数据是精准且直接的，但是作为分析数据的我们，往往是主观的。如果因为个人主观产生误解，导致数据的分析结果出现偏差，则很容易造成决策上的失误。
今天给大家列举几个在数据分析中常常遇见的误区，希望可以帮助大家更好的规避陷阱，让决策更加精确。
一、意识误区
1、只有很大的数据才需要分析
在日常生活中，我们常常听到“大数据分析”，所以往往给人的印象就是数据需要足够庞大才可以进行分析，但实际上数据的大小与是否分析不存在必然的联系。
分析是需要有关系的数据，或者说特定的数据，而不是更多的数据。
如果我们的数据已经足够反应问题，那么就可以直接进行分析，并且得到的结论也是精确的。
2、数据分析听起来很高大上
在很多人提起数据分析的时候，都会觉得特别高大上，是属于少数高精人才的专属名词，只有他们才可以运用高级的工具进行分析。
事实真的如此吗？其实不然，在分析方法上我们常说的SPAN图、SWOT分析、四象限分析，都是经过验证的简单有效的分析模型，我们都是根据这些基础模型进行数据分析。
在工具方面，做常规的数据分析也不需要掌握Python、语句、算法等技术代码，只要有合适的方法，简单易用的操作，找到关键的指标，我们每个人都可以用简单易用的BI分析工具来进行数据分析，并且制作成简单，美观的可视化看板。（PS：立知BI(https://www.lizhix.cn/)免费网页版还不错哦～其中模版市场这个功能简直大爱啊，可以在“模版市场”中找到相应的可视化看板，一键使用，一键替换数据，轻轻松松变为自己的可视化看板，大大降低操作难度，还可以使用“幻灯片”组件，制作成带有动态数据的PPT，汇报的时候简直不要太出彩！）
3、依赖数据
对于数据的过分依赖一方面会让自己做很多没有价值的数据分析，同时也会限制企业及数据负责人员更多的灵感和创造感。
数据分析是帮助企业及个人达到目标的一个科学的方法，但不是唯一的方式，过分的依赖数据反而会变得不科学。
当数据缺失或者问题比较简单的时候，还进行数据分析就不是必要的动作了，这样往往会增加工作量，达到事倍功半的反效果。比如你需要造一辆摩托车，但是你还要分析以前人力车的相关数据，那么意义就不是很大了，反而会限制你对摩托车速度、操控的想象力。
4、与实际业务关联不上
做数据分析一定要有目的，不要为了分析而分析。
要先明确找到最核心的指标，比如说我们核心的目标是拉新用户；
再明确我们需要达到目标的方式，比如通过分析发现，做广告投放的优惠力度越大，新用户越多，但分析之后发现每个新用户的拉新成本颇高，所以不是一个长久的运营方式。
最后我们经过多轮分析，通过老带新及内容方面的运营，可以有效降低拉新成本的同时又可以保证拉新效果，那么我们得出结论老带新及内容方面的长期运营才是我们最优的一个解决方案。
二、逻辑误区
1、因果误区
给大家举几个简单的例子来解释一下什么叫因果误区。
①、爱笑的女孩运气不会太差
②、会撒娇的女人更好命
③、每天喝一杯人参茶可以长寿
上面的例子真的是这样吗？我们来深入探讨一下这里面隐藏的因果误区：
①、爱笑的女孩运气不会太差，是因为爱笑的女孩也有很多运气差的，时间长了，那些运气差的女孩就慢慢不爱笑了，所以这属于“因果倒置”，是因为运气好所以女孩才爱笑
②、会撒娇的女人更好命，女人是否好命跟很多因素有原因，例如与另一半的关系、周围的人、环境等等，而不只是因为是否会撒娇有关系，所以这属于“以偏概全”
③、每天喝一杯人参茶可以长寿，能每天喝上一杯人参茶的人普遍经济状况比较优越，他们的营养更充分，对自身养生方面关注较多，所以他们更加的长寿，而不是简简单单因为一杯人参茶，这属于“有相关性但非因果关系”
