數(shù)據(jù)時(shí)代的到來讓人們對(duì)于數(shù)據(jù)分析的掌握更加重視，如今數(shù)據(jù)分析已經(jīng)不僅是一項(xiàng)技術(shù)了，它也是一種思維能力。因此對(duì)于未來產(chǎn)品、市場(chǎng)、運(yùn)營(yíng)、管理等崗位來說招聘者也將會(huì)把數(shù)據(jù)分析技能作為考量的標(biāo)準(zhǔn)之一。現(xiàn)在很多企業(yè)的數(shù)據(jù)不斷擴(kuò)大，業(yè)務(wù)需求也在不斷增加，數(shù)據(jù)分析的誤區(qū)也經(jīng)常被人忽視，因此初學(xué)者一不小心就很容易在數(shù)據(jù)分析上犯錯(cuò)誤，為避免這些錯(cuò)誤，今天我們就來介紹一下常見數(shù)據(jù)分析的誤區(qū)和避免數(shù)據(jù)分析錯(cuò)誤的經(jīng)驗(yàn)和方法，希望能夠?qū)Υ蠹矣兴鶐椭?br />

常見數(shù)據(jù)分析的誤區(qū)

1、數(shù)據(jù)必須是客觀的，事實(shí)上資料也是騙人的，舉例來說，第二次世界大戰(zhàn)時(shí)，英軍發(fā)現(xiàn)從戰(zhàn)場(chǎng)返回的戰(zhàn)機(jī)，機(jī)身上的彈孔比發(fā)動(dòng)機(jī)和油箱上的多，根據(jù)這一數(shù)據(jù)，很容易就得出建議，加強(qiáng)機(jī)身的保護(hù)。但是，事實(shí)上，飛機(jī)在發(fā)動(dòng)機(jī)和油箱上被擊中后再也回不來了，更應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)和油箱的保護(hù)，這就是人們常說的“幸存者偏差”。資料可以被人操縱。例如商店評(píng)論，電影評(píng)分，或者某公司發(fā)布的行業(yè)分析報(bào)告，這些都有一些主觀性。根據(jù)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)得出的分析結(jié)論是沒有益處的，甚至是有害的。分析數(shù)據(jù)時(shí)要先考證數(shù)據(jù)的來源和可信度，還應(yīng)注意不符合常理的數(shù)據(jù)變化，調(diào)整數(shù)據(jù)采集方法。

2、輕視事業(yè)，初學(xué)者很容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)分析錯(cuò)誤，只懂技術(shù)而不懂業(yè)務(wù)并不能真正理解業(yè)務(wù)需求。許多初學(xué)者認(rèn)為，在工作中只需要勤奮才能敲出代碼。優(yōu)秀的分析人員既了解技術(shù)，又了解商業(yè)。由于技術(shù)是服務(wù)于商業(yè)的，企業(yè)衡量技術(shù)的價(jià)值并不在于分析技術(shù)的精湛程度，而在于它是否有助于商業(yè)。資料分析員還應(yīng)該多到一線了解業(yè)務(wù)操作，幫助解決業(yè)務(wù)操作中遇到的各種問題。除商業(yè)知識(shí)外，我們還需要建立豐富的數(shù)據(jù)分析模型庫，以適應(yīng)不同的商業(yè)場(chǎng)景，例如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、購物籃分析模型、四象限模型等。

3、對(duì)數(shù)據(jù)過度依賴，數(shù)據(jù)分析僅僅是對(duì)業(yè)務(wù)決策的幫助，而非核心驅(qū)動(dòng)因素。很多數(shù)據(jù)都是沒有意義的，對(duì)數(shù)據(jù)的過度依賴甚至?xí)?dǎo)致上級(jí)做出錯(cuò)誤的決策。一個(gè)可靠的分析結(jié)論不僅來自于對(duì)關(guān)鍵數(shù)據(jù)的分析，還來自于分析師對(duì)業(yè)務(wù)的理解和經(jīng)驗(yàn)的積累。假如僅僅將論證過程簡(jiǎn)化到數(shù)據(jù)分析過程中實(shí)際上就是一種懶惰。

4、忽視效率，在追求效率的商業(yè)活動(dòng)中，數(shù)據(jù)分析是一個(gè)完整的環(huán)節(jié)。許多初學(xué)者很容易陷入追求完美算法的陷阱，放簡(jiǎn)單的方案不用，花大量的時(shí)間鉆研數(shù)據(jù)算法的牛角尖，最后交出一份領(lǐng)導(dǎo)懶得看的長(zhǎng)文。對(duì)于公司來說，這種工作態(tài)度并不可取。推進(jìn)分析結(jié)論落地是數(shù)據(jù)分析價(jià)值的體現(xiàn)，數(shù)據(jù)分析師除了要使用最高效的算法外，還要拿出能被決策層和執(zhí)行層所信任的分析報(bào)告。

過于“套路”，也許在數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)中習(xí)慣了各種各樣的解題套路，但是實(shí)際操作中卻沒有通用的分析套路。即使是在不同行業(yè)，不同業(yè)務(wù)，不同階段中，即使用同一分析方法得出的結(jié)論也應(yīng)該有所不同。對(duì)每一個(gè)分析，都要結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行思考，得出的結(jié)論要有針對(duì)性，不能一成不變，也不能簡(jiǎn)單地依賴于過往的類似案例。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，對(duì)知識(shí)和工具庫的實(shí)時(shí)更新也需要警惕并避免在上述數(shù)據(jù)分析上犯錯(cuò)誤。了解常見數(shù)據(jù)分析的誤區(qū)對(duì)我們的工作幫助很大，如果您想了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)分析的相關(guān)內(nèi)容，請(qǐng)您繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。