mba分析方法-定量研究的方法有哪些

mba分析方法-定量研究的方法有哪些

我是一名平民数据分析师Jing Jing。 10年来,我一直致力于普及数据应用,打造晶晶数据智能军团。

专注于做与业务紧密结合的数据分析应用学习,学以致用。

本期的主题是提醒大家“数据也可能给你错误的提示”。数据分为单一数据或组合数据,它们呈现的数据结果不一定正确。这些数据结果可能会将您带入可能导致错误决策的陷阱。 2022年,我们将针对数据结果组合造成的陷阱一一跟进,让您了解数据指标的分析方法,避免“数据陷阱”,进行智能决策。

来自定量研究方法的数据

使用来自定量研究方法的数据是管理决策的必要条件

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我们在基于数据的操作中考虑的实际上是我们对信息的综合处理能力,这种处理能力不仅仅是从数据的角度来看,更多的是通过解释信息来帮助我们做出决策。很多小卖家经常会问,我没有数据,我的数据量很少,怎么做数据化的操作?其实这是一个错误的概念。数据操作是为了让我们操作准确、精细,但不代表全部都是数据。但实际上,越往前走,就越需要将所谓的经​​验信息转化为数据,这样才能保证后续规则能够掌握在自己手中mba分析方法-定量研究的方法有哪些,才能达到自信地操作。

在早期,即使是大公司,也不是所有东西都能形成数据,所以在决策过程中,定量和定性并存。这时,我们需要通过我们在各个方面掌握的信息来支持我们的决策。因此,数据分析并不是企业管理决策的唯一要素,并不是所有的问题都通过数据来表达。

100%的数据反映客观因素

对图表和数据的崇敬和迷信,往往让企业决策者毫不犹豫地认为统计数据是客观的、理性的、有价值的。信任。这也是错误的。最著名的例子是可口可乐公司 1985 年几乎灾难性的可乐配方改进事件。在决定用一种新的、更柔软、更甜的可乐配方取代已有 99 年历史的配方之前,可口可乐公司花费了 400 万美元和大量人力进行了一系列的味觉测试和问卷调查。在统计数据显示大多数消费者认为新可乐更容易接受后,可口可乐做出了激怒了数百万可乐爱好者的决定,迫使公司在两个多月后重新推出旧配方并一再道歉。十年后,这件事让戈斯维托(当时的可口可乐公司董事长)仍然记忆犹新,他公开承认这是一个大错误,一场灾难。

在这种情况下,受访者在接受调查时不可避免地受到文化背景、教育程度、个人性格和一些不可预测的心理因素的影响,他们的回答在多大程度上反映了我们不可预测的事实,我们应该以正常的怀疑态度对待这些统计结果。

实际上,数据是由商家引导的。比如我们店家查商品属性的时候mba分析方法,是给搜索引擎看的,不是给消费者看的。比如女装款式,就连很多产品的卖家都不确定是属于日系、韩系、欧美系,还是属于街头。而消费者实际上并不关心这件事。只要他能找到它,他就会觉得是对的。这是一个模糊的概念。这个时候,我们看到的往往和消费者自己理解的不一样。所以我们在分析市场的时候会发现韩版占据了80%的市场,但其实并不是80%的人都喜欢韩版,他们只是觉得这个产品适合他,而这80%数据的一部分是因为大部分商户将产品风格改为韩版,系统(商务顾问、盛e精等软件)抓取了他们正在查看的部分。所以在选择市场的时候,不要觉得一定要做韩版,随便填韩版,但产品不一定都是韩版的。

数据生成的过程是合乎逻辑的

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确认这种误解的最简单示例是执行订单。在早期的补单中,很多商家以为是想还原买家的浏览(购买)轨迹,即先搜索,再对比,再添加收藏,与客服聊天,最后购买。但事实证明,对于真正的买家来说,不同人的浏览轨迹是完全不同的。所以从表面上看,这个过程产生的数据是合乎逻辑的,但实际上它根本不符合消费者的真实轨迹。事实上,在处理原始数据和选择分析模型方面有很大的自由度。换句话说,可以针对各种不同的结果分析相同的数据。比如我们在分析销售数据的时候,从数据上看销量是呈线性增长的,所以单纯从数据上看,我们用线性预测的方法来预测后续的销售情况是合理的但是如果我们忽视产品的季节性,我们会死得很惨。

因此,数据分析师可能对研究涉及的企业或行业了解不够,这可能导致数据处理和分析出现偏差,或者他们可能故意将原始数据处理成他们想要的结果(也许只是因为他们认为这个结果更“合理”)。这也是数据生成过程不一定合乎逻辑的原因。

数据不会被误读?

大多数运营商认为,数据具有客观性和普遍性,因此不能被误解和模棱两可。现实情况是,我们的管理实践中存在大量对数据的误解。比如数据显示,公司的平均身高是20万,这个身高是分男女的吗?是否排除极值?这些很容易被误解。

其实我们刚才讲的数据分析的5大思想已经存在误解:从一开始的有价值到无价之宝;这些是误读各种数据的操作。数据是客观的,但数据往往是事后统计的,有一定的滞后性,市场在不断变化,那么分析的方法客观吗?看数据的人是否有偏见,他们是否天生受到限制?这些也是造成数据误读的重要原因。所以,有这么一句话:不懂数据的人,宁愿不看数据,也不愿被数据误导。但我们也应该看到,数据在未来社会中会越来越普遍。不再像以前那样纯粹凭经验,能真正掌握经验的人也不多。可以说,未来的竞争是数据的竞争。因此,现在越来越多的公司帮助我们解读数据,帮助我们做出一些关键决策。我们不需要花时间做这些基本的事情,只需要掌握最关键的定向数据决策即可。够了。

专注于没有副作用的数据?

其实,太多的数据不一定是好事,过度细化的指标很容易让人失去自我判断。比如对于客服来说,一味追求响应速度指标,可能会失去响应的质量。因此mba分析方法,我们需要根据查询转化、服务态度等指标进行综合分析,而不是一味要求响应速度达到一定水平。再比如我们在分析绩效的时候,太多的绩效考核指标往往会把一个人限制在“死”,所以这个人缺乏主动性,一旦缺乏主动性mba分析方法-定量研究的方法有哪些,他就不会灵活处理事情,只会死板的工作,但这在这个社会是行不通的。所以关注数据有时会产生副作用。我们只需要关注重点,不要过多的锦上添花。

其实以上都是衡量每个人辨别数据应用的能力。说起来很简单,但只有真正去做了,才会发现各种各样的问题。这五个主要思想和五个陷阱融入其中。你以为你已经理解了数据,但实际上你可能连1%都没有掌握。相反,您经常被数据引导。这是未来短期内的现状,也是大家突破的最关键环节。因此,必须牢记五大思维和五个陷阱mba分析方法-定量研究的方法有哪些,这样你才能在做的过程中不断地反省自己。做数据就是要效率,越简单,越有价值,越有效,这个才是最重要的。过于复杂和过于关注规则并不是数据化的基础。

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