2、幸存者偏差
这个观念相信大家经常听说，也会给大家举几个例子来描述一下
①、我们小时候一定听过“别人家的孩子都比你强”，因为长时间的相处往往会放大缺点，偶尔的接触往往会放大优点。
②、在“二战”期间，人们发现幸存的飞机中，机翼中弹的数量很多，而机身中弹的缺很少，因此人们认为应该加固机翼的防御。其实不然，因为机翼中弹还是可以飞行的，可以返航；而机身中弹往往都是飞机的核心部分，导致无法飞行，所以不能返航。
③、读书无用论及成功论，我们经常听到谁谁谁当初也没好好上学，现如今照样赚大钱，而用功读书的人毕业之后反倒没有人家混的好。这只是个例，只是因为基数太过庞大，所以看起来比较多，据第七次全国人口普查数据统计，大专以上的文化程度人口仅占全国人口的15.5%左右，可以看出学历高的人数远远低于学历低的人数，所以即便低学历者的成功率远远低于高学历者，也会导致低学历者中出现大批成功人士。
幸存者偏差是逻辑上和统计上的错误，本质上是统计的时候忽略了数据样本的全面性和随机性，以偏概全，从而对总体的描述出现了偏差。
给大家介绍几个方法来避免幸存者偏差：
①、加强自身的数据相关知识，避免逻辑及分析过程中公式错误。
②、多维度关注数据，多角度看待问题，不只看表面数据，要更关注沉默数据，下沉市场才是更广阔的目标用户。
③、提升认知及逻辑思维能力，发生幸存者偏差很大的因素是因为认知不够广阔，只看到表层的信息，没有抓住重点、核心，最后导致决策及判断的失误。
关于数据分析中的一些误区及陷阱，今天就简单介绍到这，希望大家在认识到这些误区之后，可以有效的避开这些陷阱，搭配适合的工具，完成真正有意义的数据分析。
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今天给大家列举几个在数据分析中常常遇见的误区，希望可以帮助大家更好的规避陷阱，让决策更加精确。
一、意识误区
1、只有很大的数据才需要分析
在日常生活中，我们常常听到“大数据分析”，所以往往给人的印象就是数据需要足够庞大才可以进行分析，但实际上数据的大小与是否分析不存在必然的联系。
分析是需要有关系的数据，或者说特定的数据，而不是更多的数据。
如果我们的数据已经足够反应问题，那么就可以直接进行分析，并且得到的结论也是精确的。
2、数据分析听起来很高大上
在很多人提起数据分析的时候，都会觉得特别高大上，是属于少数高精人才的专属名词，只有他们才可以运用高级的工具进行分析。
事实真的如此吗？其实不然，在分析方法上我们常说的SPAN图、SWOT分析、四象限分析，都是经过验证的简单有效的分析模型，我们都是根据这些基础模型进行数据分析。
在工具方面，做常规的数据分析也不需要掌握Python、语句、算法等技术代码，只要有合适的方法，简单易用的操作，找到关键的指标，我们每个人都可以用简单易用的BI分析工具来进行数据分析，并且制作成简单，美观的可视化看板。（PS：立知BI(https://www.lizhix.cn/)免费网页版还不错哦～其中模版市场这个功能简直大爱啊，可以在“模版市场”中找到相应的可视化看板，一键使用，一键替换数据，轻轻松松变为自己的可视化看板，大大降低操作难度，还可以使用“幻灯片”组件，制作成带有动态数据的PPT，汇报的时候简直不要太出彩！）
3、依赖数据
对于数据的过分依赖一方面会让自己做很多没有价值的数据分析，同时也会限制企业及数据负责人员更多的灵感和创造感。
