大数据分析有哪些陷阱

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2021-05-06 09:17:05

  在大数据时代我们都在强调用数据说话,摆脱经验主义和拍脑袋做决定,但是我们真的可以百分百相信数据吗?其实不然,一些经验不是特别丰富的数据分析小白可能就会犯这样的错误:太过依赖数据而看不到事情的真相。下面就教大家如何警惕数据分析道路上的这些数据陷阱。


  1.避免太过依赖数据


  过度依赖数据会让决策者只关注数据本身,而限制了更多对业务的灵感和创意。比如,分析马车的数据,很可能我们得出的结论,是用户需要一匹更快的马车。如果过度依赖数据,局限了我们的思维,就很有可能不会有汽车的诞生。


  所以数据只是支持我们做出更好决策的基础,而不是根本。优秀的战略决策还是需要管理者通过数据发现并综合自身的智慧而产生。


  2.数据样本误差


  在进行数据分析时,一定要有可信的数据样本,这是确保数据分析结果靠不靠谱的关键,如果数据样本不具代表性,最终分析的结果也就没有价值。因此,对于数据样本,也要求完整和全面,用单一的、不具代表性的数据来代替全部数据进行分析,这种片面的数据得到的分析结果有可能完全是错误的。


  3.数据表达方式的误导


  我们在看数据分析图表的时候,要警惕图表假象。在制作数据图表的时候,可以通过不同的数据表达技巧反映数据表现。例如:截断数轴的方式会让我们看到不同的数据表现结果,曲线的变化趋势会明显不同;还有双重数轴等。因此,在做数据分析时,我们需要警惕一些数据处理的小伎俩,不要被数据的视觉效果所蒙蔽。


  4.分析目标不明确


  在开始数据分析之前,我们首先要明确数据分析目标,有针对性的做数据收集,以明确我们需要收集什么数据来支撑我们做数据分析,而不是收集到大量无用的数据,既浪费时间成本又对数据分析结果无益。


  5.脱离业务实际


  一个专业的数据分析人员,必须非常熟悉所分析项目的行业情况、业务流程以及相关知识,因为数据分析的最终结果是解决项目中存在的问题,或者给行业的决策者提供参考意见。如果不能很好地将业务知识和数据分析工作结合起来,脱离业务实际而只关心数据,在这种情况下得到的分析结果将不具有参考价值。


  中琛魔方大数据平台表示解读数据的人是主观的。只有正确的认识数据,才能正确的利用数据。在做数据分析时,对待数据我们必须要有一个求证的心态。

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