数据分析常见的五个误区,新手避坑必须要看

来源:数据分析不是个事儿 今日头条 日期:2021-04-08

想提高数据分析水平,一方面需要有益经验的积累,另一方面要尽量规避错误的方法和思维。

本文列举5个做数据分析时常会陷入的误区,帮助大家在以后的分析中少走弯路。

1、数据一定客观

数据是会骗人的。

举个有名的例子,二战时英军发现,从战场飞回来的战机,机身上的弹孔比引擎和油箱上的要多得多,根据这个数据,我们很容易得出要加强机身的防护的建议。

但事实的真相却是,那些引擎和油箱上中弹的飞机已经回不来了,我们更应加强引擎和油箱的防护,这就是常说的“幸存者偏差”。

再者,数据是可能被人为操纵的。比如店铺的评论,比如电影的评分,比如某公司发布的关于其所在行业的分析报告,都具有一定的主观性。

基于错误的数据,做出的分析结论是无益甚至是有害的。所以在数据分析前,我们先要考证数据的来源及可信度,还要关注不符合常理的数据变化,对数据采集方法进行调整。

2、过度依赖数据

对于业务决策来说,数据分析只是辅助手段,而不是核心推动力。

许多数据是无意义的,过度依赖数据于决策无益甚至会引导上级做出错误的决策。

在书籍《大数据时代》中,提到了这样一种情况:

玛丽莎·迈尔在任谷歌高管期间,有时会要求员工测试41种蓝色的阴影效果,哪种被人们使用最频繁,从而决定网页工具栏的颜色。

这是陷入“数据之上”的误区,这样的数据是毫无意义的,访客能不能看出细微的差别不说,几乎没有人会因为阴影效果的不同而决定访问/不访问这一网页。

所以,一份靠谱的分析结论,既来源于对关键数据的分析,也来源于经验的积累,来源于分析师对业务的认识。如果简单地把论证过程简单地简化为数据分析过程,事实上是一种偷懒行为。

3、轻视业务

这是数据分析初学者极易犯的错误,只懂技术不懂业务,就不能真正理解业务需求。很多新手认为工作中只需要勤勤恳恳敲代码就行——无数SQL boy/girl就是这么诞生的。

最好的分析师一定是既懂技术又懂业务的。因为技术是为业务服务的,公司衡量技术的价值,不在于分析技术有多高超,而是对业务有没有贡献。

所以,数据分析师也要多去一线了解业务运作,帮助解决业务运营中遇到的各种问题。

除了深入了解业务,我们还需要积累丰富的数据分析模型库以应对各种业务场景,比如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、购物篮分析模型、四象限模型......这些经典且广泛应用的模型。

当然,这些模型如果用传统工具搭建,通常需要花费大量时间,而且不够灵活,一点小的调整就带来大量的工作量,很不友好。

好的数据分析师擅于用好的工具,如果借助FineBI,只需通过鼠标操作就能快速搭建出各种模型,而且可以根据需要随时调整,进行探索式分析。数据分析做成这样,还有谁会说对业务没有价值呢!

4、忽略效率

数据分析是整个商业活动的一环,而商业是追求效率的。很多新人容易陷入追求完美算法的陷阱,放着简单的方案不用,非要花大量时间在钻数据算法的牛角尖上,最后交出一份领导懒得看的长文报告。

对企业来说,这样的工作态度并不可取。

推动分析结论落地是数据分析价值的体现,数据分析师除了要用最具效率的算法,还需要拿出让决策层和执行层都信服的分析报告。

前面说到的FineBI工具不仅有丰富的图表样式满足各种分析场景,还可以用多个图表搭建驾驶舱,通过图表联动和上探下钻,让用户自由探索数据背后的价值,制作和应用的效率都很高。

5、“套路式”分析

在数据分析学习时我们或许习惯了各种解题套路,但在实操时其实并不存在通用的分析套路。不同的行业、不同的业务,不同的阶段,哪怕用的是同一种分析方法,结论都应有所区别。

比如to C和to B行业的客户运营就是不一样的,比如互联网初创公司可能追求用户增长,步入成熟期后追求利润率提高。

对待每一次分析,我们应该结合业务场景中思考,结论要有针对性,不能被套路束缚住,也不能简单依赖过往的类似案例。

大数据时代,企业的数据体量不断扩大,业务需求不断变化,数据分析的环境也不断变化。我们要实时更新知识和工具库,也要警惕和避免踩中上面这些数据分析的误区。

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