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数据分析的三大误区_数据分析师
2016-02-22
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数据分析的三大误区

Mr.林：小白，刚才对数据分析进行了简要介绍，而在实际的学习、工作中，常常有数据分析人员陷入一些误区，现在我来讲一讲这些误区，你日后一定要注意。

小白：好的，请Mr.林指教。

分析目的不明确，为分析而分析

Mr.林：经常有人问：要用多少图？除了摆数据，还需要说些什么？在此我想说的是，数据分析不应为了分析而分析，而是应该围绕你的分析目的（了解现状、找出业务变动原因、预测发展等）而进行分析。

只有对自己的目的有清晰的认识，你才知道要怎样去实现这个目的，需要通过哪些图表展现，才会知道这些图表是否能反映问题，自然而然地进行相应的问题分析，而不是连该说些什么都不知道。

缺乏业务知识，分析结果偏离实际

Mr.林：目前现有的数据分析师大多是统计学、计算机、数学等专业出身，他们大多缺乏从事营销、管理方面的工作经验，对业务的理解相对较浅，对数据的分析偏重于数据分析方法的使用，如回归分析、相关分析等。

有的公司老板抱怨手下的数据分析师每天给他看几十个零散数据，虽然做出的报告很专业，图表也很漂亮，但所作的分析忽视了业务逻辑上的关联性，得不到全面、综合性的结论。

在企业中所作的数据分析不是纯数据分析，而是需要多从业务方面进行分析，不应停留在数据表面，要思考数据背后的事实与真相，使得分析结果更加切合实际，为老板的决策提供有力的支撑，否则就是纸上谈兵。

所以说，数据分析师的任务不是单纯做数学题，数据分析师还必须懂营销，懂管理，更要懂策略。

一味追求使用高级分析方法，热衷研究模型

Mr.林：在进行数据分析时，相当一部分人都喜欢用回归分析、因子分析等高级分析方法，总认为有分析模型就是专业的，只有这样才能体现专业性，结果才是可信的。其实不然，高级的数据分析方法不一定是最好的，能够简单有效解决问题的方法才是最好的。

我们坚信，仅有分析模型远远不够，围绕业务发现问题并解决问题才是数据分析的最终目的！不论高级的分析方法还是简单的分析方法，只要能够解决业务问题，就是好方法，正如我们常说的“不论黑猫还是白猫，只要能抓老鼠就是好猫”。

小白：好的，我在以后的工作中会注意这些的，做好一个数据分析师并不是一件容易的事，我要努力向Mr.林靠齐。


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