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数据分析做得好能够让企业发展更加快速稳定，而今天我们就通过案例分析来了解一下，数据分析常见问题都有哪些。
1.人/制度/系统落后
相当多的企业不重视数据建设，特别是数据采集与流程规范。
相当多的企业制度还停留在原始阶段，大干快上。
相当多的企业领导还在用野蛮管理方法。
时代变了，人/制度/系统不变，一切还是不会变。
2.私心太重，刻意扭曲数据
很多领导也就是嘴上喊喊数字驱动，实际上只是拿数据当牌坊，好看的数字多写，不好看的数字变着法改好看;实在不行就甩锅给“我司没有人工智能大数据分析能力”，这样铁定实现不了数据驱动，而是在玩数字游戏。
3.盲目迷信人工智能大数据。
注意：从数据驱动的演化过程可以看出，想实现数据驱动，需要的是前中后期的分工，是报表、管理模型、算法模型、测试平台、专题分析的相互配合，不是一个“超牛逼智能模型”Duang!一声就模出来的。
然而总有人不信，总有人以为电脑里住着一个无所不知的“模型”能一模定乾坤，后自然各种悲剧收场。
4.过于重视指标，忽视标准建设。
这是数据分析师们常犯的问题，一讲分析，张嘴就是几十个数据指标，可到底哪个是主指标，哪个是副指标，哪个是参考指标;到底哪几个指标组合起来看，到底指标数值是多少算好，多少算差。
没有清晰的标准，没有和业务共识，后只知道罗列数据，无法下判断结论。
5.与业务脱节，对业务流程缺少数据积累。
这是数据分析师们常犯的问题。每天就知道盯着GMV，流量，DAU，MAU，转化率几个指标，对业务流程一窍不通，对不同业务手段的效果没有观察积累;后除了翻来覆去啰嗦几个指标，就只会说：要搞高，要保持，全是废话，更无法驱动决策。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请在707945861群中学习了解。
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2023-11-24
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