数据时代的到来让人们对于数据分析的掌握更加重视，如今数据分析已经不仅是一项技术了，它也是一种思维能力。因此对于未来产品、市场、运营、管理等岗位来说招聘者也将会把数据分析技能作为考量的标准之一。现在很多企业的数据不断扩大，业务需求也在不断增加，数据分析的误区也经常被人忽视，因此初学者一不小心就很容易在数据分析上犯错误，为避免这些错误，今天我们就来介绍一下常见数据分析的误区和避免数据分析错误的经验和方法，希望能够对大家有所帮助。

常见数据分析的误区

1、数据必须是客观的，事实上资料也是骗人的，举例来说，第二次世界大战时，英军发现从战场返回的战机，机身上的弹孔比发动机和油箱上的多，根据这一数据，很容易就得出建议，加强机身的保护。但是，事实上，飞机在发动机和油箱上被击中后再也回不来了，更应该加强对发动机和油箱的保护，这就是人们常说的“幸存者偏差”。资料可以被人操纵。例如商店评论，电影评分，或者某公司发布的行业分析报告，这些都有一些主观性。根据错误数据得出的分析结论是没有益处的，甚至是有害的。分析数据时要先考证数据的来源和可信度，还应注意不符合常理的数据变化，调整数据采集方法。

2、轻视事业，初学者很容易出现数据分析错误，只懂技术而不懂业务并不能真正理解业务需求。许多初学者认为，在工作中只需要勤奋才能敲出代码。优秀的分析人员既了解技术，又了解商业。由于技术是服务于商业的，企业衡量技术的价值并不在于分析技术的精湛程度，而在于它是否有助于商业。资料分析员还应该多到一线了解业务操作，帮助解决业务操作中遇到的各种问题。除商业知识外，我们还需要建立丰富的数据分析模型库，以适应不同的商业场景，例如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、购物篮分析模型、四象限模型等。

3、对数据过度依赖，数据分析仅仅是对业务决策的帮助，而非核心驱动因素。很多数据都是没有意义的，对数据的过度依赖甚至会导致上级做出错误的决策。一个可靠的分析结论不仅来自于对关键数据的分析，还来自于分析师对业务的理解和经验的积累。假如仅仅将论证过程简化到数据分析过程中实际上就是一种懒惰。

4、忽视效率，在追求效率的商业活动中，数据分析是一个完整的环节。许多初学者很容易陷入追求完美算法的陷阱，放简单的方案不用，花大量的时间钻研数据算法的牛角尖，最后交出一份领导懒得看的长文。对于公司来说，这种工作态度并不可取。推进分析结论落地是数据分析价值的体现，数据分析师除了要使用最高效的算法外，还要拿出能被决策层和执行层所信任的分析报告。

过于“套路”，也许在数据分析的学习中习惯了各种各样的解题套路，但是实际操作中却没有通用的分析套路。即使是在不同行业，不同业务，不同阶段中，即使用同一分析方法得出的结论也应该有所不同。对每一个分析，都要结合业务场景进行思考，得出的结论要有针对性，不能一成不变，也不能简单地依赖于过往的类似案例。

在大数据时代下，对知识和工具库的实时更新也需要警惕并避免在上述数据分析上犯错误。了解常见数据分析的误区对我们的工作帮助很大，如果您想了解更多关于数据分析的相关内容，请您继续关注中培伟业。