数据的敏感度和分析能力的高低，往往可以看出一个产品人的功底。要想成为一名优秀的数据分析师，始终要获得能力进阶，仍需进行系统性的学习和实践。根据以往的经验总结，数据分析中，我们常见的问题有5个，今天就跟随小编一起来了解下吧！
1. 无思路：数据杂乱，不知到从何入手
成因：分析的业务目标不明晰，致使数据采集过剩;分析方法与分析的场景不懂得怎样结合，导致无从下手。
对策：首先，学会理解业务背景和团队的业务目标;熟悉各分析方法及应用场景，后面有介绍。
2. 无侧重：分析逻辑不严谨，生搬硬凑乱猜想
成因：没有整体考虑对数据造成波动的可能原因，把关联性指标用作为因果关系指标，成为了“为了分析而分析”。
对策：数据分析应形成闭环，确定分析目标——采集数据——列举可能原因(金字塔/公式化思维，后面介绍)–验证猜想–得出分析结论–后续优化对策。
3. 无规划：分析时，却发现数据缺失，采集难度高
成因：对所上线产品的价值收益不清晰，未提前规划观察指标及进行相关的数据采集需求开发，巧妇也难为无米之炊啊!
对策：明确产品的成功指标，可提前构思分析思路，进而反推所需的数据需求细节。
4. 无记录：数据异常，却不知道做了什么
成因：团队内部信息同步不及时。可能是活动导致的产品数据暴增，或者产品更新导致系统故障数据下跌。
对策：建立团队内部的协作机制，信息及时同步至共享平台。如：运营活动上线前X天，及时同步至产品相关活动规划，并做好备份记录和通知相关部门。
5. 不熟练：对分析工具不熟悉，分析耗时大
成因：分析工具如excel，若不是在学校有专门课程，基本是自学或者报相关课程，工作忙没抽时间单独学习是根本原因。
对策：建议列出自己的薄弱环节，有针对的找相关的课程学习，如果是小白，建议系统地学学，后面会涉及。
关于数据分析中5大常见问题及对策，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
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