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Data Analysis (關於數據分析 (暸解商業模式，找出所需要的資料, 不做分析，只做少部分跨部門的分析, 了解現況, 找出著力點,…
Data Analysis
關於數據分析
暸解商業模式，找出所需要的資料
不做分析，只做少部分跨部門的分析
了解現況
找出著力點
擬定策略
觀察成效，即時監控
數據是用來思考以及驗證假設對不對
(8)指標
CPR
數字不一樣
歸因機制
理論是同時成長
不需要知道誰對誰錯，而是政策是對的帶來正面效應
歸因機制，判斷來源的問題
抽樣偏誤，變數不要差異太多
機械及技術問題，有些無法避免
(10)慢即是快
寧願經驗導向來決定數據正確性
寧願資料正確性也不要趕工
Data Driven
前面九件事情是否有做好，或是確定百分百，數據分析才有真正的意義
(6) 放大鏡
針對一群人的行為觀察
與拆解會相互作用
常見Cohort 分析
從數據找出問題
(7)因果
找到如何把使用者留下來
從問題找出答案
Magic Moment
小心因果陷阱
(9)比較
高矮胖瘦不是絕對的
數字不是絕對的，要有兩種參考才可以比較
無法定義的數字，沒辦法比較
先用結果導向觀察是否有意義，再來決定是否要做
(1) 檢查
分布方式
以一個不變，檢查其他變動方式
每個月平均交易額
每個月使用者購買數量
別急著分析，先檢查資料正確性
是否有超出邏輯性的資料
資料跟現實世界的差別
資料欄位特性
金錢
必要的欄位是否都有資料
使用者
日期
(5) 拆解
註冊率
哪一個廣告
時段
裝置
依據定義來將資料細分
要知道當事人為何這樣
每
從數據找出問題
(3) 定義
不同定義的方式不能比較
資料，是否跟預期的一樣
相同事情不同部門定義也不同
(2) 來源（資料與他的產地
資料是如何產生
如何辨識
電腦
人工
取得來源是否有利害關係
抽樣
利用一部分的人代表大部分的狀況
抽樣偏誤
因為贈品影響評分
被抽樣調查的東西會不同
(4) 脈絡
了解使用者會怎樣使用（偷吃步
蝦皮免運搬家
NP
數據分析前事先知道哪種數據先需略過
一開始規範資料需設先預訂
時區
幣別