数据分析，你逃不掉的几大“坑”

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数据的最大天坑

数据分析，字面意思，数据分析由两个部分组成：一是数据，二是分析。

看起来跟废话一样，但却也是绝大多数人都忽略的。

大多数人在讲到数据分析的时候，更加注重的是分析，而并不是数据本身，这就造成了数据分析最大的误区：不关心数据怎么来，使劲儿做无用功。

举个简单的例子呗？

在App的新版本上，产品经理新加了个子频道。版本上了一段时间数据稳定后，产品经理从数据发现，哎哟，这个子频道很吊炸天啊，点击率、登录比等数据同比甩其他子频道N条街啊，恩，说明这个子频道用户很需要呀，以后要接着往这个方向上做。

看似，产品经理好像做了正确决策吧？

然而，oh，no，不幸的消息来了！

程序员在数据埋点的时候不小心埋错了，他把另一个热门子频道的数据和这个新频道埋在了一起，数据计算的是这两个频道的总和！

（抱歉，程序员又一次实力背锅，之后会为你们正名）

因为错误的数据，得出了错误的分析结果，并且还做了后续错误方向的工作，这在日常中其实并不少见，虽然真的很蠢。

有效数据分析的前提，是对正确的数据做分析。

分析的最大天坑

数据怎么来的，是基础。得来的数据怎么分析，是进阶。光有数据不分析，假把式，还糟蹋了人家的SQL。

这就引来了一个重要问题：为什么要分析？

• 用基本的分析去了解现状以及趋势；

• 用针对的分析去验证或者踢翻自己的想法；

看似很简单，实际做起来却一点儿都不简单。又要举个常见例子呗：

新版本发布了一段时间，数据也稳定了，产品经理让实习生A、B、C分别做一份用户对新版本各项修改内容的数据分析反馈报告。

实习生A：这个简单啊，数据组的同学一定有数据，拿过来就是了。

最后他把各种原始数据表发给了产品经理；

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