大資料分析的誤區有哪些

　　資料分析是如今資訊科技最熱門的領域之一，可以為企業帶來顯著的效益，通過資料來記錄、分析事物發展的過程和預測未來趨勢，其本身是客觀的，但由於或多或少受到一些主觀因素的影響而致使分析結果失去意義。

　　受這些因素的影響，資料分析人員可能會犯的一些錯誤使得分析結果與事實產生偏差，作為資料分析界的一員，我們應當警惕以下幾大常見誤區。

　　1、分析目的不明確

　　面對海量的資料，我們常常會覺得好像身處大海之中，盲無方向，不知所措，用什麼分析方法，作什麼圖表，需要哪些資料，寫什麼形式的報告往往使我們百般糾結。

　　對於一個專案而言，首先要根據業務方的需求，明確為什麼要做資料分析，要解決什麼問題，也就是分析的目的。然後針對分析目的，搭建分析框架，選擇分析方法和具體分析指標，以及明確抽取哪些資料，用到哪些圖表等分析思路，只有對分析目的有清晰的認識，才會避開為分析而分析的誤區，分析的結果和過程就越有價值。

　　2、分析可以消除偏見

　　自動化系統執行的方式不應該存在偏見，但技術是由人類建立的，也帶有主觀性，因此消除偏見基本上是不可能的。演算法和分析使用“訓練資料”進行調整，並將重現“訓練資料”所具有的任何特徵，在某些情況下，這會在分析過程中引入良性偏見，但也有可能帶來更嚴重的偏見——因為“演算法這麼說”並不意味著答案是公平的或者有用的。

　　3、分析需要花大量的時間

　　如今，快速完成工作——無論是將產品或服務推向市場，還是近乎實時地響應客戶諮詢，對於任何企業來說都是影響核心競爭力的重要因素。分析聽起來似乎需要很長時間才能執行，與實現速度和敏捷性的目標背道而馳，但這仍然是一個誤區。我們常常在做資料分析時借用一下BI工具來實現，比如思邁特軟體Smartbi，利用BI軟體能夠大大提升效率。

　　4、追求完美演算法

　　有些人在進行資料分析時持有一種固執的觀念，追求所謂的尖端的、高階的、顯示自己技術水準的分析技術，認為分析技術越高階越好，越尖端越厲害。明明有現成的、簡單的、又非常適用的方案不採用，而把時間用在對資料演算法追求。

　　追求技術的進步和發展本身沒有錯，但不能一味強調高階方法。節約時間、節省資源，拿出高價效比的解決方案才是企業需要的工作態度，所以不論是高階的方法還是低階方法，只要能解決問題，就是好方法。

　　5、過度依賴資料

　　大資料分析的誤區有哪些.過度依賴資料，一方面，會讓我們做很多沒有價值的資料分析;另一方面，也會限制產品經理本來應有的靈感和創意。很多優秀甚至偉大的產品決策，並非通過資料發現的，而是一個產品經理綜合智慧的體現。

　　中琛魔方大資料平臺表示如果沒有弄清大資料誤區對如今的企業阻礙是非常大的，它們可能會導致錯誤的商業決策。如果這些大資料的神話事實得不到證實，企業就會浪費寶貴的資源，否則這些資源可能被用來提高企業的靈活性。