【摘要】我们会发生各种极有可能出现的混淆，数据抽取之后“迷恋”于数字，脑子里没有分析的目标，自己的局限影响指标选择 当分析数据的时候我们都很容易犯错。那么，今天我们就一起来了解一下，在数据分析中一些常见的错误问题都有哪些类型。

1、分析目标不明确

“海量的数据其实并不能产生海量的财富”，许多数据分析人员由于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。

2、收集数据时产生误差

当我们捕获数据的软件或硬件出错时，就会出现一定的误差。例如，使用日志与服务器不同步，则可能丢失移动应用程序上的用户行为信息。同样，如果我们使用像麦克风这样的硬件传感器，我们的录音可能会捕捉到背景噪音或其他电信号的干扰。

3、样本缺乏代表性

在进行数据分析时，一定要有可信的数据样本，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。

4、相关关系和因果关系混乱

大部分的数据分析人员在处理大数据时假设相关关系直接影响因果关系。使用大数据来理解两个变量之间的相关性通常是一个很好的实践方法，但是，总是使用“因果”类比可能导致虚假的预测和无效的决定。要想实现数据分析的好效果，必须理解相关关系和因果关系两者的根本区别。相关关系往往是指同时观察X和Y的变化，而因果关系意味着X导致Y。在数据分析中，这是两个完全不同的事情，但是许多数据分析人员往往忽视了它们的区别。

5、脱离业务实际

一个专业的数据分析人员，必须非常熟悉所分析项目的行业情况、业务流程以及相关知识，因为数据分析的终结果是解决项目中存在的问题，或者给行业的决策者提供参考意见。如果不能很好地将业务知识和数据分析工作结合起来，脱离业务实际而只关心数据，在这种情况下得到的分析结果将不具有参考价值。

关于数据分析常见的犯错问题有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。