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這篇文章給大家介紹大數據從業者需認清數據分析的邊界是什么，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。
大數據時代的到來，各家公司的數據積累得越來越多，獲取數據成本不斷降低，很多人開始走向另一個危險的極端，那就是任何事情都要看數據，任何決定都依賴數據。作為運營的數據分析人員，不要陷在“唯數據論”這個坑里。
數據庫并不能記錄一切
通過數據庫中的記錄，你能夠充分了解你的業務嗎？答案是否定的。說白了，數據庫只是記錄了發生在業務鏈條上的行為，但行為的結果并不代表業務的全部。
舉個例子，通過用戶的使用行為數據，就能知道用戶的體驗嗎？并不能，我們只是根據用戶的“行為結果”猜測他使用產品體驗的好壞。
真正的用戶感覺，在他們的心里，很難通過既定的使用路徑和產品功能體現出來。
那么，數據庫不能記錄的信息，怎么獲取呢？答案其實很簡單，通過外部手段，創造條件去獲取。概括為“調查”和“實驗”兩個詞。
例如，用戶體驗不能量化的問題，直接問不就好了？調查分為訪談和問卷調查兩種方式，每種方式都需要落地成可量化的結果。
問卷調查建議規律性地長期進行，連續收集的數據在時間維度上可比，價值遠遠大于單次的問卷調查。
實驗的方式也是一種創造數據的手段。通過實驗組和對照組，創造出一個對比的條件，進而量化出差異，最終形成可靠的判斷。
不要分離多重因素的影響
有些因素疊加可能相互放大影響，有些則可能相互抑制，宏觀指標只是眾多影響的結果，內部的影響機制是黑箱。
那么怎么辦呢？怎樣衡量具體某個運營動作帶來的影響呢？答案就是實驗，也只有實驗。
數據不能代表邏輯推理
一個邏輯混亂的人，給他再多的數據也不會得出正確的結論。能否形成正確的判斷和合理的決策，很大程度上并不取決于數據的多少，數據足夠(信息充分)就可以了。
大多數會因數據而變懶
為什么這么說呢？大多數管理層都會因為數據資源的豐富而或多或少地放棄思考。
許多人，因為自身長期業務經驗的積累，其實是有很好的直覺。而現在，卻被一個不熟悉業務，只會從數據庫中做些統計的數據分析師牽著鼻子走。許多人過分地“敬畏數據”。這個現象是值得警覺的。
曾經有一位資深的企業家說，數據分析使人短視甚至盲目。
所以，真正優秀的數據分析(業務分析)有很高的門檻的。這個門檻并不來自于分析方法的應用，而來自于對業務的理解。只有對業務有深刻的理解，才能將分析方法用對地方，才能正確地解讀信息，獲得結論。
關于大數據從業者需認清數據分析的邊界是什么就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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