數據分析的常見誤區(qū)有哪些?【Python大數據培訓】

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

　　1.盲目地收集數據

　　一個正常運營的產品每天會產生大量的數據，如果把這些數據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果。

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

　　所以，在開始數據收集工作之前，就應該先把數據分析的目的梳理清楚，防止出現(xiàn)“答非所問”的數據分析結果。

　　2.對數據缺少分析

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

　　3.數據分析脫離真實業(yè)務

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

　　在任何企業(yè)做數據分析都應該基于實際的業(yè)務，不要停留在數據表面，要去思考數據背后的真實含義，這樣才能獲得切合實際的分析結果。

　　4.沒有選擇合適的分析方法

　　很多人在進行數據分析時，喜歡使用回歸分析、聚類分析這樣的高級數據分析方法，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果。其實，高級的數據分析方法不一定就是最好的，數據分析的最終目的是要解決業(yè)務中的問題，所以能夠簡單有效地解決問題的方法才是最好的。