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數據分析過程中容易犯哪些錯誤？
2016-03-20
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數據分析過程中容易犯哪些錯誤？

在進行數據分析的過程中，因為流程的復雜性，涉及的范圍比較廣，數據分析人員在進行數據分析的過程中都容易犯哪些錯誤呢？

第一、數據的缺乏，數據分析的進行時必須要建立在足量的數據的基礎上才能進行，特別是對于一些分類問題以及預測的問題，如果我們想要對一家企業進行信用評估，我們可能只是根據企業的一兩年的追蹤來得出結論，但是這些案例有的時候沒有被正確的標注出來，很多數據都是缺乏的。
第二、只依賴于一項數據分析技術，大數據分析工具有多重多樣，其中包含的數據分析技術也是有區別的，這些數據分析技術是不是有分為好的技術和壞的技術，也沒有明確的區分，但是如果想要讓數據分析的結果可以更加的精確，還是需要一些對比性的方法進行數據分析，不能直視依賴于單一的數據分析技術。
第三、找錯了目標，確定企業需要進行大數據分析的目的，才能進行數據分析，也是指引數據分析過程是不是在正確的道路上的一個衡量標準，所以在進行數據分析之前，就要確定是不是已經找到了正確的目標，是不是提對了問題。
第四、忽略數據分析人員自身的素質，數據是不是萬能，這個答案肯定是否定的，當人認為的因素也不是萬能的，數據可以幫助我們找到一些結果，但是這個過程人員也是參與的，所以數據分析人員的素質以及認為的成分在數據分析的過程中也是很重要的。
第五、使用了預測的信息，數據分析是建立在真實準確的數據的基礎上，而不是一些未來的預測信息，在進行變量替代的時候，數據分析人員要仔細的查看，是不是有的變量是不可以使用的，或者已經被誤用了。因為事物都是在不斷的變化和發展的過程中，我們不能通過預測得出準確的結論。


第六、想要回答所有的問題，數據并不是萬能，數據分析也是不是可以百分之百的解決所有的問題，只是告訴我們一些相關性的關系，幫助企業進行更好的決策。


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