浅谈数据分析的误解「数据分析的四大误区你中招了吗」

数据分析是一种利用数据来发现问题、解决问题、优化决策的方法。在当今的大数据时代，数据分析已经成为各行各业不可或缺的技能和工具。然而，数据分析并不是一件简单的事情，很多人在进行数据分析时，会陷入一些常见的误区，导致分析结果不准确、不可靠或者无效。本文将介绍数据分析中的四大误区，以及如何避免它们。

误区一：认为数据分析是很高大上的事

很多人在提到数据分析时，就觉得那只是少数掌握高级的分析方法或是分析技能的人的事情。其实不然，真理至简。在分析方法上，我们常说的四象限分析、SPAN图、SWOT分析，都是经过验证的简单有效的分析模型，我们根据不同情况用这些模型，就是站在“前人的肩膀”上做分析。在分析工具上，做数据分析也并不要求大家都掌握 Python、精通算法，只要有合适的分析方法，找到关键性的指标，我们每个人都能用Excel、FineBI 这样的简易数据工具完成分析。

对于业务决策来说，数据分析只是辅助手段，而不是核心推动力。许多数据是无意义的，过度依赖数据于决策无益甚至会引导上级做出错误的决策。在书籍《大数据时代》中，提到了这样一种情况：玛丽莎·迈尔在任谷歌高管期间，有时会要求员工测试41种蓝色的阴影效果，哪种被人们使用最频繁从而决定网页工具栏的颜色。这是陷入“数据之上”的误区，这样的数据是毫无意义，访客能不能看出细微的差别不说，几乎没有人会因为阴影效果的不同而决定访问/不访问这一网页。

数据分析初学者极易犯的错误，只懂技术不懂业务不能真正理解业务需求。很多新手认为工作中只需要勤勤恳恳敲代码就行，无数SQL boy/girl就这么诞生。好的分析师既懂技术又懂业务。因为技术为业务服务，公司衡量技术的价值不在于分析技术有多高超而是对业务有没有贡献。数据分析师也要多去一线了解业务运作，帮助解决业务运营中遇到的各种问题。

很多数据分析师特别容易忽略的一个误区就是——只统计不下结论。我们有清晰的分析思路了，然后也用这些工具把数据分析的差不多了，最后给个数字就完了。就是这个月销售额是多少？上个月是多少？给出这些数字却不下结论。这个数字背后的业务含义是什么？反映的业务现状是好还是坏？如果好的话有多好，能不能找出一些关键的业务动作，这些动作以后可否复用，持续这种变好的趋势？如果坏，坏到什么程度，以及接下来可能还会怎么变化，这些都需要我们去下结论。

区别一个初级数据分析师和中级分析师最明显的一点就是能不能下结论，下准确的结论。否则你做的只是数据统计，而不是数据分析。