常见的数据分析误区

数据本身是客观的,但是,解读数据的人是主观的,数据分析人员在进行数据分析时常见的分析误区有:1、轻视业务、偏离业务;2、指标选择不合理;3、“套路式”分析;4、分析目的不明确;5、追求完美算法;6、推到不严谨;7、数据分析与业务应用脱节。

1、轻视业务、偏离业务;作为一个数据分析师对于自身业务一定要熟悉,脱离业务的数据分析结果很容易变得毫无价值,犯一些低级错误,甚至闹笑话。

2、指标选择不合理;指标的选择也会影响到数据分析的准确度,不同的指标得到的结果有时候是会有很大的差异的。

3、“套路式”分析;很多人在学习的时候习惯了学习一些套路,希望可以“百搭”,但是数据分析针对不同的场景、阶段、产品分析的时候都会有所差异,不能一概而论。

4、分析目的不明确;明确目标是数据分析的第一步,只有根据目标进行分析最后的结论才是有价值的,不然漫无目的的分析只是浪费时间。

5、追求完美算法;追求完美本身也不是错,但是有时间简单的方式就能解决的方式并不需要固执的追求,反而会影响效率。

6、推到不严谨;不严谨的问题是绝不能发生在数据分析师身上的,很容易让人有质疑,无法用户数据说服别人,数据就难以发挥其价值。

7、数据分析与业务应用脱节:“分析与应用两段论”是当前企业数据分析应用的普遍问题,即数据分析人员把分析报告或方案交给业务方,由业务方实施应用,对业务方应用中出现的问题或瓶颈,没有数据分析人员的跟踪和解决,造成业务落地应用的困难。

数据分析原自于业务的需求,同时服务于业务需求,如果轻视业务、脱离业务必然使数据分析失去意义。一名合格的数据分析师既要懂分析技术,又要懂业务、懂管理。以业务需求为核心,以分析思路为重点,结合分析技术的运用,才能使分析结果有实践应用的意义。

每一个业务,每一次分析,都应该在原有方法的基础上,结合新的商业模式,具体问题具体分析,以一种面对全新挑战的姿态对待每次分析,大胆假设,小心求证,开放思考、不能完全依赖过往的类似案例。

在企业数据化运营的应用场景中,业务应用落地是价值体现的重点环节,数据分析应该服务于业务应用。所以营销活动从策划到实施、再到落地应用,每个阶段都应该有数据分析的紧密结合,及时与企业各部门沟通,共享数据分析的成果,这样才能体现数据分析的真正价值。

     

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