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新手做数据分析的5大误区，一定要避开！

Python程序员 · 公众号 · Python · 2021-03-11 08:10

正文

不论是数分、产品、运营、市场，在做数据分析时，都会不免踏入一些“误区”。

轻则影响工作效率，重则延误项目进展，甚至还会连累到自己的职业生涯。

以下几点错误，都是我从身边的真实案例总结而来的。大家不妨自查一下，看看自己是否也存在这些疏漏？

误区1：最后一刻才想起数据分析

很多时候，我们的上级更关注结果，而不会去监督我们的过程。

所以，经常会出现说：明天把某数据结论/某PPT给我，但我们手头什么都没准备的情况。

如果这时候你才想起来去提数和分析，很可能为时已晚。

一是工作量太大，短时间很难做出。
二是很多数据都要事先经过埋点、提数、整理得来。

如果一个业务已经跑了一年，你才想去找一开始的数据，那基本是不可能的。

建议：

从项目一开始，就有目的性的搭建数据体系，跟踪关键指标，提前埋点，复验。

误区2：重数据不重分析，重工具不重业务

虽然数据分析的基础是数据，但最终目的是通过数据结论指导业务。

很多数据分析师都把自己干成了一个“取数”、“跑数”的，给业务部门打工，从不深入分析。

这样的数据分析师，有很大的风险被被新人，还有形形色色的被提数工具淘汰！

建议：

针对数据异常或业务瓶颈，通过埋点-提数-ABtest 等定位问题，通过多种的分析方法进行分析，并提出改进建议。

在了解业务架构后，逐渐学会通过数据建模、竞品调研等，预测产品的走势、完善整个业务线。

误区3：没有分析逻辑，忽略多种变量

分析具体问题的时候，经常是头痛医头脚痛医脚。

比如需要提升转化率，就只看GMV，GMV上去了，就以为万事大吉。

但其实浏览UV、页面漏斗、交易数据这些都是核心指标，还要关注渠道匹配度、流量质量、产品功能等，要不然隐藏的问题依旧没有解决。

建议：

从宏观到微观逐个排查，抓住问题关键，得出的结论和方案才更精准、高效。

同时，提升自己对于业务的认知度，逐步形成自己的一套完整分析方法论。

误区4：过度依赖数据

数据能带给我们精准的统计，及时的反馈，但也会限制我们的灵感和创意。

如果你分析马车的数据，可能最终的结论是用户需要一辆更快的马车。

但事实上，这个需求最后是由汽车来完成的。

建议：

所以，我们不光要关注过去的结果，更要把目光放长远，学会从产品、需求、业务的维度构思问题。

既要脚踏实地，又要仰望星空。

误区5：数据分析不需要学

近两年开始，随着数据工具的迭代、数据分析理论的完善，各大厂已经形成了一套完整的数据分析工作方法，对数据分析的要求也逐步提升。

这样意味着，同样是分析数据，别人能挖掘到第五层，能指导业务。

而你只能挖掘到第一层、第二层，只能简单的得出“上升了”、“下降了”。

你说，公司会重视哪一种？

建议：

仅做数据分析的工具就有十几种，系统的分析方法有七种以上，业务模型更有几十种居多，作为初学者、底层打工人，想要提升自己，最高效的方式就是找一门系统学习的课程。

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三丰老师--数据分析专家技术总监，13 年技术岗位经验，资深数据专家。工作经历：中华网/实达软件。

无忌老师--数据分析专家对外经贸统计学专业出身，8 年资深数据分析工作经验。工作经历：百度/爱奇艺/新浪。

……

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