最近续费率下降，怎么办？
可能是商户缺乏指导很难上手使用。
1）企业内部的结构化数据。是指企业自有、可用数值量化表现的数据。比如今年总营收 = 30万、客单价 = 700元/人、整体退货率 = 7% 等等。
1） 缺乏内部效度
新品发布时，只调查营销部门的想法。
应调查各业务单位，并依照部门人数比例，随机抽取调查意见。
2）缺乏外部效度
新品上市后无法满足客户期待。
留意在内部调查时，是否具备足够多元性。
数据不怕少，主要怕不好。
在日常收集数据的过程中，有时候需要数据具备时效性，过时的数据无法验证新时期的问题。有时候会因为隐私问题或者收集渠道问题，会收集到不完整的数据，条件允许就需要想办法补全。
对于量性可以采取策略性补值，比如，平均数。如果数据样本足够大，亦可选择直接删除。但在数据样本规模小，且属于稀缺数据的情况下，就要想尽一些办法利用。
还有采集到不规则或异质性的数据时，需要谨慎甄别，先从采集统计口径切入，了解具体数据的定义和计算方法，要不结果会产生极大的差异，导致决策失误。
写在最后
在数据分析的语境中，保持客观、批判性的视角是开始工作的必要条件。通过找到正确的问题，恰当地表述问题、理解这些结果与业务的关系以及推导结论的研究过程和假设，是落地分析工作的充分条件。
藉由数据采集前多方面保障数据的真实性、有效性、时效性和一致性，可以在真正进入分析阶段时，有更大可能性找到问题表征背后的“推手”。
还是那句话，前期的“慢即是快”，在数据分析之前，多思考，不厌其烦的假设、验证、修正，自然会找到数字背后真正的意义。
所以，开始数据分析前，先问问自己：
- 我清楚理解问题了吗？
- 我把问题拆解成可量化的数字了吗？
- 我想要验证哪些假设？
- 我可以从哪里获取数据？
- 我可以怎么归类数据？
- 我可以怎么处理结构化程度不同的数据？
- 我采集的数据是好数据吗？
