你的数据分析没有效率？你可能陷入了这些误区
数据正在变得越来越重要，它可以从衡量营销活动的有效性到评估员工绩效等方面促进一切。很多公司企业只知道大数据的重要性，疯狂的存储搜集行业相关的大数据，生怕大数据风口的到来导致自己的落后，但却不知道怎样利用这些数据指导自己的业务和项目方向。
事实上，收集数据只是开展业务过程的第一步，但不做
相关分析利用就无法对企业业务进行全面准确的描述。
如果企业想要获得成功的话，需要能够有效地对数据进行收集、组织、解释、展示，而大多数企业都犯了这些常见的错误。
在数据分析中一定避免这些严重的错误：
1、收集足够的数据：采用“越多数据越好”的理念来运行业务是一个糟糕的主意，因为它没有将数量与优先级相区分。但是，在开始信任这种结论之前，企业需要最少量的数据。例如，如果企业有1000个客户，则无法选择其中的2个进行访问，因此企业需要一个更大、更具代表性的样本量。
2、收集错误的
数据类型：企业也可能收集错误的
数据类型。如果企业经营的是一家汽车维修店，却了解目标人群的饮食习惯，那么这些信息对其不会有帮助。当然，这是一个令人震惊的例子，但原理是一样的。企业需要收集数据点，以便你得出结论并采取行动，而不是为了收集数据而收集数据。
3、使用错误的
仪表板：企业的
仪表板对其结果的影响比人们想象的要大。这些工具负责将企业的所有数据收集在一个地方，为其提供整合数据和生成报告，并为多个团队成员提供访问权限。有这么多的选项可供选择，很难说哪一个是企业业务的正确选择，但是如果企业想要获得最好的工具，则需要通读所有这些选项。否则，企业可能会花费过多的时间来培训新员工，或者生成没有强调关键变量的乏味报告。
4、容许偏见扭曲自己的结论：人的思想有很大的缺陷，因此在分析数据时相信自己的直觉通常是一个坏主意。人们很容易出现一系列的认知
偏差，从确认
偏差到生存
偏差，甚至可能很快扭曲人们面前的客观信息。最好是学习这些认知
偏差，并找出弥补方法，所以人们的结论不会混乱或扭曲。
5、比较苹果和橙子：大多数新手试图在没有进行比较的时候达到目的，将一个选择的数据与另一个选择的数据相比较。这种“苹果对橙子”的比较可能会导致错误的结论，所以最好尽可能地比较自己的数据集。
6、未能隔离变量：现代应用程序通常需要审查数十个甚至数百个不同的变量，尤其是在营销行业。当企业发现一个相关性，如内容长度和访问者之间的关系时，很容易得出因果关系，但是这是很危险的(有时候也是搞笑的)。相反，企业需要隔离正在使用的变量，以便可以证明或反驳因果关系，并了解更多关于数据点之间的关系。
7、提出错误的问题：数据本身不会给企业任何结论。企业的图表和图形通常不会带来一个明显的突破。相反，企业需要提问您的数据，并使用所需的工具来发现答案。如果所问的是错误的问题，无论是误导性的还是不可行的，数据的性能如何，或者工具的直观程度如何，都无关紧要。
