我们在上一篇文章中给大家介绍了数据分析中容易出现的错误，数据分析汇总容易出现的错误主要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。在上一篇文章中我们给大家介绍了前四个内容，下面我们给大家讲解一下相关关系和因果关系之间的混乱。
数据分析中容易出现的问题有相关关系和因果关系之间的混乱。这是由于在数据分析的逻辑里，若将相关性和因果关系混淆，也会导致成本错误。大部分的数据分析在处理大数据时假设相关关系直接影响因果关系，使用大数据来理解两个变量之间的相关性通常是一个很好的实践方法,但总是使用 “因果”类比可能导致虚假的预测和无效的决定。要想实现利用大数据的最好效果,必须理解相关关系和根源的区别。基于相关性的决定可能足以采取行动,我们不需要知道原因,但这还是完全依赖于数据的类型和要解决的问题。数据科学中相关关系不是因果关系。如果两个关系出现彼此相关的情况,也不意味着是一个导致了另一个的产生。
数据分析就是定性分析和定量分析的相互结合、不断验证的过程，因此随着实际操作，总会出现大大小小的问题。但若能保持耐心，认真对待数据，便会使服务于企业的数据更加准确。另外，有其他的疑问，也可咨询高级数据分析师，他们的经验相当丰富。
说白了，数据分析工作中容易出现的问题主要是遇到一些不可控的问题。这些问题就是搜集好相关数据后，却不知该从何处开始分析、投入大量的时间成本后，没想到栽在工具使用上，分析的结果不尽人意、分析后写出来的数据报告自己看不下去。这就需要我们明确，数据分析最终目的，不是数据分析本身，而是其结果能作为硬性指标进而指导最终的应用层决策；然后，在进行数据分析时，善于从多方位审视过程以及结果，尽量减少以下几个方面的失误，会帮助得出更精确的数据分析报告。
以上的内容就是小编为大家整理的数据分析中常见的数据分析问题，大家在进行数据分析的时候还是要注意细节的，希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。
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