前幾天去 AppWorks 分享數據分析時，有人問了一個接觸數據分析的人都會遇到的問題，「當數據量很小時該怎麼分析？」
這個問題的背景是，萬丈高樓平地起，所有服務一開始使用的人一定不多，因此收集到的數據量也不會太大，在數據量小的情況下（也就是分母小的情況下），算出來的數據很容易失真，造成誤判。
這個問題在我剛開始分析數據時也遇過，我還記得我問過神來也的創辦人這個問題，他給的答案是「累積」。也許你一天只收集到 10 個人的數據，但累積 10 天就有 100 個人的數據，100 人的數據會比 10 人準確許多，就可以稍微避免數據母體過小的問題。這是我的第一個回答。
第二個回答是，相信你的直覺。根據我的經驗，在數據的準確度還不高的時候，人的判斷往往超越數據。當你開始建立一個服務，到處收集資料、接觸市場、訪談身邊好友、了解客戶，這樣的情況下，我相信人的判斷絕對遠遠超過初期收集到的資料。所以你該相信你的直覺勝過數據。
回答完後發問者也沒更進一步的提問，問題看似就這樣結束了。但其實這個問題在我心裡還一直停留著，雖然以上回答早就瞭然於胸，但我一直對這些答案都不太滿意，直到問題被提起，才又讓我回頭去想有沒有更好的解答。
人總在問題發生才會認真面對
最近重新開始一個新的服務（MyToy 兒童玩具店商平台），由於剛開始，一樣資源很少、人力吃緊、一人當十人用，每天要嘛就是開發新商品，要嘛就是寫文案下廣告，不然就是寫商品企劃，偶而還要弄弄 Banner，雖然知道數據分析很重要，但實在沒心力每天去作數據分析，一週能認真看一次報表就偷笑了。偶而在安排時間時，會檢討自己要不要把數據分析列為每天必作的功課，就像每天要盯營收報表一樣，但又覺得每天花時間在數據分析上好浪費，把時間拿去改廣告文案、改廣告素材都還來得有直接的效益。但又覺得這樣好像跟以往的觀念有衝突，應該是要重視數據才對。
這兩邊的拔河其實一直困擾著我，直到最近我才想通這件事，有時候，你不該碰數據分析。為什麼？原因是機會成本。
有接觸過數據分析的都知道，真的捲起袖子來認真測試、認真想、認真分析，也就是 Lean Startup 中的 Build → Product → Measure → Data→ Learn → Idea，每一步驟其實都非常花時間。而花了時間的結果，往往都是沒啥效果，也就只是測試出一條死路，讓我們知道這樣作不行。收集越多不可行的路對長期來說是有幫助的，但短期來說，整體其實是沒有前進的。
花了大把時間卻沒有效果，在剛開始創立事業時是很浪費的花費。與其浪費時間在那不可知的結果上，不如把時間花在比較有把握的事上。
以 MyToy 為例，因為剛成立，所以找到一個熱賣商品可能隔天馬上帶來兩倍、三倍的業績。而數據分析再怎麼會分析、再怎麼會改善也沒辦法瞬間達到兩倍、三倍的效益。更何況使用者不多的情況下，即使透過數據找到一個可以增加業績 10% 的關鍵點（能找到提昇業績 10% 的點真的很少見），一個月原本業績 100 萬，增加 10% 也才 110 萬，都遠不及找到一個熱賣商品帶來的效益。
分享會結束後，回來時我重新想這個問題終於有了比較滿意的答案，如果你心中有同樣的疑問，「當數據量很小時該怎麼分析？」，我的答案是你不該作這件事，因為時間還沒到，這時還有更多值得作的事，而效益會比數據分析來得好。
當然，你不該去分析數據，但別忘記收集數據，失去的數據就像變了心的女朋友一樣，回~不~來~了~
業配時間
業配時間2
難得寫 Blog 就是要業配回本。雖然有時候你不該花時間在數據分析上，但不代表你可以不學這件事。AppWorks 的團隊中有一堆數據相關神人，從廣告、數據分析、行銷數據，任何面向都找得到該領域的神人可以請教。
平常在寫廣告文案時，最後都會加上溫柔婉約的 CTA，想要用戶點擊卻又不能寫得太直接，「立即點擊」、「心動不如馬上行動」、「來去瞧瞧」，現在的用戶已經對這些老梗免疫了。但這次我必須要說，如果你在創業，立即點擊、馬上點擊、不要心動又不行動、不要只會瞧又不點，https://appworks.tw/accelerator/
