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互联网数据分析能力的养成,需一份七周的提纲

第五周:统计知识学习

很遗憾,统计知识也是我薄弱的地方,可这是数据分析的基础。

我看过很多产品和运营相关的数据分析文章,没有多少提及统计知识。这是不严谨的。

比如产品的AB测试,如果产品经理并不清楚置信度的含义和概念,那么好的效果并不意味着真正的好。尤其是5%这种非显著的提高。

比如运营一次活动,运营若不了解检验相关的概念,那么如何去判别活动在数据上是有效果还是没有效果?别说平均数。

再讨论一下经典的概率问题,如果一个人获流感,实验结果为阳性的概率为90%;如果没有获流感,实验结果为阳性的概率为9%。现在这个人检验结果为阳性,他有多少几率是得了流感?

如果你觉得几率有50%、60%、70%等等,那么都犯了直觉性的错误。它还和得病的基础概率有关。

统计知识会教我们以另一个角度看待数据。如果大家了解过《统计数据会撒谎》,那么就知道很多数据分析的决策并不牢靠。

我们需要花一周的时间掌握描述性统计,包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验、显著性、总体和抽样等概念。

不需要学习更高阶的统计知识,谁让我们是速成呢。只要做到不会被数据欺骗,不犯错误就好。

以Excel的分析工具库举例(图片网上找来)。在初级的统计学习中,需要了解列1的各名词含义,而不是停留在平均数这个基础上。

mmzraar

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