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

更新時(shí)間:2022-08-12 來源:黑馬程序員 瀏覽量:

IT培訓(xùn)班

  從數(shù)據(jù)分析的流程看,數(shù)據(jù)分析似乎并不復(fù)雜,但是在工作中很多數(shù)據(jù)分析人員常常會(huì)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(gè)正常運(yùn)營(yíng)的產(chǎn)品每天會(huì)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(jìn)行分析,不僅會(huì)使工作量增加,浪費(fèi)大量時(shí)間,很可能還會(huì)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(dòng)原因、預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)等)去進(jìn)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(duì)數(shù)據(jù)缺少分析

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

  3.數(shù)據(jù)分析脫離真實(shí)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(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)等專業(yè)出身,他們對(duì)于各種數(shù)據(jù)分析方法都能熟練地運(yùn)用,但是由于缺乏營(yíng)銷、管理方面的經(jīng)驗(yàn),對(duì)業(yè)務(wù)的理解不夠深刻,這就導(dǎo)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(bào)告,但是所做的分析跟業(yè)務(wù)邏輯的關(guān)聯(lián)性并不強(qiáng),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(shí)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(shí)含義,這樣才能獲得切合實(shí)際的分析結(jié)果。

  4.沒有選擇合適的分析方法

  很多人在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),喜歡使用回歸分析、聚類分析這樣的高級(jí)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(shí),高級(jí)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(jiǎn)單有效地解決問題的方法才是最好的。

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