大数据分析会遇到哪些问题?

Question

如题所述

Answer 1

1. 获取完整的用户行为日志具有一定挑战性。目前的数据分析主要基于统计方法，涉及用户数量、使用时长和频率等指标。然而，日志的获取面临三方面的问题：首先是识别用户的需求；其次是行为记录的简化可能导致分析的局限性；最后是开发成本的考量。
2. 产品缺乏明确的目标。这要求分析人员对产品有深入的理解。产品的核心目标对于分析至关重要，它能帮助分解用户操作任务和目的，使分析工作有方向。例如，输入法的核心目标可以设定为每分钟的输入频率，围绕这一目标可以分析哪些因素对其有正面影响（如按键的易用性）或负面影响（如模糊音、误点击和退格键的使用次数）。
3. 数据分析的效果可能在短期内不明显。数据分析需要一个不断试错的过程，短期内可能难以证明方法的有效性，因此可能难以获得其他利益相关者的支持。
4. 将分析转化为具有指导意义的结论是一项挑战。例如，某应用的近40个设置项的使用比例分析显示，修改皮肤的使用率较高，而单个选项的使用率不到0.1%。基于这些数据，可以调整设置项的层次结构，将重要的选项放在一级突出显示，低于5%的选项则可以放在二三级。
5. 清晰地定义用户操作目的至关重要。对于用户来说，操作频率越高并不总是越好。增加达到目标的途径会增加用户的认知成本和操作次数。例如，搜索功能的应用可能表明用户没有通过浏览找到所需内容。如果搜索内容热门，这可能说明展示信息的方式存在问题。
6. 需要考虑运营的需求。在设计工具型应用时，核心目标通常是提高操作效率，减少点击次数、等待时间和手指移动距离，以便用户能更快完成操作。而对于浏览型产品，用户的目的可能不明确，包括浏览、搜索、对比和确认目标等行为。应用需要适应用户目标不明确的情况，同时引导用户选择并在展示内容的过程中刺激更多点击。
以上是关于大数据分析可能遇到的问题的讨论。希望这些内容能够对您有所帮助。如果您对大数据工程感兴趣，可以继续探索相关的内容和技巧。