小心！勿做数据“昏”析师_数据分析师
越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策；越来越多的风险投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。
抓错数据范围
在进行数据分析前，面对的经常会是一个大量的数据库。但是即使“大”，依然可能不全面。一旦分析使用的数据只是想要分析结果中的一部分，或者相穿插的一部分，结果会大相径庭。比如要研究新浪微博的流量情况，如果只计算客户端的数据，忽略网页的数据，结果当然是不科学的。数据源是数据分析的基础，因此数据范围将是影响数据分析结果的最重要指标之一。
太过热衷模型
在进行数据分析时，相当一部分人都喜欢用回归分析、因子分析等高级分析方法，总认为有分析模型就是专业的，只有这样才能体现专业性，结果才是可信的。其实高级的数据分析方法不一定是最好的，能够有效解决问题的方法才是最好的。因此围绕业务选择正确模型才是数据分析的最终目的。当然，大数据分析很多时候的确还是需要借助许多专业模型进行处理。只要能够解决业务问题，不论是高级的分析方法还是简单的分析方法，就是好方法，正如我们常说的“不论是黑猫还是白猫，只要能抓老鼠就是好猫”。
用错分析工具
分析数据免不了使用分析工具。市面上的数据分析工具很多。如何选择分析工具？用错工具会使分析结果不尽人意，或者徒增劳力等。分析少量的数据时，使用大工具平添步骤，操作繁琐。分析大量数据库时，使用简单小工具不能达到效果，无法科学分析。现有的一些数据分析工具中，Excel使用普遍，可满足一般个人数据分析需求。
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