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數據分析中容易出現的問題（二）
2019-01-15
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我們在上一篇文章中給大家介紹了數據分析中容易出現的錯誤，數據分析匯總容易出現的錯誤主要就是數據可視化出現的問題、過于依賴絕對值、邏輯不通、以偏概全的測試、相關關系和因果關系之間的混亂。在上一篇文章中我們給大家介紹了前四個內容，下面我們給大家講解一下相關關系和因果關系之間的混亂。


數據分析中容易出現的問題有相關關系和因果關系之間的混亂。這是由于在數據分析的邏輯里，若將相關性和因果關系混淆，也會導致成本錯誤。大部分的數據分析在處理大數據時假設相關關系直接影響因果關系，使用大數據來理解兩個變量之間的相關性通常是一個很好的實踐方法,但總是使用 “因果”類比可能導致虛假的預測和無效的決定。要想實現利用大數據的最好效果,必須理解相關關系和根源的區別?；谙嚓P性的決定可能足以采取行動,我們不需要知道原因,但這還是完全依賴于數據的類型和要解決的問題。數據科學中相關關系不是因果關系。如果兩個關系出現彼此相關的情況,也不意味著是一個導致了另一個的產生。


數據分析就是定性分析和定量分析的相互結合、不斷驗證的過程，因此隨著實際操作，總會出現大大小小的問題。但若能保持耐心，認真對待數據，便會使服務于企業的數據更加準確。另外，有其他的疑問，也可咨詢高級數據分析師，他們的經驗相當豐富。


說白了，數據分析工作中容易出現的問題主要是遇到一些不可控的問題。這些問題就是搜集好相關數據后，卻不知該從何處開始分析、投入大量的時間成本后，沒想到栽在工具使用上，分析的結果不盡人意、分析后寫出來的數據報告自己看不下去。這就需要我們明確，數據分析最終目的，不是數據分析本身，而是其結果能作為硬性指標進而指導最終的應用層決策；然后，在進行數據分析時，善于從多方位審視過程以及結果，盡量減少以下幾個方面的失誤，會幫助得出更精確的數據分析報告。


以上的內容就是小編為大家整理的數據分析中常見的數據分析問題，大家在進行數據分析的時候還是要注意細節的，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最后感謝大家的閱讀。


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