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随着互联网的不断发展，企业对于数据分析的看中程度也在不断的提高，而好的数据分析能够对各个职业发展都起到推动作用，而今天我们就一起来了解一下，数据分析之前的数据收集都包含了哪些内容。
收集数据一般也可以有更专业的产品经理或数据分析师，设计师了解数据收集的过程，可以了解可能影响结论的因素都有哪些，尽量规避风险，拿到准确可靠的数据。
·数据观测时长：
根据产品特性，规律波动的数据以波动周期的整数倍为观测时长即可。如以周为周期规律性波动的以周为单位观测，一般为一周到两周。尽量避免节假日、活动期间、淡旺季切换周期内观测数据得出结论，因为数据波动大且影响因素不确定。
·数据观测方法：
如果要做数据对比，确定对比方式，AB测和改版前后对比，确保选择准确性及可行性佳的方式。如果要做AB测，则需要避免多个AB测交叉同时做，另外流量配比的多少也可能影响结果，一般采用50%：50%的流量配比。
如果采用改版前后对比的方式，则需要在产品表现平稳的时间周期内，避免旺季淡季变化周期内观测。不推荐用这种方式对比，影响因素较多，难以得出较为准确的结论。
·数据量级预估：
样本量：一要有代表性，一般数据统计采取全样本的方式，没有这类问题;有些调研性质的数据，需要通过人工处理，选取部分数据进行分析即可，此时要求选取数据要占总数据量的一定比例，才具有代表性;二是样本基数要足够说明问题，量级太低，结果波动太大，可以调高量级或拉长观测周期，再得出结论，否则没有可信度。
转化量：在样本基数足够的基础上，如果转化量级太低，也可能转化量在小范围波动时，转化率波动较大，导致数据不准确，可信度低。此时应考虑放弃观测转化率，寻找其他方式。
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