数据分析有哪些无法避免的错误?
数据分析是必要的，但是过于的依赖数据分析也只会让分析的结论混淆了显而易见的答案。过度的依赖数据分析也是不可取的，因为我们收集到的数据不一定是真实客观的，做数据分析的人也会被数据给欺骗，所以太过迷信数据，反而容易出现问题。常见的数据分析的错误有：数据来源偏差，数据解读陷阱，人为操作误导。
数据来源偏差主要有：样本量和代表性、样本量和代表性。大厂们虽然看起来有“大”数据，但是由于数据孤岛的存在，其实数据也是有偏向的。虽说大数据是无差别地获取目标消费者的行为记录，但是当我们在局部环境运用这些数据的时候，还是有很大可能受到数据来源不准确的干扰。如因商场靠近车站，在炎热的夏天很多候车的人到商场里吹空调等，可能会导致在数据统计时显示的人流量较多的情况。
所以我们在做数据分析时或看数据分析报告时，我们也要关注数据源，要考虑到数据源可能带来的偏差。因为有可能这些偏差会导致得出的结论与我们的认知完成相悖的情况。当我们碰到这种与认知完全相悖或相差较大的情况时，我们要更多的关注数据来源的可靠性。不要让数据来源的偏差导致数据分析结论的错误。
问卷调查是收集数据的一种方法，也是一种广泛采用的方法。当我们通过问卷调查的形式收集并分析数据时，有时也会陷入到问题的陷阱中去。因为问卷调查都是在问答之间进行的，当我们的问题中存在诱导词的时候，得到的结果往往会有很大的反差。所以无论是看别人的数据报告，还是自己做问卷，都得注意问的问题是不是客观无偏向，选项是不是合理，选项一般来说要尽可能符合完整性与独立性的原则。
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