共计 1081 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。
数据分析是现在信息技术最热门的畛域之一，能够为企业带来显著的效益，通过数据来记录、剖析事物倒退的过程和预测将来趋势，其自身是主观的，但因为或多或少受到一些主观因素的影响而以致剖析后果失去意义。
受这些因素的影响，数据分析人员可能会犯的一些谬误使得剖析后果与事实产生偏差，作为数据分析界的一员，咱们该当警觉以下几大常见误区。
1、数据分析的常见误区——剖析目标不明确
面对海量的数据，咱们经常会感觉如同身处大海之中，盲无方向，手足无措，用什么分析方法，作什么图表，须要哪些数据，写什么模式的报告往往使咱们百般纠结。
对于一个我的项目而言，首先要依据业务方的需要，明确为什么要做数据分析，要解决什么问题，也就是剖析的目标。而后针对剖析目标，搭建剖析框架，抉择分析方法和具体分析指标，以及明确抽取哪些数据，用到哪些图表等剖析思路，只有对剖析目标有清晰的意识，才会避开为剖析而剖析的误区，剖析的后果和过程就越有价值。
2、数据分析的常见误区——剖析能够打消偏见
自动化零碎执行的形式不应该存在偏见，但技术是由人类建设的，也带有主观性，因而打消偏见基本上是不可能的。算法和剖析应用“训练数据”进行调整，并将重现“训练数据”所具备的任何特色，在某些状况下，这会在剖析过程中引入良性偏见，但也有可能带来更重大的偏见——因为“算法这么说”并不意味着答案是偏心的或者有用的。
3、数据分析的常见误区——剖析须要花大量的工夫
现在，疾速实现工作——无论是将产品或服务推向市场，还是近乎实时地响应客户征询，对于任何企业来说都是影响外围竞争力的重要因素。剖析听起来仿佛须要很长时间能力执行，与实现速度和敏捷性的指标南辕北辙，但这依然是一个误区。咱们经常在做数据分析时借用一下 BI 工具来实现，比方思迈特软件 Smartbi，利用 BI 软件可能大大晋升效率。
4、数据分析的常见误区——谋求完满算法
有些人在进行数据分析时持有一种执著的观点，谋求所谓的尖端的、高级的、显示本人技术水准的剖析技术，认为剖析技术越高级越好，越尖端越厉害。明明有现成的、简略的、又十分实用的计划不采纳，而把工夫用在对数据算法谋求。
谋求技术的提高和倒退自身没有错，但不能一味强调高级办法。节约工夫、节俭资源，拿出高性价比的解决方案才是企业须要的工作态度，所以不论是高级的办法还是低级办法，只有能解决问题，就是好办法。
5、数据分析的常见误区——适度依赖数据
适度依赖数据，一方面，会让咱们做很多没有价值的数据分析；另一方面，也会限度产品经理原本应有的灵感和创意。很多优良甚至平凡的产品决策，并非通过数据发现的，而是一个产品经理综合智慧的体现。
