随着企业的重视，数据分析师对数据敏感、解读数据能力等为公司业务分析作支撑，已经成为重要角色之一，但并不代表每一个数据都是正确、每一个结论都可以当做依据。在这里，大圣众包平台（www.dashengzb.cn）为盘点大家数据分析人员最常见的5个错误及些改进建议。
数据分析常见的5个错误：
错误一：追求完美算法钻牛角尖
明明有现成的、简单的但非常适用的方案不采用，偏偏把时间花在对数据算法的钻牛角尖上，这是数据分析人员所犯的最常见的错误。与其花上一整个月的时间交出一份无比详尽的长文报告，不如在短时间内交出一份简洁的数据分析。也许后者在一些细枝末节上不够精确，但具有直接参考价值的结论才是你的上级亟需的。直击要点才是最有效率的做法，在商业战争里时间太重要了！
错误二：方法论唯上
每一个业务，每一次分析，都是有区别的。完美通用的方法论听上去很美好，但具体的方案必须由自己思考得出。对待每次分析，都应该是面对全新挑战的姿态，开放思考、亲自分析，不能依赖过往的类似案例。
错误三：忽略异样数据变化
如果在数据分析过程当中发现一些特别突出的数据变化，记住：三人行，必有我师焉。在定论出来之前，主动找到产品运营、社区运营或者游戏策划商量，毕竟这些同事才是与用户有最直接接触、最理解产品的人。异样的数据变化，经常来自于不科学的解读方法或者数据采集过程中的技术错误。
错误四：数据清理不科学规范
清理数据在数据分析工作里是个比较无趣的工序，而且往往要花上大部分的时间，但这个工序是绝对不能忽视的。在清理数据的过程当中，你会了解到哪些地方分析错了或者遗漏了、哪些地方限制了你的解读能力。如果跳过这个工序，分析结果很可能不靠谱，甚至得出与客观情况完全相反的结论。
错误五：完全依赖数据工具
因为总会存在不同的技术设定或者指标定义，所以每一款数据分析工具都是独一无二的。使用这些工具之前，一定要清楚区别在哪里。最近我们就有用GoogleAnalytics采样分析里的转化率和收入数据来进行A/B测试。刚开始，A变量在两项指标中都比B变量有更好的表现，但我们没有直接采用这个结论。我们把原始数据下载下来进行手动的分析。这次的分析结果跟之前完全相反，A变量在两项指标中都比B变量差很多。
数据分析是复杂庞大的工程，每一个细节都会关系到公司业务的发展，随着业务变化，数据的变化也就越大，遇到的问题也会越多，所以作为数据分析师保持独立思考、不主管、多次验证才是重要的。
