数据分析的常见误区有哪些?
【摘要】我们所见到的数据分析都是因为企业有业务需求，而我们最终也要回归到企业的业务当中去。所以整个数据分析的过程应该是从提出需求到结论落地。那么，数据分析的常见误区有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!
1. 误区1：技术至上
有些人在进行数据分析时持有一种固执的观念，追求所谓的尖端的、高级的、显示自己技术水准的分析技术，认为分析技术越高级越好，越尖端越厉害。明明有现成的、简单的、又非常适用的方案不采用，而把时间用在对数据算法追求上。
2. 误区2：业务面狭窄
前面已经说过，数据分析需要全面了解业务。
这个全面体现在数据分析不仅要关注技术层面，还要对市场、营销和管理领域的知识十分了解，只有这样储备下做出的数据分析才不会和业务环节出现脱节。有的分析报告内容看上去非常漂亮、专业、复杂，但是让老板看起来非常吃力，缺少的是业务逻辑，很难指导业务实践。
3. 误区3：分析目的不明确
面对茫茫数据，我们常常会觉得好像身处大海之中，盲无方向，不知所措，用什么分析方法，做什么图表，需要哪些数据，写什么形式的报告往往使我们百般纠结。
对于一个项目而言，首先要根据业务方的需求，明确为什么要做数据分析，要解决什么问题，也就是分析的目的。然后针对分析目的，搭建分析框架，选择分析方法和具体分析指标，以及明确抽取哪些数据，用到哪些图表等分析思路，只有对分析目的有清晰的认识，才会避开为分析而分析的误区，分析的结果和过程就越有价值。
关于数据分析的常见误区有哪些，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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