避免這7個數據錯誤，讓你的數據分析更有效率

數據正在成為現代企業的一個更重要的工具，幾乎可以作為一種貨幣，它可以從衡量營銷活動的有效性到評估員工績效等方面促進一切。但許多企業家認為數據本身就是有價值的。企業擁有的數據越多越好，如果有的話，企業會做出更好的決定，此時數據分析師就擔任的重要角色。

事實上，收集數據只是開展業務過程的第一步，單憑數據就無法對企業業務進行全面準確的描述。

如果企業想要獲得成功的話，也需要能夠有效地收集、組織、解釋、展示這些數據，而大多數人都犯了阻止他們這樣做的嚴重錯誤。

最常見的錯誤

在數據分析中一定避免這些嚴重的錯誤：

1.沒有收集足夠的數據。采用“越多數據越好”的理念來運行業務是一個糟糕的主意，因為它沒有將數量與優先級相區分。但是，在開始信任這種結論之前，企業需要最少量的數據。例如，如果企業有1000個客戶，則無法選擇其中的2個進行訪問，因此企業需要一個更大、更具代表性的樣本量。

2.收集錯誤的數據類型。企業也可能收集錯誤的數據類型。如果企業經營的是一家汽車維修店，卻了解目標人群的飲食習慣，那么這些信息對其不會有幫助。當然，這是一個令人震驚的例子，但原理是一樣的。企業需要收集數據點，以便你得出結論并采取行動，而不是為了收集數據而收集數據。

3.使用錯誤的儀表板。企業的儀表板對其結果的影響比人們想象的要大。這些工具負責將企業的所有數據收集在一個地方，為其提供強化數據和生成報告，并為多個團隊成員提供訪問權限。有這么多的選項可供選擇，很難說哪一個是企業業務的正確選擇，但是如果企業想要獲得最好的工具，則需要通讀所有這些選項。否則，企業可能會花費過多的時間來培訓新員工，或者生成沒有強調關鍵變量的乏味報告。

4.容許偏見扭曲自己的結論。人的思想有很大的缺陷，因此在分析數據時相信自己的直覺通常是一個壞主意。人們很容易出現一系列的認知偏差，從確認偏差到生存偏差，甚至可能很快扭曲人們面前的客觀信息。最好是學習這些認知偏差，并找出彌補方法，所以人們的結論不會混亂或扭曲。

5.比較蘋果和橙子。大多數新手試圖在沒有進行比較的時候達到目的，將一個選擇的數據與另一個選擇的數據相比較。這種“蘋果對橙子”的比較可能會導致錯誤的結論，所以最好盡可能地比較自己的數據集。

6.未能隔離變量?，F代應用程序通常需要審查數十個甚至數百個不同的變量，尤其是在營銷行業。當企業發現一個相關性，如內容長度和訪問者之間的關系時，很容易得出因果關系，但是這是很危險的(有時候也是搞笑的)。相反，企業需要隔離正在使用的變量，以便可以證明或反駁因果關系，并了解更多關于數據點之間的關系。

7.提出錯誤的問題。數據本身不會給企業任何結論。企業的圖表和圖形通常不會帶來一個明顯的突破。相反，企業需要提問您的數據，并使用所需的工具來發現答案。如果所問的是錯誤的問題，無論是誤導性的還是不可行的，數據的性能如何，或者工具的直觀程度如何，都無關緊要。

數據并不完美

數據是如此有價值以至于已經變得商品化，這是事實，但除非你知道如何有效地使用數據，否則它實際上是毫無價值的。企業的方法，組織方法，甚至是其解釋總是會出現問題，但是企業對最佳實踐的熟悉程度越高，就越有責任有效地利用其數據，企業就越有可能獲得準確、有價值的結論。不要認為自己的努力正在發揮作用，挑戰他們，并不斷調整自己的方法，發現隱藏的偏見，提出更好的問題，并從分析工作中獲得更多的價值。