应该避免的数据分析问题，你中了哪个！
- 数据分析问题之无思路：数据杂乱，不知到从何入手成因：分析的业务目标不明晰，致使数据采集过剩;分析方法与分析的场景不懂得怎样结合，导致无从下手。对策：首先，学会理解业务背景和团队的业务目标;熟悉各分析方法及应用场景。
- 数据分析问题之无侧重：分析逻辑不严谨，生搬硬凑乱猜想成因：没有整体考虑对数据造成波动的可能原因，把关联性指标用作为因果关系指标，成为了“为了分析而分析”。对策：数据分析应形成闭环，确定分析目标——采集数据——列举可能原因(金字塔/公式化思维，后面介绍)–验证猜想–得出分析结论–后续优化对策。
- 数据分析问题之无规划：分析时，却发现数据缺失，采集难度高成因：对所上线产品的价值收益不清晰，未提前规划观察因果关系指标及进行相关的数据采集需求开发，巧妇也难为无米之炊啊!对策：明确产品的成功因果关系指标，可提前构思分析思路，进而反推所需的数据需求细节。
- 数据分析问题之无记录：数据异常，却不知道做了什么成因：团队内部信息同步不及时。可能是活动导致的产品数据暴增，或者产品更新导致系统故障数据下跌。对策：建立团队内部的协作机制，信息及时同步至共享平台。如：运营活动上线前X天，及时同步至产品相关活动规划，并做好备份记录和通知相关部门。
- 数据分析问题之不熟练：对分析工具不熟悉，分析耗时大成因：分析工具如excel，若不是在学校有对分析工具专门课程，基本是自学或者报相关课程，工作忙没抽时间单独学习是根本原因。对策：建议列出自己的薄弱环节，有针对的找相关的课程学习，如果是小白，建议系统地学学。
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