做好數據分析需要警惕這些陷阱！

 

在大數據時代我們都在強調用數據說話，擺脫經驗主義和拍腦袋做決定，但是我們真的可以百分百相信數據嗎？其實不然，一些經驗不是特別豐富的數據分析小白可能就會犯這樣的錯誤：太過依賴數據而看不到事情的真相。下面就教大家如何警惕數據分析道路上的這些數據陷阱。

 

 

1. 避免太過依賴數據

過度依賴數據會讓決策者只關注數據本身，而限制了更多對業務的靈感和創意。比如，分析馬車的數據，很可能我們得出的結論，是用戶需要一匹更快的馬車。如果過度依賴數據，局限了我們的思維，就很有可能不會有汽車的誕生。

所以數據只是支持我們做出更好決策的基礎，而不是根本。優秀的戰略決策還是需要管理者通過數據發現并綜合自身的智慧而產生。

 

2. 數據樣本誤差

在進行數據分析時，一定要有可信的數據樣本，這是確保數據分析結果靠不靠譜的關鍵，如果數據樣本不具代表性，最終分析的結果也就沒有價值。因此，對于數據樣本，也要求完整和全面，用單一的、不具代表性的數據來代替全部數據進行分析，這種片面的數據得到的分析結果有可能完全是錯誤的。

 

3. 數據表達方式的誤導

我們在看數據分析圖表的時候，要警惕圖表假象。在制作數據圖表的時候，可以通過不同的數據表達技巧反映數據表現。例如：截斷數軸的方式會讓我們看到不同的數據表現結果，曲線的變化趨勢會明顯不同；還有雙重數軸等。因此，在做數據分析時，我們需要警惕一些數據處理的小伎倆，不要被數據的視覺效果所蒙蔽。

 

4. 分析目標不明確

在開始數據分析之前，我們首先要明確數據分析目標，有針對性的做數據收集，以明確我們需要收集什么數據來支撐我們做數據分析，而不是收集到大量無用的數據，既浪費時間成本又對數據分析結果無益。

 

5. 脫離業務實際

一個專業的數據分析人員，必須非常熟悉所分析項目的行業情況、業務流程以及相關知識，因為數據分析的最終結果是解決項目中存在的問題，或者給行業的決策者提供參考意見。如果不能很好地將業務知識和數據分析工作結合起來，脫離業務實際而只關心數據，在這種情況下得到的分析結果將不具有參考價值。

 

最后數據是客觀的，但是，解讀數據的人是主觀的。只有正確的認識數據，才能正確的利用數據。在做數據分析時，對待數據我們必須要有一個求證的心態。