數據分析人員常犯的五大錯誤以及預防方法

你知道嗎？每過去1分鐘，Instagram上就多了1736111個贊，Snapchat上就多了284722個照片/視頻分享，Tinder上就多了590278次“翻牌子”。移動應用和手機游戲的飛速發展催生了巨量級的數據資料，這些數據生動地刻畫了用戶的使用軌跡和行為習慣，價值難以估量。

于是，針對這些數據開展專業研究工作的數據分析人員成了香餑餑，他們的分析結論有可能對一個產品的發展走向帶來巨大的影響。而作為數據分析人員，要在大量的數據中找到有意義、有價值的內容并不是易事。

過去，數據分析師絕大多數來自統計學或編程學的人才。隨著越來越多企業發現，數據分析人員應該同時具備數據分析能力以及商業運作能力，這種情況在近幾年才有所轉變。

對數據的解讀能力、問“正確”問題的能力以及解答問題時的靈活性，都是衡量一名數據分析人員是否足夠稱職的關鍵。

數據分析師Pavel Trejbal持有認知信息學碩士學位，就職于AppAgent（為移動游戲工作室和創業團隊提供營銷服務的一家企業）。他的學術領域涉及到許多學科，包括經濟教育學、心理學、腦科學、語言學、人工智能以及哲學。Pavel表示：“我不敢妄言自己是這些領域的專家，不過對這些領域的廣泛認識的確幫助我在面對難題時以出其不意的角度找到解決方法?！?/span>

在數字的海洋里翻滾了六年，Pavel有過不少成功的表現，也有過很糟糕的分析結論。在這里，他給我們分享了數據分析人員最常犯的五個錯誤，以及對應的預防方法/建議。

錯誤一：執著于完美的算法

明明有現成的、簡單的但非常適用的方案不采用，偏偏把時間花在對數據算法的鉆牛角尖上，這是數據分析人員所犯的最常見的錯誤。與其花上一整個月的時間交出一份無比詳盡的長文報告，不如在短時間內交出一份簡潔的數據分析。也許后者在一些細枝末節上不夠精確，但具有直接參考價值的結論才是你的上級亟需的。直擊要點才是最有效率的做法，在商業戰爭里時間太重要了！

錯誤二：迷信完美通用的方法論

千萬不要這樣做。每一個業務，每一次分析，都是有區別的。完美通用的方法論聽上去很美好，但具體的方案必須由自己思考得出。對待每次分析，都應該是面對全新挑戰的姿態，開放思考、親自分析，不能依賴過往的類似案例。

錯誤三：只看數據，忽視其他分析依據

如果在數據分析過程當中發現一些特別突出的數據變化，記?。喝诵?，必有我師焉。在定論出來之前，主動找到產品運營、社區運營或者游戲策劃商量，畢竟這些同事才是與用戶有最直接接觸、最理解產品的人。異樣的數據變化，經常來自于不科學的解讀方法或者數據采集過程中的技術錯誤。

錯誤四：清理數據的方式不科學

清理數據在數據分析工作里是個比較無趣的工序，而且往往要花上大部分的時間，但這個工序是絕對不能忽視的。在清理數據的過程當中，你會了解到哪些地方分析錯了或者遺漏了、哪些地方限制了你的解讀能力。如果跳過這個工序，分析結果很可能不靠譜，甚至得出與客觀情況完全相反的結論。

錯誤五：無法分辨不同的工具和指標

因為總會存在不同的技術設定或者指標定義，所以每一款數據分析工具都是獨一無二的。使用這些工具之前，一定要清楚區別在哪里。最近我們就有用Google Analytics采樣分析里的轉化率和收入數據來進行A/B測試。剛開始，A變量在兩項指標中都比B變量有更好的表現，但我們沒有直接采用這個結論。我們把原始數據下載下來進行手動的分析。這次的分析結果跟之前完全相反，A變量在兩項指標中都比B變量差很多。

離開座位，多多走動

Pavel確信，身為數據分析人員，無論如何都不應該守在自己的“象牙塔”里。相反，數據分析人員應該更多參與到公司的日常業務里，比如出席運營營銷體系、產品策劃團隊的會議。如此，數據分析人員才能更好地理解策劃人員及決策者的需求，接收更多跟產品直接相關的信息，并且適時提出數據分析提高產品表現的方案。除此之外，決策者們也更能理解到數據分析的價值，并且激勵整個團隊的鉆研精神。

數據分析是非常重要的一環，雖然很復雜，但掌握一定邏輯和方法后，應該說不會有太多難處。而且，這不有我們作為前車之鑒嗎？請不要再犯這些錯誤才好。