大数据分析的误区有哪些

　　数据分析是如今信息技术最热门的领域之一，可以为企业带来显著的效益，通过数据来记录、分析事物发展的过程和预测未来趋势，其本身是客观的，但由于或多或少受到一些主观因素的影响而致使分析结果失去意义。

　　受这些因素的影响，数据分析人员可能会犯的一些错误使得分析结果与事实产生偏差，作为数据分析界的一员，我们应当警惕以下几大常见误区。

　　1、分析目的不明确

　　面对海量的数据，我们常常会觉得好像身处大海之中，盲无方向，不知所措，用什么分析方法，作什么图表，需要哪些数据，写什么形式的报告往往使我们百般纠结。

　　对于一个项目而言，首先要根据业务方的需求，明确为什么要做数据分析，要解决什么问题，也就是分析的目的。然后针对分析目的，搭建分析框架，选择分析方法和具体分析指标，以及明确抽取哪些数据，用到哪些图表等分析思路，只有对分析目的有清晰的认识，才会避开为分析而分析的误区，分析的结果和过程就越有价值。

　　2、分析可以消除偏见

　　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，也带有主观性，因此消除偏见基本上是不可能的。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。

　　3、分析需要花大量的时间

　　如今，快速完成工作——无论是将产品或服务推向市场，还是近乎实时地响应客户咨询，对于任何企业来说都是影响核心竞争力的重要因素。分析听起来似乎需要很长时间才能执行，与实现速度和敏捷性的目标背道而驰，但这仍然是一个误区。我们常常在做数据分析时借用一下BI工具来实现，比如思迈特软件Smartbi，利用BI软件能够大大提升效率。

　　4、追求完美算法

　　有些人在进行数据分析时持有一种固执的观念，追求所谓的尖端的、高级的、显示自己技术水准的分析技术，认为分析技术越高级越好，越尖端越厉害。明明有现成的、简单的、又非常适用的方案不采用，而把时间用在对数据算法追求。

　　追求技术的进步和发展本身没有错，但不能一味强调高级方法。节约时间、节省资源，拿出高性价比的解决方案才是企业需要的工作态度，所以不论是高级的方法还是低级方法，只要能解决问题，就是好方法。

　　5、过度依赖数据

　　大数据分析的误区有哪些．过度依赖数据，一方面，会让我们做很多没有价值的数据分析；另一方面，也会限制产品经理本来应有的灵感和创意。很多优秀甚至伟大的产品决策，并非通过数据发现的，而是一个产品经理综合智慧的体现。

　　大数据分析的误区有哪些．琛魔方大数据平台表示如果没有弄清大数据误区对如今的企业阻碍是非常大的，它们可能会导致错误的商业决策。如果这些大数据的神话事实得不到证实，企业就会浪费宝贵的资源，否则这些资源可能被用来提高企业的灵活性。