数据分析行业的错误有哪些？这才是数据分析师常见的错误

1、数据分析行业的错误有哪些——只关心数据

博思艾伦咨询公司(Booz Allen Hamilton)的数据科学家柯克•波恩(Kirk Borne)表示:“人们忘记了数据的使用、保护和统计会引发道德问题，即认为相关性就是因果关系。”人们忘记了，如果你处理数据的时间足够长，它会告诉你任何事情，如果你有很多数据，你就可以发现相关性。如果人们有大数据，他们会相信他们看到的任何东西。

数据科学家常常对从多个来源获取数据感到兴奋，并开始创建图表和可视化来进行分析，而忽略了增长所需要的商业智慧。这对任何组织来说都是一件危险的事情。数据科学家经常给数据太多的权力来做决定。他们没有足够重视发展自己的商业智慧，也不明白分析如何能使公司受益。数据科学家不仅要让数据说话，还要运用数据的智慧。数据应该是影响决策的因素，而不是数据科学项目决策的最终声音。公司应该雇佣数据科学家，他们将领域知识和技术专长结合起来，这是避免错误的理想情况。

2、数据分析行业的错误有哪些——忽略的可能性

数据科学家往往会忘记解决方案的可能性，从而导致更多的错误决策。数据科学家经常犯错误，因为他们常说，如果企业采取X操作，就会达到Y目标。对于一个特定的问题没有单一的答案，所以要确定数据科学家从不同的可能性中做出的选择。指定问题的可能性不止一种，它们有些不确定。情景规划和概率论是数据科学的两个基本核心，不能忽视，应该用来确定决策的准确性和频率。

3、数据分析行业的错误有哪些——建立一个错误的人口模型

如果数据项目的目的是建模客户影响模式，但他们只考虑来自具有高度影响力的客户的行为数据，这不是正确的方法。该模型不仅要考虑影响力较大的客户的行为数据，还要考虑影响力较小但具有潜在影响力的客户的行为数据。低估人口中任何一方的预测能力都可能导致模型倾斜或降低一些重要变量的重要性。

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