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數據分析最容易出現哪些錯誤
2016-07-14
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數據分析最容易出現哪些錯誤

由于數據分析的價值越來越高，很多企業用戶都非常重視。然而，在分析的道路上，不少專業人士發現，企業用戶存在很多誤解，為了幫助企業更好的認識數據分析，特總結了這篇數據分析錯誤總結，幫助大家規避常見的數據分析錯誤。


一、沒有足夠的數據

團隊呈現出來的數據也許有分析的價值，然而細節也非常重要。從目前的企業用戶分析中可以發現，不少企業用戶光了解總結數據，不去分析細節數據，這樣往往會錯過很多數據變化，甚至找不到真正左右消費者行為的原因，為企業判斷帶來錯誤參考。

不僅如此，數據存儲的少，還會會導致分析不全面。而實際上，無論是老企業用戶還是初創業企業，數據的存儲都是必須的，哪怕量很大，也不需要擔心，因為現在的數據存儲成本很低，完全不需要擔心會增加企業支出負擔。

二、不了解數據的內在含義

不少公司用戶認為，我招人來分析數據，就能得到自己想要的有價值的信息。然而，這些企業用戶卻忽視了很重要的一點，員工是否真正的了解數據的內在含義，是否會給企業帶來積極影響。而在這種前提下，團隊只會盲目的開發產品、盲目的執行，最終失敗，卻依然找不到自己失敗的原因。

三、數據存儲時間短

一些企業為了節省空間和費用，會在一段時間之后將數據清零，輸入新的數據，這樣的做法看起來好像是企業賺了。實際上是企業賠了。因為對于企業來講，數據是最大的參考資本。很多有價值的信息都來自數據分析，而大數據分析并不是一段時間就結束的，它是一個長久的過程，在這個過程中，也許是很早之前的一小段信息，也許是當前的一點內容，都可能為企業帶來翻天覆地的影響。

所以，專業人士建議企業最好將數據長期存儲，及時備份。

四、過度總結

專業人士指出，也有不少企業用戶，每隔一段時間就希望總結出一些內容，導致內容匱乏。也有不少企業用戶記錄的都是平均數值，卻沒有考慮每一分鐘的銷售是多少，影響是多大。這種表面的華麗看起來不錯，但是真正的實用性并不大。


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