數據分析的三大誤區
Mr.林：小白，剛才對數據分析進行了簡要介紹，而在實際的學習、工作中，常常有數據分析人員陷入一些誤區，現在我來講一講這些誤區，你日后一定要注意。
小白：好的，請Mr.林指教。
分析目的不明確，為分析而分析
Mr.林：經常有人問：要用多少圖？除了擺數據，還需要說些什么？在此我想說的是，數據分析不應為了分析而分析，而是應該圍繞你的分析目的（了解現狀、找出業務變動原因、預測發展等）而進行分析。
只有對自己的目的有清晰的認識，你才知道要怎樣去實現這個目的，需要通過哪些圖表展現，才會知道這些圖表是否能反映問題，自然而然地進行相應的問題分析，而不是連該說些什么都不知道。
缺乏業務知識，分析結果偏離實際
Mr.林：目前現有的數據分析師大多是統計學、計算機、數學等專業出身，他們大多缺乏從事營銷、管理方面的工作經驗，對業務的理解相對較淺，對數據的分析偏重于數據分析方法的使用，如回歸分析、相關分析等。
有的公司老板抱怨手下的數據分析師每天給他看幾十個零散數據，雖然做出的報告很專業，圖表也很漂亮，但所作的分析忽視了業務邏輯上的關聯性，得不到全面、綜合性的結論。
在企業中所作的數據分析不是純數據分析，而是需要多從業務方面進行分析，不應停留在數據表面，要思考數據背后的事實與真相，使得分析結果更加切合實際，為老板的決策提供有力的支撐，否則就是紙上談兵。
所以說，數據分析師的任務不是單純做數學題，數據分析師還必須懂營銷，懂管理，更要懂策略。
一味追求使用高級分析方法，熱衷研究模型
Mr.林：在進行數據分析時，相當一部分人都喜歡用回歸分析、因子分析等高級分析方法，總認為有分析模型就是專業的，只有這樣才能體現專業性，結果才是可信的。其實不然，高級的數據分析方法不一定是最好的，能夠簡單有效解決問題的方法才是最好的。
我們堅信，僅有分析模型遠遠不夠，圍繞業務發現問題并解決問題才是數據分析的最終目的！不論高級的分析方法還是簡單的分析方法，只要能夠解決業務問題，就是好方法，正如我們常說的“不論黑貓還是白貓，只要能抓老鼠就是好貓”。
小白：好的，我在以后的工作中會注意這些的，做好一個數據分析師并不是一件容易的事，我要努力向Mr.林靠齊。
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