康怀疑。特别是,我们希望对数据之外的其他迹象保持警惕,这表明现实存在差异,遵循瑞士军队的座右铭:如果地图和地形不一致,请相信地形。 7.数据可视化可以照亮,混淆或分散注意力。

数据可视化(图形,图表,信息图表等)是一把强大的双刃剑。到目前为止,它是我们查看数据模式的最有效方式。不幸的是,无论是有意还是无意,它都可以向我们展示实际上并非如此的模式。伟大的数据可视化本身就是一门科学和艺术。因此,我们需要在大,全,精,时的数据上建立可视化数据模型,以减少其误差。

简而言之,您需要保持冷静并明智地使用数据。数据可能是营销或任何其他领域中利用率最低的资产,我们希望最大化其价值,这是神策数据一直在做的。

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作者:SCOTT BRINKER

编制:政策小编

编译过程中有一些削减。

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