是原因，这被称为错误因果关系，它是数据分析中最常见的错误之一。通常还有另一个因素导致了观察到的趋势。因此，请花时间收集足够的信息并确保您的结论是准确的。
将当前数据与前一时期的数据进行比较
如果您在识别趋势和模式方面遇到困难，这可能是因为您正在孤立地查看数据。你无法发现趋势，因为你所看到的一切只是更大事物的一部分。您缺少与前一时期数据的连接。
要找到这种联系，请将当前数据与过去的数据进行比较。如果不可能的话（例如，您正在查看全新产品功能的使用数据，或者这是您的第一次分析），那么请查看您的行业基准。
在 Google 上搜索“[部门] 绩效统计”或“[部门] [行业] 统计”将为不同的公司、部门和行业提供有用的基准。会议上发 台灣 號碼 表的特定主题出版物和研究也是基准数据的良好来源。
例如，Zendesk Benchmark允许公司将客户支持数据与行业平均水平进行比较：
Zendesk Benchmark是一种将您的数据与基准进行比较的方法，帮助您衡量您所在行业支持团队的效率。
提示：如果使用基准数据，可能很难找到类似规模或成熟度的公司。因此，请使用这些数字作为指导，但不要直接比较结果。
寻找与你的预期相反的数据
当您分析数据时，您会对您想知道什么以及希望找到什么信息设定明确的目标和期望。但这可能会导致感知 白俄罗斯商业名录 偏差，您更有可能注意到证实现有假设或假说的趋势。
保持开放的心态，寻找与您的预期相反的趋势或结果。还要寻找原始数据中的异常值。这种做法将帮助你避免做出证实根深蒂固信念的选择性结论。
如果发现任何异常，请进一步调查——可能有一个简单的解释。例如，您的营销团队发送了一封电子邮件简报，但您没有看到网站有任何流量。也许他们将其发送到内部测试列表或忘记向链接添加UTM 参数。
还要跟踪显著异常值如何影响您的底线。它们很容易扭曲平均值，因此你需要跟踪中位数。它使用数值数据的平均值，因此受异常值的影响较小。可能需要将异常值从分析中完全排除。
可视化数据并解释结果
以视觉方式呈现数据而不是以电子表格形式呈现数据通常更容易理解和解释数据。使用Google Data Studio或Tableau以图表、图形或其他图形显示的形式呈现您的数据，以便您可以清楚地将您 创建忠诚度计划时常见的错误 的发现传达给其他团队成员。
如果您正在处理大量数据，请不要尝试一次呈现太多信息。如果以简单的图表形式呈现数据分析结果，观众会更容易接受。
下一步：分析完数据后该做什么
如果您对收到的信息不采取任何措施，那么收集和分析所有这些数据就毫无意义。利用结果，您可以：
- 根据当前数据设定现实的目标和关键绩效指标（KPI）。
- 提高客户服务质量，因为分析将帮助您了解客户的需求和行为。
- 根据您的产品使用情况和支持请求对产品路线图进行优先排序。
- 做出更明智和自信的业务决策，因为您将清楚地了解什么可行，什么不可行。
虽然数据分析通常很耗时，但重要的是要记住它不是最终目标。分析数据以便将来能够做出明智的决策。