数据统计口径是什么意思数据统计口径是什么意思( 五 ) _知识分享

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更不要说，数据接收、数据消费、数据存储和数据查询，这么多技术环节，多多少少都会出点问题，只是问题多大、多频繁的问题；更何况还有个人隐私保护法案这类东西，这年头追求所有数据的绝对准确，可能你会被赠送一副连在一起的手镯吧。
即使合法，即使技术上没问题，就要追求所有数据的绝对准确吗？数据本身也是有成本的：软件费、服务费、咨询费、硬件费、使用工具员工的薪酬等等。
通过这些数据的更加准确，能赚取到的收益有多少呢？
90%的准确率得出的结论和99%准确率得出的结论有什么差别吗？
90%的准确率能获取到的收益和99%准确率能获取到的收益有什么差别吗？
准确率从90%到99% ，成本要提高20倍，还做吗？
更高准确率入不敷出的话，还要追求吗？
陷阱八的应对建议：在合法范围内，有几个分析价值巨大的数据，还是要尽可能追求准确的：页面打开次数（无限加载页面可以一定长度算1页）、账号登录次数（含自动登录）及其打通、来源追踪、收入和投放成本。
陷阱九：想一次性搞定数据采集。
我很能理解为什么这么多刚做数据采集的朋友想一次性解决数据采集问题，但应用开发的技术在不停升级、变化，数据采集技术也在不断演进，只有变才是不变的！除非你的应用不再继续迭代升级，不再做任何活动页面，只扩充内容或商品数量；否则，数据采集就总得随着应用本身的变化，而不断调整。
很多朋友觉得，起码首次上线解决大部分问题，然后，随着变化而变。
我对陷阱九的应对建议是：“二八原则” 。很多工作中，我们都会用到它。优先采集那些容易产生效益数据，即：页面打开次数（无限加载页面可以一定长度算1页）、账号登录次数（含自动登录）及其打通、来源追踪、收入和投放成本，后面根据情况补充。
PS：如何更好地在数据采集时，用“二八原则”提高效益，也是能单独写篇文章的，这里只说个思路：例如：你细分页面标题查看页面流转图，发现搜索后付款的比例低于导航、推荐和运营位，那是不是可以考虑对搜索进行详细监测，看如何优化搜索功能呢？通常搜索后付款的比例不会是垫底的。
看数阶段的3个陷阱
做好数据采集后，我们有可以反映真实情况的数据了！那么，如何看数才能让人更容易从数据中看出门道呢？
刚开始做看数这项工作时，我总觉得看数就像写文案，好像谁都能看得出来什么是好文案，谁都能写两笔文案，似乎这项工作没什么门槛，谁都能做似的。做多了看数工作，我更觉得看数很像写文案了，确实没什么门槛，谁都能做；但文案金句不是谁都能写得出来的，不是谁都能让大家把数看好的。
我们来看看看数阶段的3个陷阱，你会发现避免起来，没那么难。但平凡中见神奇，把大多数人都能学会的事情做到出类拔萃，却是最难的。
陷阱十：只把数字图表化。
我们不追求自己也能做出那些，让人一眼惊艳的数据可视化作品。但把数字做成图表，真的还不够；数据可视化要帮助查看者更容易读懂数据包含的信息、甚至隐藏的秘密。
看看下面这组数据：
性别
比例
女
59.28%
男
40.72%
比较常规的数据可视化方法，就是做个饼图，表示构成比例：

文章插图
但一眼没看到图例的话，不容易直接意识到哪部分是男，哪部分是女。如果想一下子，把比例和男女，两个信息都传达出去，也许可以这么做：

文章插图
是不是一目了然了呢？我再抛砖引玉下：钱相关的可以用金币（甚至收入和成本用不同颜色）、省份可以用地图、设备占比可以用手机/PC/平板的icon等等。

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