Данните са огромна движеща сила зад множество стратегически промени в съвременния бизнес. С нарастващата наличност и излишък на данни, компаниите стават по-лесни за анализиране и извършване на промени въз основа на информация, получена от събраната информация. Тази концепция, ръководена от данни вземане на решения, не е нова. Компаниите използват тези практики по няколко начина през годините, било то чрез събиране на качествени данни за нов продукт или усъвършенстване на работата на техния екип по продажбите. Надявам се да разбием само няколко често срещани клопки, с които компаниите могат да се сблъскат, използвайки данни за вземане на решения.
Водещи въпроси
Процесът на събиране на данни може да бъде отнемащ време и често скъп процес. Евтината страна на спектъра ще събира вътрешни данни, докато по-скъпата страна ще води качествени фокус групи, въртящи се около нов или съществуващ продукт. Средството, върху което ще се съсредоточа за събирането на данни, попада приблизително между тези две проучвания.
Редица въпроси могат да възникнат при създаването на проучвания. Една от най-известните е писането на въпроси, които водят до отговор. Това може да се направи умишлено или неволно, но това има огромен потенциал да се изкривят резултатите от проучването.
Ето един добър пример за водещ въпрос в действие:
Как мислите за отрицателното въздействие на обезлесяването върху околната среда?
Разбира се, има множество проучвания, подкрепящи твърдението, че обезлесяването е отрицателно, но намеквайки, че обезлесяването е отрицателно във въпроса, ще предразположи респондентите към този ред на мисли. Това ще доведе до това, че повечето респонденти ще отговорят на въпроса, който вече смята, че обезлесяването е отрицателно.
За безпристрастен отговор тези два въпроса биха били по-добри:
-Какво влияние оказва обезлесяването върху околната среда?
-Когато бихте описали въздействието на обезлесяването върху околната среда в скала от 1 до 7, като 1 е много отрицателен, а 7 е много положителен.
Тези два въпроса все още не са перфектни, но вторият въпрос премахва водещия характер на първия въпрос. Може да помогне да се раздели въпросът на две, за да се получи пълен и безпристрастен поглед върху отговорите.
Данните не са безпогрешни
Не мога да подчертая този въпрос достатъчно. Всички изследователски проучвания имат приемлива граница на грешка, зададена от компанията, обикновено между 4% и 8% с 95% ниво на доверие. Това в крайна сметка означава, че извадката и резултатите, получени от изследването, не са напълно показателни за общото население. Цената за постигане на такъв резултат би била астрономическа. Знаейки това, важно е да осъзнаем, че въпреки че използването на данни за задвижване на бизнес решения е отличен начин за намаляване на риска, все пак ще съществува риск с всяко взето решение. Това ме води до друга често срещана грешка при участието в изследователски проучвания и анализиране на данни, пристрастия.
Внимавайте с пристрастия
Бих могъл да отделя цял блог и повече за концепцията за пристрастие в изследванията. Той може да съществува във всеки аспект на процеса на изследване, от ранното проектиране до анализа. Бих искал да говоря предимно за пристрастията, които могат да съществуват при анализа на данните. Практика, известна като драгиране на данни, може да бъде изключително вредна за компания и продукт и често се случва неволно от изследователя и компанията. Драгирането на данни, грубо казано, анализира данните, като анализира данните, така че определени взаимоотношения могат да бъдат показани като статистически значими. Това може да бъде изключително вредно, тъй като има много висок риск от формиране на фалшиви положителни резултати.
Компания FiveThirtyEight извърши проучване, в което изпрати анкета, в която 54 души са попълнили. След това те са извършили приблизително 27,716 XNUMX регресии по тези данни. Някои от резултатите бяха весели.
Ето само няколко от многото корелации, за които те се оказаха статистически значими:
-Приемането на лимонада има положителна корелация между вярването, че „Crash“ заслужава да спечели най-добрата снимка
-Яденето на миди е положително свързано с десницата
- Яденето на трапезна сол е в положителна връзка с положителните отношения с вашия доставчик на интернет услуги
Ясно е, че това са нелепи корелации, но това, което е още по-важно да се вземе предвид, е, че някои от тях могат да бъдат реални корелации. Корелацията обаче не е равнопоставена. С тези примери е лесно да се забележи проблем с анализа, извършен върху данните. Може да е по-трудно да забележите този проблем, когато анализирате данни, свързани с вашия бизнес или нов продукт, върху който работи вашата компания.
Важно е да направите крачка назад при преглед или анализ на данни и да разберете кога може да съществува предубеденост, умишлено или неволно и да внимавате за това.
Данните са от полза
Знам, че съм прекарал по-голямата част от този блог в разговори за различни начини, по които данните могат да бъдат злоупотребявани или неправилно разбрани, но искам да добавя, че анализът на данни като цяло е отличен гръбнак за вземане на решения. Това може да помогне значително да се намали рискът и да поддържа служителите по-добре информирани и по-продуктивни. Бих силно препоръчал да използвате данни, за да управлявате бизнес решения, но също така е важно данните да не са единственият решаващ фактор.
Ако се интересувате да прочетете повече за проучването от FiveThirtyEight по-горе, моля използвайте връзката по-долу:
https://fivethirtyeight.com/features/you-cant-trust-what-you-read-about-nutrition/
