数据分析的4大误区
在实际工作、学习中，数据分析人员常常会陷入4个误区，而这些误区很有可能导致数据的不完整，缺乏针对性，影响决策者做出正确的决策。
1.忽略数据分析的核心，为了数据而分析
很多数据分析师在分析数据的时候，都是带着“怎样才能把这些数据用图表完美地展现出来？”“需要用多少张图”等数据展现上的问题，而这些问题并没有明确数据分析的目的、核心。
所以，数据分析师在分析数据的过程中，应该围绕企业现状、业务变动情况及原因、预测未来趋势来进行分析，这样才能扣住数据分析的核心，才能体现出数据分析的价值。
只有这样，分析出来的数据才能对决策者有参考意义，才能不浪费时间并做出有用的数据分析资料，才能对企业有实际上的改善作用。
2.忽略业务知识，数据偏离实际轨道
目前很多数据分析师都是统计学、数据处理、计算机等专业出身，他们大多缺乏管理和营销方面的工作经验，所以在进行数据分析的时候大多都是从数据分析本身出发。
但是对于决策者来说，这样的数据分析并不具有实用性。数据分析报告的内容做得再精美，因为没有切合实际业务，也得不到全面、综合性的结论。这样的数据分析只是“空白”资料，对决策没有什么实际意义。
所以，数据分析师在分析数据的时候，应该从企业业务出发，需要懂管理、懂营销、懂策略，这样才能做出一份有含金量的数据分析。
3.忽略业务问题，追求高级分析模型
有很多数据分析师，总认为高级分析模型（回归分析、因子分析等）是专业的，就一味地使用高级分析模型，以体现自己分析出来的数据具有专业性。其实这样的想法不完全对。
数据分析师只要能够用数据，简单地说明在企业业务中出现的问题、出现问题的原因以及解决方法，就能很好地诠释出数据的核心以及质量。如果数据分析做得很漂亮，但是决策者看不懂，不能一目了然地明白数据所表达的意思，那无疑是失败的数据分析。
4.为数据而找数据，迎合观点
很多数据分析师在分析数据之前，很有可能自己就有一个观点或者决策者有一个观点，然后他们就会围绕这个观点来进行数据分析。这样很有可能导致数据的不完整性，使数据具有局限性，分析出来的数据也不一定是正确的，只会误导决策，使企业蒙受一定的损失。
所以，在进行数据分析的时候，应该保持中立的状态，客观真实地去分析数据，尽量不要“为了迎合一个观点而去找数据”，减少利益牵扯，这样的数据分析才是有价值的。