数据分析是帮助企业及个人达到目标的一个科学的方法，但不是唯一的方式，过分的依赖数据反而会变得不科学。
当数据缺失或者问题比较简单的时候，还进行数据分析就不是必要的动作了，这样往往会增加工作量，达到事倍功半的反效果。比如你需要造一辆摩托车，但是你还要分析以前人力车的相关数据，那么意义就不是很大了，反而会限制你对摩托车速度、操控的想象力。
4、与实际业务关联不上
做数据分析一定要有目的，不要为了分析而分析。
要先明确找到最核心的指标，比如说我们核心的目标是拉新用户；
再明确我们需要达到目标的方式，比如通过分析发现，做广告投放的优惠力度越大，新用户越多，但分析之后发现每个新用户的拉新成本颇高，所以不是一个长久的运营方式。
最后我们经过多轮分析，通过老带新及内容方面的运营，可以有效降低拉新成本的同时又可以保证拉新效果，那么我们得出结论老带新及内容方面的长期运营才是我们最优的一个解决方案。
二、逻辑误区
1、因果误区
给大家举几个简单的例子来解释一下什么叫因果误区。
①、爱笑的女孩运气不会太差
②、会撒娇的女人更好命
③、每天喝一杯人参茶可以长寿
上面的例子真的是这样吗？我们来深入探讨一下这里面隐藏的因果误区：
①、爱笑的女孩运气不会太差，是因为爱笑的女孩也有很多运气差的，时间长了，那些运气差的女孩就慢慢不爱笑了，所以这属于“因果倒置”，是因为运气好所以女孩才爱笑
②、会撒娇的女人更好命，女人是否好命跟很多因素有原因，例如与另一半的关系、周围的人、环境等等，而不只是因为是否会撒娇有关系，所以这属于“以偏概全”
③、每天喝一杯人参茶可以长寿，能每天喝上一杯人参茶的人普遍经济状况比较优越，他们的营养更充分，对自身养生方面关注较多，所以他们更加的长寿，而不是简简单单因为一杯人参茶，这属于“有相关性但非因果关系”
2、幸存者偏差
这个观念相信大家经常听说，也会给大家举几个例子来描述一下
①、我们小时候一定听过“别人家的孩子都比你强”，因为长时间的相处往往会放大缺点，偶尔的接触往往会放大优点。
②、在“二战”期间，人们发现幸存的飞机中，机翼中弹的数量很多，而机身中弹的缺很少，因此人们认为应该加固机翼的防御。其实不然，因为机翼中弹还是可以飞行的，可以返航；而机身中弹往往都是飞机的核心部分，导致无法飞行，所以不能返航。
③、读书无用论及成功论，我们经常听到谁谁谁当初也没好好上学，现如今照样赚大钱，而用功读书的人毕业之后反倒没有人家混的好。这只是个例，只是因为基数太过庞大，所以看起来比较多，据第七次全国人口普查数据统计，大专以上的文化程度人口仅占全国人口的15.5%左右，可以看出学历高的人数远远低于学历低的人数，所以即便低学历者的成功率远远低于高学历者，也会导致低学历者中出现大批成功人士。
幸存者偏差是逻辑上和统计上的错误，本质上是统计的时候忽略了数据样本的全面性和随机性，以偏概全，从而对总体的描述出现了偏差。
给大家介绍几个方法来避免幸存者偏差：
①、加强自身的数据相关知识，避免逻辑及分析过程中公式错误。
②、多维度关注数据，多角度看待问题，不只看表面数据，要更关注沉默数据，下沉市场才是更广阔的目标用户。
③、提升认知及逻辑思维能力，发生幸存者偏差很大的因素是因为认知不够广阔，只看到表层的信息，没有抓住重点、核心，最后导致决策及判断的失误。
关于数据分析中的一些误区及陷阱，今天就简单介绍到这，希望大家在认识到这些误区之后，可以有效的避开这些陷阱，搭配适合的工具，完成真正有意义的数据分析。
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