数据分析过程中容易犯哪些错误？
在进行数据分析的过程中，因为流程的复杂性，涉及的范围比较广，数据分析人员在进行数据分析的过程中都容易犯哪些错误呢？
第一、数据的缺乏，数据分析的进行时必须要建立在足量的数据的基础上才能进行，特别是对于一些分类问题以及预测的问题，如果我们想要对一家企业进行信用评估，我们可能只是根据企业的一两年的追踪来得出结论，但是这些案例有的时候没有被正确的标注出来，很多数据都是缺乏的。
第二、只依赖于一项数据分析技术，大数据分析工具有多重多样，其中包含的数据分析技术也是有区别的，这些数据分析技术是不是有分为好的技术和坏的技术，也没有明确的区分，但是如果想要让数据分析的结果可以更加的精确，还是需要一些对比性的方法进行数据分析，不能直视依赖于单一的数据分析技术。
第三、找错了目标，确定企业需要进行大数据分析的目的，才能进行数据分析，也是指引数据分析过程是不是在正确的道路上的一个衡量标准，所以在进行数据分析之前，就要确定是不是已经找到了正确的目标，是不是提对了问题。
第四、忽略数据分析人员自身的素质，数据是不是万能，这个答案肯定是否定的，当人认为的因素也不是万能的，数据可以帮助我们找到一些结果，但是这个过程人员也是参与的，所以数据分析人员的素质以及认为的成分在数据分析的过程中也是很重要的。
第五、使用了预测的信息，数据分析是建立在真实准确的数据的基础上，而不是一些未来的预测信息，在进行变量替代的时候，数据分析人员要仔细的查看，是不是有的变量是不可以使用的，或者已经被误用了。因为事物都是在不断的变化和发展的过程中，我们不能通过预测得出准确的结论。
第六、想要回答所有的问题，数据并不是万能，数据分析也是不是可以百分之百的解决所有的问题，只是告诉我们一些相关性的关系，帮助企业进行更好的决策。
