大数据分析的常见误区，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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初学者在作数据分析时应该警惕以下五种分析误区：

误区1：轻视业务、偏离业务

数据分析是源于业务的需求，同时服务于业务需求。轻视业务、脱离业务必然使数据分析失去意义。很多数据分析人员更专注于技术层面，对于营销和管理领域的知识和技能并不十分了解，导致他们在工作中与业务环节出现脱节。有的分析报告内容看上去非常漂亮、专业、复杂，但是让老板看起来非常吃力，缺少的是业务逻辑，很难指导业务实践。

所以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。

误区2：方法论至上

数据分析方法论是对一个数据分析项目的整体工作起到指导作用的思路模型。随着现代社会商业活动的发展，不断涌现出许多新的商业模式和新的营销理念。

以往成熟的分析方法论固然实用，但是每一个业务，每一次分析，都应该在原有方法的基础上，需要数据分析人员结合新的商业模式，具体问题具体分析，对待每次分析，都应该是一种面对全新挑战的姿态，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。

误区3：分析目的不明确

面对海量的数据，我们常常会觉得好像身处大海之中，盲无方向，不知所措，用什么分析方法，作什么图表，需要哪些数据，写什么形式的报告往往使我们百般纠结。

对于一个项目而言，首先要根据业务方的需求，明确为什么要做数据分析，要解决什么问题，也就是分析的目的。然后针对分析目的，搭建分析框架，选择分析方法和具体分析指标，以及明确抽取哪些数据，用到哪些图表等分析思路，只有对分析目的有清晰的认识，才会避开为分析而分析的误区，分析的结果和过程就越有价值。

误区4：追求完美算法

有些人在进行数据分析时持有一种固执的观念，追求所谓的尖端的、高级的、显示自己技术水准的分析技术，认为分析技术越高级越好，越尖端越厉害。明明有现成的、简单的、又非常适用的方案不采用，而把时间用在对数据算法追求。

追求技术的进步和发展本身没有错，但不能一味强调高级方法。节约时间、节省资源，拿出高性价比的解决方案才是企业需要的工作态度，所以不论是高级的方法还是低级方法，只要能解决问题，就是好方法。

误区5：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。其原因除了有企业管理层对数据分析的认识和定位存在问题，还有数据分析人员的业务经验不足和工作态度消极等因素。

在企业数据化运营的应用场景来中，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。

随着社会商业活动的发展变化，以及数据体量的飞速扩大，企业的业务需求会不断变化，数据分析的环境也会更加复杂，所以作为数据分析人员，要结合业务需求，保持独立思考的心态，大胆假设，小心求证，警惕和避免走进数据分析的误区。

看完上述内容，你们掌握大数据分析的常见误区的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

本文标题：大数据分析的常见误区
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