1、数据分析需要大量投资

如今，似乎对每一项新技术的投入都必须通过严格的财务支出的筛选过程。“它需要多少费用?”——是IT和业务经理在提议启动项目或部署新工具时需要首先考虑的问题之一。

有些人认为数据分析本质上是一项代价高昂的工作，因此仅限于拥有大量预算或大量内部资源的企业机构。但是事实并非如此，现在市场上有很多开源工具和其他工具能够帮助展示数据分析的价值;并且基于云系统的大数据架构，也会比传统的数据仓库便宜得多。你只需要明确内部数据存储以及要解决的问题，就可以轻松的在云上使用分析来解决业务问题。

此外，数据分析通常用于实现三个结果：提高流程效率、实现收入增长和主动进行风险管理，总的来说，数据分析在任何公司的应用中都带来了巨大的成本效益。

2、你需要“大数据”才能执行分析

对于许多人来说，大数据和分析的概念是相辅相成的，企业需要在执行分析之前收集大量数据，以便生成业务洞察，改进决策制定等。

当然，大数据分析的优势也很明确，拥有这些资源的公司利用大数据存储作为促进分析工作的一部分，获得了显着的竞争优势。但是大数据却并不是分析必不可少的搭配。

分析师需要特定的数据，而不是更多的数据。要想更好地支持决策和提高绩效，企业必须更多的考虑业务用户，确定他们需要访问哪些数据，如何呈现数据，而不是关注更多的数据。95%以上的用户会寻找和他们工作相关的信息来支持他们进行决策，来提高业务表现，所以企业需要以最简单的格式向他们提供这些信息，帮助他们快速定位重要信息。

3、分析消除了人类的偏见

自动化系统执行的方式不应该存在偏见，但技术是由人类建立的，因此消除所有偏见几乎是不可能的。

有些人认为分析和机器学习消除了人类的偏见，不幸的是，这并没有实现。算法和分析使用“训练数据”进行调整，并将重现“训练数据”所具有的任何特征，在某些情况下，这会在分析过程中引入良性偏见，但也有可能带来更严重的偏见——因为“算法这么说”并不意味着答案是公平的或者有用的。

4、最好的算法意味着绝对的胜利

事实证明，有了足够的数据，有时算法无关紧要。谷歌的工程师认为，数据有着不合理有效性 ，简单的统计模型，加上极大量的数据，比包含大量特征和总结的“智能优越模型”能输出更优质的结果。

因此，在某些情况下，只需处理更大量的数据就可以获得最佳效果。

5、算法是安全的

人们固执地信任统计模型和算法，并且随着分析程序的组织构建，他们会越来越依赖复杂的模型来支持决策。这或许是因为用户并不觉得他们有能力挑战模型，因此他们必须相信构建它们的“聪明人”。

比如，在过去的50到60年里，我们反复听到“人工智能将在20年内接管人类工作”的言论，现在也还是有人反复强调这种观点。在我们可以完全信任机器学习和它们输出的结果之前，还有很多事情要做。在那之前，我们需要挑战构建算法和模型的人，让他们解释如何得到答案。这并不是说我们不能依赖于结果，而是说我们需要透明度，这样我们才可以信任和验证分析结果。

1.回归分析

当您需要进行预测和预测未来趋势时, 回归分析是很好的工具。回归测量因变量 (要测量的变量) 和自变量 (用于预测因变量的数据) 之间的关系。虽然你只能有一个因变量, 但你可以有几乎无限数量的独立变量。回归还可以帮助您发现运营中可以通过突出趋势和因素之间的关系来优化的业务点。

2.假设检验

这种分析方法也称为“T 测试”, 可将所拥有的数据与假设进行比较。它还可以预测可能做出的决策将如何影响您的业务。T 测试可以比较两个变量, 以找到相关性, 并根据结果做出决策。例如, 实际业务中可能会假设更多的工作时间相当于更高的生产率。在实施延长工作时间之前, 重要的是要确保有真正的效果, 以避免造成不好的反作用。

3.蒙特卡洛模拟

作为计算不可预知变量对特定因子影响的最常用方法之一, 蒙特卡罗模拟使用概率建模来帮助预测风险和不确定性。为了测试假设或场景, 蒙特卡洛模拟将使用随机数和数据, 根据任何结果对任何情况进行各种可能的结果进行分析。这是一个非常有用的数据分析方法，可以跨越多个领域应用，包括项目管理、财务、工程、物流等等。通过测试各种可能性，可以了解随机变量如何影响您的计划和项目。

4.内容分析

这种方法有助于了解定性数据中出现的总体主题。使用词云图颜色编码特定主题和想法等技术有助于分析文本数据，以找到最常见的线程。在处理用户反馈、访谈数据、开放式调查等数据时，内容分析可以很好地工作。这有助于确定需要改进的最重要领域。

5.叙事分析

叙事分析主要包含五个要素，即行动(act)、场景(scene)、行动者(agent)、能动性(agency)和目的(purpose)。这种分析侧重于故事和想法在整个公司的沟通方式，可以帮助你更好地了解组织文化。这可能包括解释员工对其工作的感受、客户对组织的看法以及如何查看运营流程。它在考虑改变企业文化或规划新的营销策略时非常有用。

没有统计分析的黄金标准，也没有绝对正确的方法。选择的方法应始终反映收集的数据以及要提取的解决方案类型。匹配正确的数据和分析有助于发现更好的方案，以优化企业的业务，对企业业务进行数字化变革。

1、趋势分析

最简单、最常见的数据分析方法，一般用于核心指标的长期跟踪，比如点击率、GMV、活跃用户数。可以看出数据有那些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点等，继而分析原因。

2、多维分解

也就是通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。举个例子，对网站维护进行数据分析，可以拆分出地区、访问来源、设备、浏览器等等维度。

3、用户分群

针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行特定的优化和分析，将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。

4、漏斗分析

按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。例如将漏斗图用于网站关键路径的转化率分析，不仅能显示用户的最终转化率，同时还可以展示每一节点的转化率。

5、留存分析

留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。衡量留存的常见指标有次日留存率、7日留存率、30日留存率等。

6、A/B 测试

A/B测试是为了达到一个目标，采取了两套方案，通过实验观察两组方案的数据效果，判断两组方案的好坏，需要选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。

7、对比分析

分为横向对比(跟自己比)和纵向对比(跟别人比)，常见的对比应用有A/B test，A/B test的关键就是保证两组中只有一个单一变量，其他条件保持一致。

8、交叉分析

交叉分析法就是将对比分析从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析，从中发现最为相关的维度来探索数据变化的原因。