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發表於 2024-5-6 12:38:23 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
没有必要“追逐”假设、操纵或误解数据来证明它们。一个建议?向未参与项目的人展示结果是评估项目本身客观性的好方法。始终质疑假设和结果,不要混淆事实和观点,否则您的事情无效。尤其是在B2B领域,要小心不要误导潜在客户。分析情况并每次以最合适的方式表示数据。 分析数据时不要犯的其他错误包括: 相关性不正确。

当建立不存在的因果关系时,就会发生此类错误。误导 C级执行名单 性的统计数据可能会严重损害您的分析,导致对结果的误解和失败的策略。为了避免浪费时间和资源,请仔细浏览和研究数据 样本量。为了获得可靠的结果,请使用有代表性的样品。样本越大,结果越可靠。您是否有一家 1000 人的公司并面试了其中 50 人?结果不太可能具有代表性。



样本越大,预测越可靠 团队之间缺乏沟通。每个公司部门和团队都有不同的目标和策略,但他们都致力于一个大目标:业务增长。部门之间沟通不畅会对整体战略规划产生负面影响。这就是仪表板等工具存在的原因,它允许团队通过利用引人注目的图形保持联系 缺乏员工培训策略。并非所有员工都知道如何有效地应用分析技术来获得见解。这就是为什么有必要提
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