大數據分析的常見誤區

大數據分析的常見誤區，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

初學者在作數據分析時應該警惕以下五種分析誤區：

誤區1：輕視業務、偏離業務

數據分析是源于業務的需求，同時服務于業務需求。輕視業務、脫離業務必然使數據分析失去意義。很多數據分析人員更專注于技術層面，對于營銷和管理領域的知識和技能并不十分了解，導致他們在工作中與業務環節出現脫節。有的分析報告內容看上去非常漂亮、專業、復雜，但是讓老板看起來非常吃力，缺少的是業務邏輯，很難指導業務實踐。

所以一名合格的數據分析師既要懂分析技術，又要懂業務、懂管理。以業務需求為核心，以分析思路為重點，結合分析技術的運用，才能使分析結果有實踐應用的意義。

誤區2：方法論至上

數據分析方法論是對一個數據分析項目的整體工作起到指導作用的思路模型。隨著現代社會商業活動的發展，不斷涌現出許多新的商業模式和新的營銷理念。

以往成熟的分析方法論固然實用，但是每一個業務，每一次分析，都應該在原有方法的基礎上，需要數據分析人員結合新的商業模式，具體問題具體分析，對待每次分析，都應該是一種面對全新挑戰的姿態，大膽假設，小心求證，開放思考、不能完全依賴過往的類似案例。

誤區3：分析目的不明確

面對海量的數據，我們常常會覺得好像身處大海之中，盲無方向，不知所措，用什么分析方法，作什么圖表，需要哪些數據，寫什么形式的報告往往使我們百般糾結。

對于一個項目而言，首先要根據業務方的需求，明確為什么要做數據分析，要解決什么問題，也就是分析的目的。然后針對分析目的，搭建分析框架，選擇分析方法和具體分析指標，以及明確抽取哪些數據，用到哪些圖表等分析思路，只有對分析目的有清晰的認識，才會避開為分析而分析的誤區，分析的結果和過程就越有價值。

誤區4：追求完美算法

有些人在進行數據分析時持有一種固執的觀念，追求所謂的尖端的、高級的、顯示自己技術水準的分析技術，認為分析技術越高級越好，越尖端越厲害。明明有現成的、簡單的、又非常適用的方案不采用，而把時間用在對數據算法追求。

追求技術的進步和發展本身沒有錯，但不能一味強調高級方法。節約時間、節省資源，拿出高性價比的解決方案才是企業需要的工作態度，所以不論是高級的方法還是低級方法，只要能解決問題，就是好方法。

誤區5：數據分析與業務應用脫節

“分析與應用兩段論”是當前企業數據分析應用的普遍問題，即數據分析人員把分析報告或方案交給業務方，由業務方實施應用，對業務方應用中出現的問題或瓶頸，沒有數據分析人員的跟蹤和解決，造成業務落地應用的困難。其原因除了有企業管理層對數據分析的認識和定位存在問題，還有數據分析人員的業務經驗不足和工作態度消極等因素。

在企業數據化運營的應用場景來中，業務應用落地是價值體現的重點環節，數據分析應該服務于業務應用。所以營銷活動從策劃到實施、再到落地應用，每個階段都應該有數據分析的緊密結合，及時與企業各部門溝通，共享數據分析的成果，這樣才能體現數據分析的真正價值。

隨著社會商業活動的發展變化，以及數據體量的飛速擴大，企業的業務需求會不斷變化，數據分析的環境也會更加復雜，所以作為數據分析人員，要結合業務需求，保持獨立思考的心態，大膽假設，小心求證，警惕和避免走進數據分析的誤區。

看完上述內容，你們掌握大數據分析的常見誤區的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！