你还在默默走进数据分析的误区而不自知吗？学会辨别四大数据分析的误区！让你少走弯路！
时下的大数据时代与人工智能热潮，为了让数据分析更加智能，相信很多人都会对数据分析产生很多的兴趣，其实数据分析师是Datician的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据收集，整理，分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。很多人学习过数据分析的知识，但是当真正接触到项目的时候却不知道怎样去分析了，导致这样的原因主要是大家会走入一些数据分析的误区，下面就简单介绍几个容易走进去的数据分析的误区，学会避免走入数据分析的误区才能让数据分析更加智能。
四大数据分析的误区
1、分析目的不明确，不能为了分析而分析。只有明确目的才能更好的分析。
2、缺乏对行业、公司业务的认知，分析结果偏离实际。数据必须和业务结合才有意义，清楚所在行业的整体结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，在根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据，同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息。
3、为了方法而方法，为了工具而工具。只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具。
4、数据本身是客观的，但被解读出来的数据是主观的。同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析。
通过与BI数据分析系统相结合让数据分析更加智能，根据BI数据分析不同工作流程所处阶段和分析需求角度出发，BI数据分析可被划分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析和处方式分析四种类型。
1.描述性分析
描述性分析主要需要汇总原始数据，并将其转化为人可以理解的形式，例如各种报表、图表等。需要注意的是描述性分析通常都是从过去的数据里提取出有价值的见解，但往往不具备解释问题发生原因的能力。
2.诊断性分析
诊断性分析是基于描述性分析的基础之上。通过诊断性分析，可以深入挖掘问题根源，识别依赖关系，找出影响因素。借助联动、下钻、挖掘、预警等方法，可以知道问题是如何发生的，企业接下来需要关注哪些方面以帮助解决问题。
3.预测性分析
相比较于描述性分析和诊断性分析在过去数据上的集中，预测性分析往往更能说明未来可能发生的事情。通过使用描述性和诊断性分析的结果来检测趋势、异常或做聚类分析后，对未来进行动态预测。
4.处方式分析
处方式分析是基于对“发生了什么”、“为什么会发生”、“可能会发生什么”的分析，通过算法手段最优化决策，来帮助用户决定应该采取什么措施，以便消除未来可能发生的问题或获得更有利的趋势。作为最先进的分析方法，它不仅需要历史数据，还需要很多外部信息，利用更为复杂的工具和技术，如机器学习、业务规则和算法等，这也决定了它的实施和管理相对于其他分析类型来说更加复杂。
立即沟通
