數據時代的到來讓人們對于數據分析的掌握更加重視，如今數據分析已經不僅是一項技術了，它也是一種思維能力。因此對于未來產品、市場、運營、管理等崗位來說招聘者也將會把數據分析技能作為考量的標準之一。現在很多企業的數據不斷擴大，業務需求也在不斷增加，數據分析的誤區也經常被人忽視，因此初學者一不小心就很容易在數據分析上犯錯誤，為避免這些錯誤，今天我們就來介紹一下常見數據分析的誤區和避免數據分析錯誤的經驗和方法，希望能夠對大家有所幫助。

常見數據分析的誤區

1、數據必須是客觀的，事實上資料也是騙人的，舉例來說，第二次世界大戰時，英軍發現從戰場返回的戰機，機身上的彈孔比發動機和油箱上的多，根據這一數據，很容易就得出建議，加強機身的保護。但是，事實上，飛機在發動機和油箱上被擊中后再也回不來了，更應該加強對發動機和油箱的保護，這就是人們常說的“幸存者偏差”。資料可以被人操縱。例如商店評論，電影評分，或者某公司發布的行業分析報告，這些都有一些主觀性。根據錯誤數據得出的分析結論是沒有益處的，甚至是有害的。分析數據時要先考證數據的來源和可信度，還應注意不符合常理的數據變化，調整數據采集方法。

2、輕視事業，初學者很容易出現數據分析錯誤，只懂技術而不懂業務并不能真正理解業務需求。許多初學者認為，在工作中只需要勤奮才能敲出代碼。優秀的分析人員既了解技術，又了解商業。由于技術是服務于商業的，企業衡量技術的價值并不在于分析技術的精湛程度，而在于它是否有助于商業。資料分析員還應該多到一線了解業務操作，幫助解決業務操作中遇到的各種問題。除商業知識外，我們還需要建立豐富的數據分析模型庫，以適應不同的商業場景，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、對數據過度依賴，數據分析僅僅是對業務決策的幫助，而非核心驅動因素。很多數據都是沒有意義的，對數據的過度依賴甚至會導致上級做出錯誤的決策。一個可靠的分析結論不僅來自于對關鍵數據的分析，還來自于分析師對業務的理解和經驗的積累。假如僅僅將論證過程簡化到數據分析過程中實際上就是一種懶惰。

4、忽視效率，在追求效率的商業活動中，數據分析是一個完整的環節。許多初學者很容易陷入追求完美算法的陷阱，放簡單的方案不用，花大量的時間鉆研數據算法的牛角尖，最后交出一份領導懶得看的長文。對于公司來說，這種工作態度并不可取。推進分析結論落地是數據分析價值的體現，數據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行層所信任的分析報告。

過于“套路”，也許在數據分析的學習中習慣了各種各樣的解題套路，但是實際操作中卻沒有通用的分析套路。即使是在不同行業，不同業務，不同階段中，即使用同一分析方法得出的結論也應該有所不同。對每一個分析，都要結合業務場景進行思考，得出的結論要有針對性，不能一成不變，也不能簡單地依賴于過往的類似案例。

在大數據時代下，對知識和工具庫的實時更新也需要警惕并避免在上述數據分析上犯錯誤。了解常見數據分析的誤區對我們的工作幫助很大，如果您想了解更多關于數據分析的相關內容，請您繼續關注中培偉業。