数据分析容易忽略的错误有哪些?
环球青藤
2021/06/03 09:19
1、过度追求技巧
熟练使用各种数据分析工具如Excel、SQL、FineBI、Python，以及各类经典的分析方法，是每个数据分析大神的基本功，但这并不意味着，好的数据分析，就一定要用到各种高级的工具和方法。
很多数据分析新人会去搜罗各种最新的分析方法和思路，套用在项目中，以证明自己的工作能力。但真正优秀的数据分析，依靠的是不断深入地探索，以及严谨的逻辑链条。再好的工具和方法，都是为人服务的，合适的就是最好的。
2、过度依赖套路
我们不能过度追求技巧，但必要的方法论储备是要有的。在数据分析行业，并不存在“一招鲜，吃遍天”。
我们在刚开始学习数据分析时，会学习各种解题套路，但真正实操时，其实并不存在通用的套路。不同的行业、不同的业务，不同的阶段，哪怕用的是同一种分析方法，结论都应有所区别。
3、结论脱离业务实际
很多人在汇报结论时，只是简单把数据分析结果说了一通，得出一些模拟两可或者大家都知道的废话，并没有联系到业务实际，也并不具备可行性，这样的报告参考价值很低。
关于数据分析容易忽略的错误有哪些，环球青藤小编就和您分享到这了。如若您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。倘若您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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