想做数据分析？先避开这4个新手常见的错误！

那为什么外推带来的用户和站内的用户，对同一个页面的需求差异那么大呢?因为这是一个以 IP 内容为主的页面，页面大部分区域都是 IP类商品，是带有一定粉丝向的。直到页面很下方才有非 IP 角度的商品，这里的商品是全品类的。说到这里，大家应该意识到了：这里还有第三个变量——楼层的内容差异。此时把第二个变量与第三个变量交叉判断，就是本次数据分析的关键问题：楼层内容与流量渠道的匹配度高低。

根据上面的分析，我们可以得出最终的结论：

外推带来的用户，对于页面的主推 IP 内容更感兴趣，说明本次外推触达的用户是更精准符合这个页面的用户群体; 而站内的用户，对于页面的主推内容是缺乏兴趣的，只有看到全品类楼层才有兴趣，说明站内自有流量与本次 IP 页面不太匹配; 综上，在后续进行同类的 IP 页面的运营活动时，若想要达成更精准的人货匹配，建议把流量重点放在外推的流量上，而降低对站内流量的效果的预期。

以上就是一次如何排除各自变量影响的分析案例。基本的思路是：不要满足于你手上抓住的那条变量，而是尽可能多地找到这个场景里的关键变量，再一个个变量去排除或者确认它的影响，最终才得到较合理的结论。

小结：跨过分析门槛→深挖分析深度

总结以上的问题，发现这些问题本质上是从分析小白→到分析进阶者之间遇到的一些门槛。就如下图一样，要输出一份符合逻辑、能对业务有实际帮助的数据分析，我们就需要避免踩到这些坑。

而我们的解法，就只有踏实做好以下的事情：

在全链路有数据意识，避免在最后一步才想起要数据分析; 对数据指标有基本认识，避免拿着指标一头雾水; 分析时要有溯源逻辑，避免仅通过一个指标判断成败; 穷举各种可能的变量，避免只抓到一个变量就下判断。

（编辑：核心网）

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