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小心！這些誤區會導致數據分析失敗
2016-03-22
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小心！這些誤區會導致數據分析失敗

為什么同樣的數據分析，有的企業成功了，成為行業中的翹楚，有的行業失敗了，損失慘重？很明顯，這些企業在數據分析方面有著不同的操作和理解，因而導致不同的結果。而調查顯示，百分之四十的企業雖然重視數據分析，但是因為在認知上的誤區，導致他們的數據分析失敗。那么，到底是哪些誤區讓數據分析失敗呢？

一、分析目的不明確
企業為什么要做數據分析，做數據分析的好處是什么？這些都是企業在做數據分析之前要確立的，也就是我們所說的明確目標。然而，在調查中發現，不少企業雖然知道數據分析的重要性，但是并不知道應該怎么做，只是盲目的跟風。別人怎么做，自己就怎么做，別人有，自己也有，這樣面子上也過得去。但是專業人士要說的是，數據分析不是面子工程，也不是可有可無的。當你發揮其作用的時候，你會發現，自己的企業有了翻天覆地的變化。
所以，專業人士建議企業最好是明確自己的目標，然后根據自己的目標去分析數據，收集數據，從而為企業提供更精準的參考數據。
二、不合理安排時間
數據分析也是有一定流程的，先收集數據，之后再整理數據、數據分析、做表格美化表格，這樣一套流程下來，才能形成我們最終看到的漂亮的報表。而所有的步驟并不是同等重要的，要根據其步驟的重要性預估時間以及重要步驟所需要的各種數值等。做好這一切之后，再進行數據分析，不僅井然有序，還能提高工作效率。
三、認為收集數據要比分析數據更重要
收集數據重要還是分析數據重要，這是一個讓人難以選擇的選擇題。但是在實際調查中發現，百分之三十左右的企業認為數據收集的越多，就能得到越有價值的信息，因而在收集數據方面不惜花費大量血本，也有的企業認為分析數據比較重要，收集一部分數據之后就花費大量的時間去鉆研、去分析。


這兩種選擇對嗎？當然不對，因為無論是收集數據還是分析數據，都是同等重要的。只有數據收集的多，大數據分析才有基礎，只有對數據進行大量的分析，才能讓有價值的數據浮出水面，挖掘出更多的價值。所以，企業要同等看待所有的步驟。


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