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数据分析常见的误区有哪些?
大数据 数据分析
一个正常运营的产品每天会产生大量的数据,如果把这些数据都收集起来进行分析,不仅会使工作量增加,浪费大量时间,很可能还会得不到想要的分析结果。

​1、盲目的收集数据

一个正常运营的产品每天会产生大量的数据,如果把这些数据都收集起来进行分析,不仅会使工作量增加,浪费大量时间,很可能还会得不到想要的分析结果。作为一名数据分析人员,更不应该为了分析而分析,而是应该紧紧围绕你的分析目的(了解现状、分析业务变动原因、预测发展趋势等)去进行分析。所以,在开始数据收集工作之前,就应该先把数据分析的目的梳理清楚,防止出现”答非所问”的数据分析结果。

2、对数据缺少分析

数据分析的核心就是对数据进行分析,如果只是单纯的对数据进行收集、整理和汇总,而没有将数据进行前后比对、差异化分析并总结规律,那么数据将很难对工作起到促进作用。

3、数据分析脱离真实业务

现在很多专门从事数据分析的人员都是计算机、统计学、数学等专业出身,他们对于各种数据分析方法都能熟练的运用,但是由于缺乏营销、管理方面的经验,对业务的理解不够深刻。这就导致很多数据分析人员能做出漂亮的图表和专业的数据报告,但是所做的分析跟业务逻辑的关联性并不强,所以得不到综合全面的结论。

在任何企业做数据分析都应该基于实际的业务,不要停留在数据表面,要去思考数据背后的真实含义,这样才能获得切合实际的分析结果。

4、没有选择合适的分析方法

很多人在进行数据分析时,喜欢使用回归分析、聚类分析这样的高级数据分析方法,好像有了分析模型就能体现自己的专业性,得到更可信的分析结果。其实,高级的数据分析方法不一定就是最好的,数据分析的最终目的是要解决业务中的问题的,所以能够简单有效的解决问题的方法才是最好的。​

责任编辑:华轩 来源: 今日头条
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