随着大数据时代的到来，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，但是正是由于工作内容的特殊性，数据分析师每天需要和大量的数据打交道，再这样枯燥且需要专注的工作中，难免会出现一些错误，而这些错误很有可能导致不可挽回的结果，所以我们应该避免一些在数据分析工作中常见的坑，以保证数据分析正确度和可信度。
下面我们就为大家归纳总结了一些我们在数据分析时经常会犯的一些错误和解决方法，阅读、了解并熟记可以帮你省去很多的麻烦哦~
一、数据分析目的不明确
许多数据分析人员在开始工作之前没有制定清晰的分析目标，常常在海量数据中混乱，要么是收集了错误的数据，要么收集的数据不够完整，这会导致数据分析的结果不够准确。
解决方法：一开始就锁定了目标，你究竟要分析什么?再以结果为导向去思考，你就会知道需要用什么样的数据去支撑你的分析?从而确定数据的来源、收集方式以及分析指标。
二、数据收集时出现采样偏差
在数据采集的时候，一定要采集可信的数据样本，这是确保数据分析结果靠不靠谱的关键，如果数据样本不具代表性，终分析的结果也就没有价值。因此，对于数据样本，也要求完整和全面，用单一的、不具代表性的数据来代替全部数据进行分析，这种片面的数据得到的分析结果有可能完全是错误的。
解决方法：使样本能够充分代表总体。
三、幸存者偏差
幸存者偏差指的是只能看到经过某种筛选而产生的结果，而没有意识到筛选的过程，因此忽略了被筛选掉的关键信息。
解决方法：还是样本不具备代表性的问题，避免主观臆断，用科学的方法选择样本。
四、选择性偏差
选择性偏差指的是在研究过程中因样本选择的非随机性而导致得到的结论存在偏差,是由于人为主观的选择而导致的数据偏差。
解决方法：衡量有没有选择性偏差的一个很重要标准就是，被比较的两组群体之间是否具有可比性。
五、在原始数据上直接处理
这个就跟ps中不要在原图层直接操作是一样的原因，如果直接在原始数据上修改处理，如果在后续处理的过程中出现问题，就很难甚至无法恢复原始数据。
解决方法：在拷贝后的数据上进行操作。
六、过于依赖工具
在数据分析的过程中过于依赖工具，但是自己却没有一个分析的逻辑思维方法，不去分析现象背后的原因。作为一个合格的数据分析师你必须要明白分析这些数据的目的和意义是什么，工具不会思考，只能作为辅助。
解决方法：多学习和总结一些思维和方法，并能够成功地运用，掌握其要领。
七、盲目崇尚高级方法和工具
在进行数据分析的过程中，不从项目自身实际出发，运用适合的分析方法，盲目崇尚高级方法和工具。
解决方法：避免盲目，理性分析，合适的才是最好的。
八、忽视图表
有些数据分析师更喜欢用文字来表达分析结果，这虽然并没有什么错，但是文字的表达确实不如图表数据分呈现更清晰和更具说服力。
解决方法：在日常工作中，多用图表，培养图表的使用习惯。
九、主观臆断
主观臆断是指数据分析师完全抛弃数据以自我经验或想法来给出结论。
解决方法：在工作中应该避免情绪化的主观臆断，一切以数据为导向，保持科学客观的态度。
十、相关性=因果性
相关性是指两个事物之间相互关联的程度，因果性则是指人一旦看到某种现象，就总喜欢把这个现象归到某些原因上。前者增加了后者发生的可能性，不是必然会让后者发生。
数据的相关性并不代表因果性。两个变量存在相关关系，并不代表其中一个变量的改变是由另一个变量变化引起的。
十一、盲从数据
在数据分析的结果与常识和业务需求完全不符的时候盲从数据结果。
解决方法：多了解业务，多沟通，不要一味搞技术。
十二、黑天鹅事件
黑天鹅事件其实寓意着不可预测的重大稀有事件，它虽然在意料之外，却能改变一切。暗指人们过度相信经验，而不知道一只黑天鹅的出现就足以颠覆一切。
解决方法：不要忽视小概率事件，对任何可能出现的东西都考虑到。
作为一个数据分析行业的从业者，一个合格的数据分析师，我们的工作职责就是客观科学的对数据进行分析和解读。所以，一定要避免在工作中出现上面这些错误，不仅能够减少工作失误，提升我们的工作效率，我们的工作能力也能得到很大的提升。
