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探索性數據分析(EDA)是什麼？幫助產品經理深入分析，一篇文章看懂
探索性數據分析（EDA）是產品經理在進行深入分析或建模前，用來快速了解數據的一種方法。簡單來說，它幫助你了解數據的基本特徵、發現異常和缺失值等，以下將詳細介紹：
1. 了解數據的基本特徵：透過統計數據（如平均值、最大值、最小值）快速掌握數據的大概狀況。
2. 可視化數據：使用圖表（如直方圖、散點圖、箱形圖等）來查看數據的分佈、變量間的關係和潛在趨勢。
3. 發現異常和缺失值：檢查數據中是否有異常點或遺漏的數據，以確保數據的準確性。
4. 變量之間的關聯性：檢查數據中的不同變量是否相關，為後續的決策提供依據。
EDA 的目的是通過簡單的分析快速理解數據，為後續的深度分析和決策打好基礎。
要運用探索性數據分析（EDA）來幫助做出產品決策，以下是簡單的步驟指南：
1. 定義問題與目標
先明確你要解決的問題。例如，你可能想提升某個功能的用戶轉換率或找出導致用戶流失的原因。
2. 收集數據
從數據來源（如 Google Analytics、產品日誌、用戶反饋等）中收集與目標相關的數據，這可以包括用戶行為數據、產品使用數據、營銷數據等。
3. 進行基本數據檢查
- 數據總覽：查看數據有多少行、多少列，是否有缺失值。
- 統計摘要：快速檢查數據的平均值、最小值、最大值等，來了解數據的整體分佈。
4. 使用圖表進行可視化
利用簡單的圖表來快速了解數據：
- 直方圖：查看用戶行為的分佈（例如使用某個功能的頻率）。
- 散點圖：找出變量之間的關係（例如用戶使用時長與轉換率的關係）。
- 箱形圖：檢查是否有異常值，這些異常值可能會影響分析結果。
5. 檢查數據中的模式與趨勢
- 發現趨勢：例如，通過分析用戶的使用行為，發現某個功能在特定時間段更受歡迎。
- 群體分析：將用戶按不同特徵（如地區、設備、年齡）分群，看看各群體是否存在行為差異。
6. 處理異常值與缺失值
- 對於缺失數據，可以選擇補充或移除它們。
- 對於異常值，決定是否要排除，還是進一步分析其原因。
7. 根據發現制定行動計劃
根據 EDA 的結果，得出有價值的結論，然後制定具體的行動方案。例如，發現某些功能的使用頻率較低，可能需要優化或重新設計。
8. 持續監控與迭代
在產品上做出改變後，繼續收集數據，重複進行 EDA，以確認改進是否有效。
通過這些步驟，EDA 幫助你快速理解數據中的關鍵資訊，支持數據驅動的產品優化和決策。
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