常见数据分析误区有哪些?
【摘要】现如今，数据正在成为现代企业的一个更重要的工具，几乎能够作为一种货币，它能够从衡量营销活动的有效性到评估职工绩效等方面促进全部。但许多企业家认为数据自身就是有价值的。那么，常见数据剖析误区有哪些呢?
1、数据必定客观
其实数据也会骗人，举个例子，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，依据这个数据很简单得出要加强机身的防护的主张。但现实的本相是引擎和油箱上中弹的飞机现已回不来了更应加强引擎和油箱的防护，这就是常说的“幸存者偏差”。
2、过度依靠数据
关于事务决策来说数据剖析只是辅助手法，而不是核心推动力。许多数据是无意义的，过度依靠数据于决策无益甚至会引导上级做出过错的决策。
3、小看事务
数据剖析初学者极易犯的过错，只懂技能不懂事务不能真正了解事务需求。许多新手认为工作中只需要兢兢业业敲代码就行，无数SQL boy/girl就这么诞生。好的剖析师既懂技能又懂事务。由于技能为事务服务，公司衡量技能的价值不在于剖析技能有多高超而是对事务有没有贡献。
4、忽略功率
数据剖析是整个商业活动的一环，而商业是寻求功率的。许多新人简单陷入寻求完美算法的圈套，放着简单的计划不必，非要花大量时刻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。
5、“套路式”剖析
在数据剖析学习时或许习惯了各种解题套路，但实操时其实并不存在通用的剖析套路。不同的行业、不同的事务，不同的阶段，哪怕用的是同一种剖析办法结论都应有所区别。
关于常见数据分析误区有哪些，环球青藤小编就和您分享到这了。如若您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。倘若您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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