在大數(shù)據(jù)時(shí)代我們都在強(qiáng)調(diào)用數(shù)據(jù)說話，擺脫經(jīng)驗(yàn)主義和拍腦袋做決定，但是我們真的可以百分百相信數(shù)據(jù)嗎？其實(shí)不然，一些經(jīng)驗(yàn)不是特別豐富的數(shù)據(jù)分析小白可能就會(huì)犯這樣的錯(cuò)誤：太過依賴數(shù)據(jù)而看不到事情的真相。下面就教大家如何警惕數(shù)據(jù)分析道路上的這些數(shù)據(jù)陷阱。

 

 

1. 避免太過依賴數(shù)據(jù)

過度依賴數(shù)據(jù)會(huì)讓決策者只關(guān)注數(shù)據(jù)本身，而限制了更多對(duì)業(yè)務(wù)的靈感和創(chuàng)意。比如，分析馬車的數(shù)據(jù)，很可能我們得出的結(jié)論，是用戶需要一匹更快的馬車。如果過度依賴數(shù)據(jù)，局限了我們的思維，就很有可能不會(huì)有汽車的誕生。

所以數(shù)據(jù)只是支持我們做出更好決策的基礎(chǔ)，而不是根本。優(yōu)秀的戰(zhàn)略決策還是需要管理者通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)并綜合自身的智慧而產(chǎn)生。

 

2. 數(shù)據(jù)樣本誤差

在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，一定要有可信的數(shù)據(jù)樣本，這是確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果靠不靠譜的關(guān)鍵，如果數(shù)據(jù)樣本不具代表性，最終分析的結(jié)果也就沒有價(jià)值。因此，對(duì)于數(shù)據(jù)樣本，也要求完整和全面，用單一的、不具代表性的數(shù)據(jù)來代替全部數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，這種片面的數(shù)據(jù)得到的分析結(jié)果有可能完全是錯(cuò)誤的。

 

3. 數(shù)據(jù)表達(dá)方式的誤導(dǎo)

我們?cè)诳磾?shù)據(jù)分析圖表的時(shí)候，要警惕圖表假象。在制作數(shù)據(jù)圖表的時(shí)候，可以通過不同的數(shù)據(jù)表達(dá)技巧反映數(shù)據(jù)表現(xiàn)。例如：截?cái)鄶?shù)軸的方式會(huì)讓我們看到不同的數(shù)據(jù)表現(xiàn)結(jié)果，曲線的變化趨勢(shì)會(huì)明顯不同；還有雙重?cái)?shù)軸等。因此，在做數(shù)據(jù)分析時(shí)，我們需要警惕一些數(shù)據(jù)處理的小伎倆，不要被數(shù)據(jù)的視覺效果所蒙蔽。

 

4. 分析目標(biāo)不明確

在開始數(shù)據(jù)分析之前，我們首先要明確數(shù)據(jù)分析目標(biāo)，有針對(duì)性的做數(shù)據(jù)收集，以明確我們需要收集什么數(shù)據(jù)來支撐我們做數(shù)據(jù)分析，而不是收集到大量無用的數(shù)據(jù)，既浪費(fèi)時(shí)間成本又對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果無益。

 

5. 脫離業(yè)務(wù)實(shí)際

一個(gè)專業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員，必須非常熟悉所分析項(xiàng)目的行業(yè)情況、業(yè)務(wù)流程以及相關(guān)知識(shí)，因?yàn)閿?shù)據(jù)分析的最終結(jié)果是解決項(xiàng)目中存在的問題，或者給行業(yè)的決策者提供參考意見。如果不能很好地將業(yè)務(wù)知識(shí)和數(shù)據(jù)分析工作結(jié)合起來，脫離業(yè)務(wù)實(shí)際而只關(guān)心數(shù)據(jù)，在這種情況下得到的分析結(jié)果將不具有參考價(jià)值。

 

最后數(shù)據(jù)是客觀的，但是，解讀數(shù)據(jù)的人是主觀的。只有正確的認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)，才能正確的利用數(shù)據(jù)。在做數(shù)據(jù)分析時(shí)，對(duì)待數(shù)據(jù)我們必須要有一個(gè)求證的心態(tài)。