数据分析的常见误区有哪些?【Python大数据培训】

　　从数据分析的流程看，数据分析似乎并不复杂，但是在工作中很多数据分析人员常常会陷入一些误区，使数据分析的结果出现偏差。今天，笔者带大家了解一些数据分析的常见误区都有哪些。

　　1.盲目地收集数据

　　一个正常运营的产品每天会产生大量的数据，如果把这些数据都收集起来进行分析，不仅会使工作量增加，浪费大量时间，很可能还会得不到想要的分析结果。

　　作为一名数据分析人员，更不应该为了分析而分析，而是应该紧紧围绕分析目的(了解现状、分析业务变动原因、预测发展趋势等)去进行分析。

　　所以，在开始数据收集工作之前，就应该先把数据分析的目的梳理清楚，防止出现“答非所问”的数据分析结果。

　　2.对数据缺少分析

　　数据分析的核心就是对数据进行分析，如果只是单纯地对数据进行收集、整理和汇总。而没有将数据进行前后对比、差异化分析并总结规律，那么数据将很难对工作起到促进作用。

　　3.数据分析脱离真实业务

　　现在很多专门从事数据分析的人员都是计算机、统计学、数学等专业出身，他们对于各种数据分析方法都能熟练地运用，但是由于缺乏营销、管理方面的经验，对业务的理解不够深刻，这就导致很多数据分析人员能做出漂亮的图表和专业的数据报告，但是所做的分析跟业务逻辑的关联性并不强，所以得不到综合全面的结论。

　　在任何企业做数据分析都应该基于实际的业务，不要停留在数据表面，要去思考数据背后的真实含义，这样才能获得切合实际的分析结果。

　　4.没有选择合适的分析方法

　　很多人在进行数据分析时，喜欢使用回归分析、聚类分析这样的高级数据分析方法，好像有了分析模型就能体现自己的专业性，得到更可信的分析结果。其实，高级的数据分析方法不一定就是最好的，数据分析的最终目的是要解决业务中的问题，所以能够简单有效地解决问题的方法才是最好的。