數(shù)據(jù)分析的常見誤區(qū)有哪些?【Python大數(shù)據(jù)培訓】

　　從數(shù)據(jù)分析的流程看，數(shù)據(jù)分析似乎并不復雜，但是在工作中很多數(shù)據(jù)分析人員常常會陷入一些誤區(qū)，使數(shù)據(jù)分析的結(jié)果出現(xiàn)偏差。今天，筆者帶大家了解一些數(shù)據(jù)分析的常見誤區(qū)都有哪些。

　　1.盲目地收集數(shù)據(jù)

　　一個正常運營的產(chǎn)品每天會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，如果把這些數(shù)據(jù)都收集起來進行分析，不僅會使工作量增加，浪費大量時間，很可能還會得不到想要的分析結(jié)果。

　　作為一名數(shù)據(jù)分析人員，更不應(yīng)該為了分析而分析，而是應(yīng)該緊緊圍繞分析目的(了解現(xiàn)狀、分析業(yè)務(wù)變動原因、預測發(fā)展趨勢等)去進行分析。

　　所以，在開始數(shù)據(jù)收集工作之前，就應(yīng)該先把數(shù)據(jù)分析的目的梳理清楚，防止出現(xiàn)“答非所問”的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

　　2.對數(shù)據(jù)缺少分析

　　數(shù)據(jù)分析的核心就是對數(shù)據(jù)進行分析，如果只是單純地對數(shù)據(jù)進行收集、整理和匯總。而沒有將數(shù)據(jù)進行前后對比、差異化分析并總結(jié)規(guī)律，那么數(shù)據(jù)將很難對工作起到促進作用。

　　3.數(shù)據(jù)分析脫離真實業(yè)務(wù)

　　現(xiàn)在很多專門從事數(shù)據(jù)分析的人員都是計算機、統(tǒng)計學、數(shù)學等專業(yè)出身，他們對于各種數(shù)據(jù)分析方法都能熟練地運用，但是由于缺乏營銷、管理方面的經(jīng)驗，對業(yè)務(wù)的理解不夠深刻，這就導致很多數(shù)據(jù)分析人員能做出漂亮的圖表和專業(yè)的數(shù)據(jù)報告，但是所做的分析跟業(yè)務(wù)邏輯的關(guān)聯(lián)性并不強，所以得不到綜合全面的結(jié)論。

　　在任何企業(yè)做數(shù)據(jù)分析都應(yīng)該基于實際的業(yè)務(wù)，不要停留在數(shù)據(jù)表面，要去思考數(shù)據(jù)背后的真實含義，這樣才能獲得切合實際的分析結(jié)果。

　　4.沒有選擇合適的分析方法

　　很多人在進行數(shù)據(jù)分析時，喜歡使用回歸分析、聚類分析這樣的高級數(shù)據(jù)分析方法，好像有了分析模型就能體現(xiàn)自己的專業(yè)性，得到更可信的分析結(jié)果。其實，高級的數(shù)據(jù)分析方法不一定就是最好的，數(shù)據(jù)分析的最終目的是要解決業(yè)務(wù)中的問題，所以能夠簡單有效地解決問題的方法才是最好的。