数据分析的误区
初学者很容易出现数据分析错误，只懂技术而不懂业务并不能真正理解业务需求。许多初学者认为，在工作中只需要勤奋才能敲出代码。许多初学者很容易陷入追求完美算法的陷阱，放简单的方案不用，花大量的时间钻研数据算法的牛角尖，最后交出一份领导懒得看的长文。对于公司来说，这种工作态度并不可取。推进分析结论落地是数据分析价值的体现，数据分析师除了要使用最高效的算法外，还要拿出能被决策层和执行层所信任的分析报告。
优秀的分析人员既了解技术，又了解商业。由于技术是服务于商业的，企业衡量技术的价值并不在于分析技术的精湛程度，而在于它是否有助于商业。除商业知识外，我们还需要建立丰富的数据分析模型库，以适应不同的商业场景，例如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、购物篮分析模型、四象限模型等。资料分析员还应该多到一线了解业务操作，帮助解决业务操作中遇到的各种问题。分析数据时要先考证数据的来源和可信度，还应注意不符合常理的数据变化，调整数据采集方法。根据错误数据得出的分析结论是没有益处的，甚至是有害的。对数据过度依赖，数据分析仅仅是对业务决策的帮助，而非核心驱动因素。很多数据都是没有意义的，对数据的过度依赖甚至会导致上级做出错误的决策。一个可靠的分析结论不仅来自于对关键数据的分析，还来自于分析师对业务的理解和经验的积累。假如仅仅将论证过程简化到数据分析过程中实际上就是一种懒惰。在大数据时代下，对知识和工具库的实时更新也需要警惕并避免在上述数据分析上犯错误。
忽视效率，在追求效率的商业活动中，数据分析是一个完整的环节。过于“套路”，也许在数据分析的学习中习惯了各种各样的解题套路，但是实际操作中却没有通用的分析套路。即使是在不同行业，不同业务，不同阶段中，即使用同一分析方法得出的结论也应该有所不同。对每一个分析，都要结合业务场景进行思考，得出的结论要有针对性，不能一成不变，也不能简单地依赖于过往的类似案例。了解常见数据分析的误区对我们的工作帮助很大。
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