这篇文章给大家介绍大数据从业者需认清数据分析的边界是什么，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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大数据时代的到来，各家公司的数据积累得越来越多，获取数据成本不断降低，很多人开始走向另一个危险的极端，那就是任何事情都要看数据，任何决定都依赖数据。作为运营的数据分析人员，不要陷在“唯数据论”这个坑里。

数据库并不能记录一切

通过数据库中的记录，你能够充分了解你的业务吗？答案是否定的。说白了，数据库只是记录了发生在业务链条上的行为，但行为的结果并不代表业务的全部。

举个例子，通过用户的使用行为数据，就能知道用户的体验吗？并不能，我们只是根据用户的“行为结果”猜测他使用产品体验的好坏。

真正的用户感觉，在他们的心里，很难通过既定的使用路径和产品功能体现出来。

那么，数据库不能记录的信息，怎么获取呢？答案其实很简单，通过外部手段，创造条件去获取。概括为“调查”和“实验”两个词。

例如，用户体验不能量化的问题，直接问不就好了？调查分为访谈和问卷调查两种方式，每种方式都需要落地成可量化的结果。

问卷调查建议规律性地长期进行，连续收集的数据在时间维度上可比，价值远远大于单次的问卷调查。

实验的方式也是一种创造数据的手段。通过实验组和对照组，创造出一个对比的条件，进而量化出差异，最终形成可靠的判断。

不要分离多重因素的影响

我们在运营中最容易犯的错误就是试图用一个“宏观指标”的变化评估某个运营动作(策略的改变、产品的改变或者活动的改变)的影响。   幸运的时候，某个运营动作对业务的影响非常大，那么从指标中能反映出来。但绝大多数时候，不管是策略的变更还是产品的改进，对业务全局的影响都是有限的，指标的变化并不敏感。  

 

另一个角度，业务指标的变动往往是多种运营动作共同施加的结果，这种影响并不能简简单单地分解为“A+B+C+…”或者“A×B×C×…”。  

有些因素叠加可能相互放大影响，有些则可能相互抑制，宏观指标只是众多影响的结果，内部的影响机制是黑箱。

那么怎么办呢？怎样衡量具体某个运营动作带来的影响呢？答案就是实验，也只有实验。

数据不能代表逻辑推理

一个逻辑混乱的人，给他再多的数据也不会得出正确的结论。能否形成正确的判断和合理的决策，很大程度上并不取决于数据的多少，数据足够(信息充分)就可以了。

 

 

很多时候，我们真正要锻炼的是自己分析问题的能力，或者说逻辑推理能力。  

 

你是不是一个明智的决策者，并不在于你手头有多少数据，而在于你能否从数据中正确地解读信息。需要提醒大家的是，当数据达到一定量后，数据越多，犯错的可能性越大。  

大多数会因数据而变懒

为什么这么说呢？大多数管理层都会因为数据资源的丰富而或多或少地放弃思考。

许多人，因为自身长期业务经验的积累，其实是有很好的直觉。而现在，却被一个不熟悉业务，只会从数据库中做些统计的数据分析师牵着鼻子走。许多人过分地“敬畏数据”。这个现象是值得警觉的。

曾经有一位资深的企业家说，数据分析使人短视甚至盲目。

所以，真正优秀的数据分析(业务分析)有很高的门槛的。这个门槛并不来自于分析方法的应用，而来自于对业务的理解。只有对业务有深刻的理解，才能将分析方法用对地方，才能正确地解读信息，获得结论。

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本文名称：大数据从业者需认清数据分析的边界是什么
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