数据分析中常见的误区有哪些？最近经常有小伙伴问我：作为一位数据分析师，你觉得这个行业的出路在哪里？
这个问题我一直思考，尤其是这几年数据分析的逐渐火爆，各种数据分析的衍生品层出不穷，我发现很多人在信息的裹挟下把数据分析这条路越走越窄了！
他们狭隘的认为数据分析就是卷excel、python、算法，数据分析师就是一个很高大上的岗位，数据分析就是秀技术和图表的......
所以这篇尝试给大家澄清5个比较普遍的数据分析理解误区——
大家有什么数据分析小tips也欢迎评论区分享！
01 数据分析师已经不仅仅是职业选择，而是一种基本的岗位技能
随着数据分析的爆火，”数据分析师“这个岗位也成为很多人追捧的职业选择。相应的也衍生了很多非常具有针对性的培训和课程。
但实际上，各行各业、各个公司甚至各个岗位都离不开数据——
- 财务需要懂数据
- 行政要会看数据
- 运营要会验证数据
- 周报、月报、年报都要用数据来辅证
- ......
所以大家不要把数据分析师简单的看作是职业选择，数据分析是一种基本的岗位技能，它需要的不仅仅是数据分析技巧，更重要的是数据分析思维的培养。
02 不要为了分析而分析，最终还是要回归业务
分析是无止境的，因为有着无穷无尽的变量，但是我们做分析要带有明确目的性，以业务为导向，不要为了分析而分析。
避免这个误区最管用的办法，就是要找到最核心的指标（北极星指标），再明确我们能做的事情，得出最终的执行路径和结论，这样才能形成良性循环。
什么是北极星指标？
北极星指标也叫唯一关键指标（OMTM，One metric that matters），产品现阶段最关键的指标，其实简单说来就是公司制定的发展目标，不同阶段会有不同的目标。
至于为什么要设定北极星指标，《精益数据分析》里有这样一段话——
如果创业真有什么秘诀的话，那一定是专注。
意思是产品的不同阶段，总有那么一个指标，值得你关心它胜过一切。
同时跟踪多个指标很了不起，却也是你失去专注度的不归路，只有把整个公司拧成一股绳，朝着同一方向使劲可能是最快的方法。
03 数据分析并非技术至上，工具也很重要
很多刚入门数据分析一两年的朋友，往往有这样一个思维：技术至上。
这种思维常见于一些有编程基础的人，因为自己本身这方面是个优势，就会错误地认为数据分析是一个研发性的工作。
而且对于这些朋友来说，技术工具上也存在着鄙视链，会觉得Excel 太low，能用SQL肯定不用Excel，然后碰巧他还会Python，又会觉得SQL是个什么东西。
工具是数据分析的基础，巧妇难为无米之炊，没有工具就没法干活，所以工具的重要性不言而喻。
但是这并不意味着要一味地追求技术工具，甚至有技术工具上的鄙视链，这很容易走向一个脱离业务、只为炫技的极端。
✅就以业务端的数据分析来说——
对于那些 excel用的不是很熟练的人，完全可以选择使用 更加方便快捷的工具！
以简道云这类工具为例，不仅可以做数据收集、还能做数据分析、数据展示甚至流程管理，基本上业务涉及到的问题都能够解决，举个例子：
用在线表单做数据收集——
https://www.jiandaoyun.com/
一人一表单，权限设置私密性强，数据自动同步更新到后台，自动更新，不比excel一个个收集再整合来的快？（还支持导入/导出为excel！）
用仪表盘做数据分析和展示——
https://www.jiandaoyun.com
汇总好的数据可直接在数据工厂进行处理，简单拖拉拽即可生成一张能够切实指导业务的数据分析报表，全程不到10分钟，这不比用excel搞半天函数来的高效？
04 不要过分依赖数据
数据有时候是会骗人的，这主要表现在以下三点——
❌数据来源偏差
你可能听说过“黑巧克力能减肥”这个说法。2015年约翰波哈诺博士在一篇期刊上登出了这项研究成果，媒体记者们纷纷转载。
但其实这个事件都是波哈诺杜撰出来的，他随便找了16个人做样本基数，然后就推导出这么个结论，目的就是想看看谣言怎么变成权威媒体的头条。
研究发表后没有一个记者来联系问他这个实验的样本量是多少、代表性怎么样、过程是否合理，直接就发表和引用了“研究成果”。
✅大家在看到一项数据报告的时候，一定要先了解数据源，数据样本等变量，判断数据真实性，不要轻信数据！
❌数据解读陷阱
曾经有个某饮料品牌打算推出新口味的饮品，推出前心里没底，就做调查。他们问了一个问题“我们要推出一款口味更柔和的新产品，你会喜欢吗？”
数据收集回来以后，发现喜欢的比例高达90%，结果新品上市以后，消费者恶评如潮。
现实和数据体现了如此大的反差，原因就在于问题中有一个很明显的正面诱导词“更柔和”。
✅所以一定要避免自我解读数据，放出去的数据收集问题一定要中立客观！
❌人为操控误导
你看下面这张图，是不是增长势头非常猛？要是当成业绩汇报给老板岂不是分分钟要升职加薪走上巅峰。
但其实注意Y轴，这种差异只是被人为的放大了，一旦回归正常尺度……
✅数据只是数据而已，所谓答案其实不是数据告诉你的，而是你自己推出来的。越是这时候就越应该冷静一下，多思考，不要轻易下判断。
05 只统计不下结论
很多数据分析师特别容易忽略的一个误区就是——只统计不下结论。
我们有清晰的分析思路了，然后也用这些工具把数据分析的差不多了，最后给个数字就完了。就是这个月销售额是多少？上个月是多少？给出这些数字却不下结论。
- 这个数字背后的业务含义是什么？
- 反映的业务现状是好还是坏？
- 如果好的话有多好，能不能找出一些关键的业务动作，这些动作以后可否复用，持续这种变好的趋势？
- 如果坏，坏到什么程度，以及接下来可能还会怎么变化，这些都需要我们去下结论。
✅区别一个初级数据分析师和中级分析师最明显的一点就是能不能下结论，下准确的结论。否则你做的只是数据统计，而不是数据分析。
以上。