避坑指南!数据分析最容易被忽略的10个错误

本文总结了数据分析的几个阶段中最常犯的10个错误,以及规避的方法,收藏起来,分析不翻车!工具

避坑指南!数据分析最容易被忽略的10个错误

 

 1、数据采集阶段

一、数据失真学习

数据是可能骗人的,好比店铺、电影的评分,可能被人为操控;好比某公司发布的行业分析报告,也具备很大的主观性。spa

基于错误的数据,作出的分析结论是无益甚至是有害的。因此在采集数据时,咱们先要考证数据的来源及可信度,还要关注不符合常理的数据变化,对数据采集方法进行调整。blog

二、幸存者误差数据分析

就算数据是真实的,也不能轻信。class

举个有名的例子,二战时英军发现,从战场飞回来的战机,机身上的弹孔比引擎和油箱上的要多的多,根据这个数据,咱们很容易得出要增强机身的防御的建议。但事实的真相倒是,那些引擎和油箱上中弹的飞机已经回不来了,咱们更应增强引擎和油箱的防御,这就是常说的“幸存者误差”。效率

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形成幸存者误差的缘由,实际上是取样出现了误差,在数据采集时,咱们要避免主观臆断,推演各种可能性,科学取样。基础

2、数据处理阶段

一、原始数据没有备份变量

不少新手在拿到原始数据后,喜欢在原始数据基础上把异常值剔除,再备份再作数据处理。但时常到后面发现删除的值其实并不是异常值或者仍然有价值,这时候想找回值就麻烦了。因此,当咱们拿到原始数据后,第一件事就是要作好备份。互联网

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二、不重视数据清洗

拿到数据后,大量繁琐的数据清洗工做经常让数据分析师们感到烦恼,不少人会图省事略过一些步骤,但这经常会形成返工,拖延了项目进度。

干净的数据源是咱们一切分析工做的基础,咱们须要重视数据清洗。固然了,为了提升数据处理效率,咱们能够采用专业的数据分析工具。就拿我在用的FineBI来讲,极大简化了数据处理流程,仅需拖拽就能完成数据的清洗、转化、抽取、合并、计算等功能,咱们不须要花大量时间在数据处理上,能够把精力聚焦在业务分析上。

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3、数据分析阶段

一、过分追求技巧

熟练使用各类数据分析工具如Excel、SQL、FineBI、Python,以及各种经典的分析方法,是每一个数据分析大神的基本功,但这并不意味着,好的数据分析,就必定要用到各类高级的工具和方法。

不少数据分析新人会去搜罗各类最新的分析方法和思路,套用在项目中,以证实本身的工做能力。但真正优秀的数据分析,依靠的是不断深刻地探索,以及严谨的逻辑链条。再好的工具和方法,都是为人服务的,合适的就是最好的。

二、过分依赖套路

咱们不能过分追求技巧,但必要的方法论储备是要有的。在数据分析行业,并不存在“一招鲜,吃遍天”。

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咱们在刚开始学习数据分析时,会学习各类解题套路,但真正实操时,其实并不存在通用的套路。不一样的行业、不一样的业务,不一样的阶段,哪怕用的是同一种分析方法,结论都应有所区别。好比to C和to B行业的客户运营就是不同的,好比互联网初创公司可能追求用户增加,步入成熟期后追求利润率提升。

这里并非鼓励你们盲目追求技术,而是咱们要在平常工做中多学习积累分析思路和方法,丰富本身的武器库,未来胜任更多的应用场景。

三、相关性≠因果性

在分析时,咱们经常将不一样指标的数据进行关联分析,找出问题的缘由。但这样每每会犯一个错误,就是错把相关当成因果。

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咱们经过统计,发现常吃海参的人比不吃海参的人智商要高一些,但这背后实际上是由于吃海参的人广泛比较富裕,于是受教育水平高,测出的智商高,咱们不能说为了提升智商赶忙去吃海参。

为了不这一错误,咱们在对数据间的相关性进行逻辑推演时,应时刻带着批判性思惟,考虑各类中介变量。

四、由结果推缘由

错误的数据,披上科学的外衣,是很危险的事。若是咱们在开始分析前,就已经在内心预设了一个结论,带着结论找缘由,射箭画靶,那作出的分析可能毫无价值甚至可能带来极大的损失

数据分析的优点,在于尊重客观数据而并不是人的主观臆断。因此,咱们在进行数据分析前,应摒弃主观臆想和经验主义,相信常识和客观数据,分析时还要屡次检查逻辑的严谨性。

4、分析报告阶段

一、误导性图表

业内都说字不如表、表不如图,但比不用图表更可怕的,是用误导性图表。好比下面这两张图,光看左边会明显感知到数据在飞速增加,而看到右边才能得知真正的增加速度。

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我认为,报告仍是应当追求真实,不逃避问题、不美化缺陷,也是分析师的职责所在。

二、结论脱离业务实际

不少人在汇报结论时,只是简单把数据分析结果说了一通,得出一些模拟两可或者你们都知道的废话,并无联系到业务实际,也并不具有可行性,这样的报告参考价值很低。

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业务决策不光是业务人员的事,数据分析人员每每能从客观的角度提出独特的看法。我建议你们多和业务人员交流,至少要熟悉各个业务环节,了解提出数据分析需求的缘由,最终得出的结论要有针对性,给出具体可落地的实质建议。

分享一下这个分析工具,回个“数据分析”就能拿得!

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