大家在进行数据分析工作的时候，总会或多或少出现一些问题，很多人都认为数据分析就是使用数字逻辑处理数据从而得出自己想要的结果，理论上是可以的，但是实际上总是得到一些不如意的结果，主要还是因为有很多因素干扰导致。一般来说，数据分析中容易出现的问题就是数据可视化出现的问题、过于依赖绝对值、逻辑不通、以偏概全的测试、相关关系和因果关系之间的混乱。下面就由小编为大家详细解析一下这些问题。
首先就是数据可视化出现的问题，这说明了一句话，就是眼见不一定为实，一般来说，大家都认为，在研究图表后，可视化结果一目了然，然后就十分的欣慰，但往往就是数据可视化最容易出现错误。
第二就是我们过于依赖绝对值出现的问题。我们经常会听到数据分析得出一个结论。，这个结论就是：这个功能的转化率达到了57%，然后就没有结果了，这样的结论，其实十分苍白无力。这是因为使用绝对值推导结果，一定是不符当前市场环境的，最好是找到对比的标杆，来验证分析结果的达标率。
第三就是逻辑不通出现的问题。一般而言，数据分析的逻辑是：先梳理一件事的目的、流程和逻辑(实际上也就是梳理清楚业务逻辑)，界定出关键用户行为和数据，分析数据找到问题，思考解决方案。但在拥有一卡车的数据后，仍旧会出现逻辑推理混乱的情况。因此，我们需要运用的指导理论是理清思路，严格执行一步步的推导。
第四就是以偏概全的测试出现的问题。数据分析过程中，免不了会有一个严肃的步骤——新功能测试，当产品经理利用小规模测试甚至是AB测试来观察新功能时，会发生一个诡异的现象却是，虽然小规模测试效果不错，但全量之后却差强人意。而这往往可能是因为取样偏差造成的。所以，当实行全量测试时，尽量还原数据的真实性，才能使最终的结果与小规模测试保持高度统一，也能为决策者带来最准确的信息。
以上的内容就是小编为大家解答的数据分析中容易出现的问题，由于篇幅原因小编就给大家介绍到这里了，希望这篇文章能能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。
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