数据分析教程，让你3分钟了解常见误区！——九数云
和小九一起了解数据分析教程常见误区，让分析效率更高效
数据分析这个词这几年的确很火，大多数人都对其有很多误解。
“数据分析好高大上哦，是不是还得精通python、算法啥的”
“数据分析？大数据？是不是一起的意思？”
......
我们需要正确地认识数据分析中的“误判”现象，才能学好数据分析、避免决策上的失误。
建立在科学的统计学基础之上的数据分析，照理来说其科学性毋庸置疑，然而在日常事务中仍存在被误导的情况。要想找出问题产生的原因，得先来看下数据分析教程。
不难发现，数据分析的整个过程都需要人参与。数据是客观的，但解读数据的人是主观的，因此在涉入时存在踏入误区的可能。若错误地理解数据，致使分析结果与事实不一致，就会引起决策失误。
我们接下来可以看看几个数据分析过程中常见的误区，为大家的数据分析之路扫清障碍。
数据分析教程常见意识误区
数据分析教程常见误区：“数据分析一定很高大上吧！”
许多人提到数据分析，就觉得那只是少数掌握高级的分析方法或是分析模型的人的事情。
其实不然，真理至简。各种看起来复杂的分析方法和分析模型，都是由简演变而来的。
以分析模型举例，我们常见的ABC分析、AARRR分析、RFM分析、购物篮分析、用户留存分析等等，都是经过验证的简单有效的分析模型。
我们根据不同情况用这些模型，就是站在“前人的肩膀”上做分析。
再回到分析工具上，做数据分析也并不要求大家都掌握 Python、精通算法，只要有合适的分析方法和分析模型，找到关键性的指标，我们每个人都能用一些简易工具完成分析。
数据分析教程常见误区：“大数据才能支撑数据分析吧”
日常我们听到数据分析，往往都是和“大数据”这个词挂钩，但实际上两者并无任何依赖关系，更多是在炒作大数据这个概念。
分析需要的是特定数据，而不是更多的数据。
大数据在很多情况下，其实是无法人力剔除脏数据的情况下的方案，通过放大数据量，减少这些内容的影响。这种对于实际业务毫无意义的脏数据破坏性比较大，可能引发程序报错，对指标的准确度影响也较大。
所以如果我们的样本，已经可以反映全量数据、具有较好的质量，那就可以直接针对特定业务进行分析，并且得到的结论也具有足够的可信度。
数据分析教程常见误区：分析脱离业务
分析是无止境的，因为有着无穷无尽的变量。
但我们不能为了分析而分析，任何脱离实际业务的数据分析都只能沦为一盘散沙，所以我们必须带有明确的目的性去分析数据。
解决这个误区最管用的办法，首先就是要找到最核心的指标（北极星指标）。举个例子，比如我们当前核心目标是app促活；
再明确我们能做的事情，比如分析发现给的红包力度越大，用户越频繁使用，留存率越好。但这明显不是可行方案。
那我们最终的结论很可能是长期通过运营内容，周期性通过红包促活，这样才能保证合理的获客成本，实现良性的循环。
数据分析教程常见误区：过分依赖数据
过分依赖数据，一方面会让我们自己做很多没有价值的数据分析；另一方面，也会限制产品经理本身应有的灵感和创意。
数据分析是达到目标的一个科学手段，但不是唯一的手段，过分依赖数据会变得不科学。
当数据缺失或是问题简单时，数据分析并不是必要的步骤。假如你去造一个汽车，分析以往马车的情况意义不大，甚至限制了对汽车舒适度和速度的想象。
数据分析教程常见误区：逻辑误区
1.数据分析教程常见误区：辛普森悖论
先通过一个案例了解一下什么是辛普森悖论：
这个表格中，不管是商学院，还是法学院，男生的录取比例都比女生高很多，但是总体来看，女生录取率却是男生的两倍。
这种在分组比较中都占优势的一方，在总评中有时反而是失势的一方的情况，就是辛普森悖论。
回避辛普森悖论的方法是：
a.斟酌个别分组的权重，以一定的系数去消除以分组资料基数差异所造成的影响。
b.了解该情境是否存在其他潜在要因而进行综合考虑。
2.数据分析教程常见误区：因果陷阱
在介绍因果陷阱之前，先给大家举日常生活中经常会看到的观点：
- 打篮球能让人长高。
- 喝咖啡可以长寿。
- 不吃早饭容易变胖。
- 会撒娇的女人更好命。
然而事实并非如此。下面我们来分别给出这几个常见观点隐藏的因果陷阱：
3.数据分析教程常见误区：幸存者偏差
在讲述幸存者偏差的之前，先给大家举几个例子：
- 淘宝上卖极限运动设备的商家，尤其卖降落伞、滑翔伞的卖家好评都是满的，从来没有差评。（出事故的人：“我倒是想有差评的机会”）
- 别人家的孩子都比你强。（日常接触会放大瑕疵，偶尔接触会放大优点）
- 读书无用论、成功学。（天时地利人和缺一不可，哪怕只从自己身上看，态度勤奋可以争取，挫折都可以模仿，但头脑远见几乎不能复制。）
幸存者偏差出现的原因是逻辑和统计上的错误，本质是统计时忽略了样本的随机性和全面性，用局部样本代替了总体随机样本，从而对总体的描述出现偏差。
当然幸存者偏差还很大程度上反映了人性的弱点，人性总是会让我们忽略或筛选信息，最终导致幸存者偏差。
要避免幸存者偏差有以下几个方法：
1.关注沉默的数据，当我们已经习惯了在热搜上看到年入百万、豪车豪宅，拼多多的崛起让「沉默证据」发力：原来下沉市场才是更为广阔的人群。
2.学习数学统计知识，避免公式错误。就像讲述辛普森悖论里的案例，表面欣欣向荣，其实暗藏了用户流失的风险。
3.提升认知水平和逻辑思维能力，发生幸存者偏差很大程度是因为认知不够宽广，只知道表面信息，没抓住关键信息，最后导致判断失误。
数据分析
数据分析之路存在很多隐形的“坑”，看似是建立在客观事实和数据之上的雄辩，到最后可能还是会沦为诡辩。
大数据时代，企业数据体量不断扩大，业务需求和数据分析环境也在时刻变化。所以在处理和分析数据时，我们都应该在业务场景下进行综合考虑，做到不为数据量的多少所羁绊，不过分依赖数据，有的放矢地得出结论，让客观数据和主观意识完美融合。
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