最全数据分析表Excel模板数据分析怎么做( 四 )

低频词的召回是件十分令人头疼的事情，算法很难取舍，因为这些都是长尾需求，并没有足够多的用户行为可以学习，如何给予相应的匹配，需要非常深入的学习和分析。
2. 随机抽样
枚举的方式可以快速看到问题，但是不能保证问题的典型性；加入排序思维后，可以划定范围，但是可能会造成偏差，因为不代表全部用户行为。那么，怎样既能看到全部的用户行为又能保证问题的典型性呢？答案就是随机抽样。
可以对所有的数据进行随机抽样，也可以分层抽样，即先对整体数据分层，然后针对每层抽样。
随机抽样比较简单，常用的场景有以下几种。
产品经理日常工作。每周至少要看一次随机抽样的数据，以对产品用户行为有所了解。日常上线前后都会看，以了解新策略对用户的影响。项目可行性判断。要想知道一个项目是否可行，可以先抽样看一下。笔者有段时间频繁接触各个媒体的数据，评估媒体质量，主要就是用的抽样的办法。媒体会给我们一部分真实数据，我们抽样出来后，就开始做评估，包括是否有商业价值、需要的技术难度等。举这个例子主要是想告诉大家，抽样这个简单的办法有时候是直接影响战略决策的。需要了解全貌的任何需求。比如在项目功能上线后，需要整体了解用户，以便制定推广方案等，这个时候就可以抽样。本节讲了枚举法及枚举法需要使用的思维，用的是搜索的案例，那么是不是只有策略产品经理才需要这种思维呢？当然不是。枚举法是所有产品经理的基本功。
举例来说，如果你每天抽出100个用户来看他们的行为，坚持一段时间，你就会对用户有非常深入的了解。你会看到用户经常在哪些页面徘徊，你也能够推测出这些用户的年龄和职业。
枚举法会潜移默化地提升产品经理对用户的了解。我们每多看一次枚举的数据，就会多一些对用户行为的理解。
产品经理经常面对突发情况，或者是领导的询问，或者是大小事情的决策。比如项目存在一个小问题，是上线还是回退；忽然发现原方案会导致性能问题，要临时换一种解决方案；开发和测试人员都建议采用其他方案；领导忽然问你要不要跟进竞品的新变动。
在这些情况下，产品经理几乎都是要立刻给出结论的，没有时间做细致全面的分析，既来不及做分析报告，也来不及找出详细数据来查看，那么产品经理可以依靠什么呢？依靠的正是你对用户的了解。
因此我们每天都要从各种角度看数据，这样才能有深入的洞察，知道每一种问题的影响范围，才能处理各种情况。
以上四种就是我们常用的数据分析思路，是不是很简单？实际业务情况一般都很复杂，没有一种数据分析思路是通用的，需要结合使用多种思路。
关于作者：杨楠楠，数据产品经理，擅长数据分析，为多家世界500强公司提供数据分析服务，能在数据、产品、运营、市场等多个方面发挥数据价值。擅长策略产品，在广告、电商等领域有较多经验，为多家厂商提供流量变现服务。维护有数据产品经理的知乎专栏和社群，本书的合作者全部来自专栏的粉丝。
李凯东，某视频媒体的大数据负责人，前京东数据中台应用数据平台部负责人、京东商城算法专家委员会核心委员，阿里天池数据科学家。京东研发最高成就奖项“杰出成就奖”获得者。
陈新涛，58转转前数据总监、美团外卖首任数据负责人，拥有多年数据产品及分析经验，擅长带领团队搭建企业级数据中台，以及结合企业战略分析数据并提供增长策略。

以上关于本文的内容，仅作参考！温馨提示：如遇健康、疾病相关的问题，请您及时就医或请专业人士给予相关指导!

「四川龙网」www.sichuanlong.com小编还为您精选了以下内容，希望对您有所帮助：

最全数据分析表Excel模板 数据分析怎么做( 四 )

最全数据分析表Excel模板数据分析怎么做( 四 )