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數據分析也有做不到的事情
2016-08-06
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數據分析也有做不到的事情

不論是我們做決策的時候，還是我們進行一個事情得到結果的時候，當別人要求我們接受一個事物或者一個觀點的時候，我們經常會說我們需要一個被說服的理由，如果你要提供一個信息給你的管理者，那么給出直接的數據來說的話，他是比較容易接受的。但是數據分析也有做不到的事情。



第一、數據不能幫助我們社交，很多天才都是數據方面的高手，如果沒有經過，特別的訓練理，大腦在數據的計算方面不能很好的進行，但是大腦可以幫助我們進行社交，對于別人的情緒等進行判斷，但是我們不能通過數據來指導我們進行社交活動。


第二、數據不能分析事件的背景，一件事情的發生，其中的影響因素是非常多的，不僅僅要通過數據的判斷，還有時間以及背景的分析，有的時候一件事情的背景還不止一個，有可能是多重的背景，數據分析不能幫助我們分析事件發生的背景，數據也不能幫助我們處理這樣背景的分析，很多事情還要靠大腦的決策。


第三、大數據和大問題并不是相對應，很多人會說是不是越大的數據可以堅決越大的問題，盡管現在的數據越來越多，但是很多經濟或者政治上的問題，并不能通過數據就會改變。特別是一些立場的問題，大數據并不能幫助我們解決。


第四、數據分析的結果可能存在另類的解讀，數據都是原始的嗎？但是現在有一種觀點是數據并不都是原始的，數據分析的過程中涉及的環節很多，數據分析都是帶著已經有的目的去的，在提取數據的時候存在有意識的構建數據分析的結果，這也是數據分析中存在的問題，并不能提供給我們最原始的數據價值。


第五、偏愛潮流，數據分析總是對數量最多，或者最突出的趨勢有強烈的比較性，但是一個企業最重要，或者最新開始存在的趨勢，可能存在一些不為人知的特殊的特征，但是有可能淹沒在數據大潮中。



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