✅作者简介:《数据运营:数据分析模型撬动新零售实战》作者、《数据实践之美》作者、数据科技公司创始人、多次参加国家级大数据行业标准研讨及制定、高端企培合作讲师。
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数据分析已经成为各家企业不可或缺的一部分,因为它可以帮助决策者从海量数据中提取有价值的信息,以指导企业管理和经营。然而,在数据分析的实践中,存在着一些不为人知的真相,今天来说一说。
1. 数据结果不一定客观
数据的结果和解读常常受到分析师或者看数人主观因素的影响。很多数据分析师的假设和预设想法,以及选择的数据处理方法,都可能对最终的结果产生影响。
2. 数据分析不是万能的
数据分析能够提供洞察力和指导决策,但它不能解决所有问题。有时候,过度依赖数据可能会导致决策和实际有偏差。
3. 数据质量最重要
高质量的数据是数据分析的基础。脏数据、缺失值等问题都可能导致错误的结论。因此,数据质量可谓决定决策的生死。
4. 数据分析是多学科工种
优秀的数据分析师不仅要懂得数据相关的专业知识,还需要具备一定的业务知识、市场洞察力以及商业等的理解,但是多数分析师无法达标。
5. 机器学习不能替代数据分析
机器学习是数据分析的一个强大工具,但它并不能替代对数据背后故事的理解和解释。很多人觉得数学模型比较科学,事实上它不等于其他数据分析可以不用做了。
6:数据分析是一个动态工作
分析过程不是线性的,而是需要不断探索。对于分析结果应该持有怀疑态度,然后经一系列业务验证,再回到分析过程进行优化。
7:数据结果是观点的载体
数据本身无观点,但收集和解读数据都是由人完成的,所有数据结果其实都是操作人员的观点载体,所以数据分析师才有资深和专业之分。
8:讲故事决定了数据的影响力
数据分析的结果往往都是零散的,需要通过有效的沟通和故事讲述技巧来进行系统和呈现,里面会糅合数据结果、业务知识、数学公司等复杂内容,以便非技术背景的利益相关者能够理解,但是分析师往往无法说明白。
9:数据分析常常权衡利弊
随着分析模型变得越来越复杂,尤其是在机器学习和深度学习领域,模型的可解释性往往成为一个挑战。复杂的模型虽然可能提供更高的预测精度,但同时也可能导致“黑箱”问题,即难以理解模型的决策过程。因此,很多时候在权衡可解释性和复杂性后,可能最终选择了可解释性强但科学性更弱的方式方法,当然结果也是受挑战。
10:数据的时效点是个坑
数据的价值与其时效性密切相关。随着时间的推移,数据可能会变得过时,失去其原有的业务价值,所以数据到底截止到什么时间点,到底它的计算周期是什么,至关重要。
风姑娘的数字视角
《数据运营》专著作者,数据咨询公司创始人,企培讲师。本号聚焦企业数据应用链路知识内容,如果您有学习需求可以加入圈子,如果您有企业数据服务需求可以公众号后台获取名片联系我,发送消息:2