数据分析师课|新公布的7个必须避免的数据分析错误，这是数据分析师不得不知的知识

1、必须避免的数据分析错误——没有收集足够的数据。

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、必须避免的数据分析错误——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、必须避免的数据分析错误——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，为其提供强化数据和生成报告，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、必须避免的数据分析错误——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、必须避免的数据分析错误——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、必须避免的数据分析错误——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、必须避免的数据分析错误——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。

以上就是有关于必须避免的数据分析错误的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。