?數(shù)據(jù)分析的實踐中，其實隱藏著許多不為人知的“真相”。這篇文章里，作者就做了一些盤點，不妨來看看。

數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為各家企業(yè)不可或缺的一部分，因為它可以幫助決策者從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，以指導(dǎo)企業(yè)管理和經(jīng)營。然而，在數(shù)據(jù)分析的實踐中，存在著一些不為人知的真相，今天來說一說。

一、數(shù)據(jù)結(jié)果不一定客觀

數(shù)據(jù)的結(jié)果和解讀常常受到分析師或者看數(shù)人主觀因素的影響。很多數(shù)據(jù)分析師的假設(shè)和預(yù)設(shè)想法，以及選擇的數(shù)據(jù)處理方法，都可能對最終的結(jié)果產(chǎn)生影響。

二、數(shù)據(jù)分析不是萬能的

數(shù)據(jù)分析能夠提供洞察力和指導(dǎo)決策，但它不能解決所有問題。有時候，過度依賴數(shù)據(jù)可能會導(dǎo)致決策和實際有偏差。

三、數(shù)據(jù)質(zhì)量最重要

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。臟數(shù)據(jù)、缺失值等問題都可能導(dǎo)致錯誤的結(jié)論。

因此，數(shù)據(jù)質(zhì)量可謂決定決策的生死。

四、數(shù)據(jù)分析是多學(xué)科工種

優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師不僅要懂得數(shù)據(jù)相關(guān)的專業(yè)知識，還需要具備一定的業(yè)務(wù)知識、市場洞察力以及商業(yè)等的理解，但是多數(shù)分析師無法達(dá)標(biāo)。

五、機器學(xué)習(xí)不能替代數(shù)據(jù)分析

機器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)分析的一個強大工具，但它并不能替代對數(shù)據(jù)背后故事的理解和解釋。很多人覺得數(shù)學(xué)模型比較科學(xué)，事實上它不等于其他數(shù)據(jù)分析可以不用做了。

六、數(shù)據(jù)分析是一個動態(tài)工作

分析過程不是線性的，而是需要不斷探索。對于分析結(jié)果應(yīng)該持有懷疑態(tài)度，然后經(jīng)一系列業(yè)務(wù)驗證，再回到分析過程進(jìn)行優(yōu)化

七、數(shù)據(jù)結(jié)果是觀點的載體

數(shù)據(jù)本身無觀點，但收集和解讀數(shù)據(jù)都是由人完成的，所有數(shù)據(jù)結(jié)果其實都是操作人員的觀點載體，所以數(shù)據(jù)分析師才有資深和專業(yè)之分。

八、講故事決定了數(shù)據(jù)的影響力

數(shù)據(jù)分析的結(jié)果往往都是零散的，需要通過有效的溝通和故事講述技巧來進(jìn)行系統(tǒng)和呈現(xiàn)，里面會糅合數(shù)據(jù)結(jié)果、業(yè)務(wù)知識、數(shù)學(xué)公司等復(fù)雜內(nèi)容，以便非技術(shù)背景的利益相關(guān)者能夠理解，但是分析師往往無法說明白。

九、數(shù)據(jù)分析常常權(quán)衡利弊

隨著分析模型變得越來越復(fù)雜，尤其是在機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，模型的可解釋性往往成為一個挑戰(zhàn)。復(fù)雜的模型雖然可能提供更高的預(yù)測精度，但同時也可能導(dǎo)致“黑箱”問題，即難以理解模型的決策過程。因此，很多時候在權(quán)衡可解釋性和復(fù)雜性后，可能最終選擇了可解釋性強但科學(xué)性更弱的方式方法，當(dāng)然結(jié)果也是受挑戰(zhàn)。

十、數(shù)據(jù)的時效點是個坑

數(shù)據(jù)的價值與其時效性密切相關(guān)。隨著時間的推移，數(shù)據(jù)可能會變得過時，失去其原有的業(yè)務(wù)價值，所以數(shù)據(jù)到底截止到什么時間點，到底它的計算周期是什么，至關(guān)重要。