随着大数据的发展，大数据给企业带来了很多机遇，让更多的企业越来越重视数据的价值，然而，在数据分析的道路上，不少数据分析师发现，企业用户存在很多误解，为了帮助企业更好的认识数据分析，特总结了这篇数据分析错误总结，帮助大家规避常见的数据分析错误。
一、没有足够的数据
团队呈现出来的数据也许有分析的价值，然而细节也非常重要。从目前的企业用户分析中可以发现，不少企业用户光了解总结数据，不去分析细节数据，这样往往会错过很多数据变化，甚至找不到真正左右消费者行为的原因，为企业判断带来错误参考。
不仅如此，数据存储的少，还会会导致分析不全面。而实际上，无论是老企业用户还是初创业企业，数据的存储都是必须的，哪怕量很大，也不需要担心，因为现在的数据存储成本很低，完全不需要担心会增加企业支出负担。
二、不了解数据的内在含义
不少公司用户认为，我招人来分析数据，就能得到自己想要的有价值的信息。然而，这些企业用户却忽视了很重要的一点，员工是否真正的了解数据的内在含义，是否会给企业带来积极影响。而在这种前提下，团队只会盲目的开发产品、盲目的执行，最终失败，却依然找不到自己失败的原因。
三、数据存储时间短
一些企业为了节省空间和费用，会在一段时间之后将数据清零，输入新的数据，这样的做法看起来好像是企业赚了。实际上是企业赔了。因为对于企业来讲，数据是最大的参考资本。很多有价值的信息都来自数据分析，而数据分析并不是一段时间就结束的，它是一个长久的过程，在这个过程中，也许是很早之前的一小段信息，也许是当前的一点内容，都可能为企业带来翻天覆地的影响。
所以，数据分析师建议企业最好将数据长期存储，及时备份。
四、过度总结
数据分析师指出，也有不少企业用户，每隔一段时间就希望总结出一些内容，导致内容匮乏。也有不少企业用户记录的都是平均数值，却没有考虑每一分钟的销售是多少，影响是多大。这种表面的华丽看起来不错，但是真正的实用性并不大。
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