数据、手段、工具，数据分析师如何避免“被坑”？

数据分析技术如今已成为大到政府部门、企业、机构，小到网店、微商用以提升表现的工具。很多企业不惜代价地在数据分析上进行投资，也有很多人目测数据分析前途无量，纷纷加入数据分析师的大军，准备借此大展身手，走上人生巅峰。但是，空有一腔热情并不能保证成功，不然哪来的失败是成功之母这句话？

很多人知道数据分析重要，但并不重视，还有的重视数据分析，但没有正确地运用，这就导致不断有数据分析师掉进坑里。

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数据坑

巧妇难为无米之炊，数据分析必须要有原料，没有足够体量的优质数据，再怎么分析也没用。

目前，数据收集主要有4个来源：现有数据集、社交媒体、智能手机和数据采集设备（比如智能汽车、健身器械、医疗器械等物联网设备）。数据分析师必须以业务为核心，与业务人员、产品人员、技术人员共同商讨数据采集的方向、渠道和手段，在尽可能广泛地采集数据的同时还要避免垃圾数据的产生。数据分析并不是数据越多越好，而是要在达到分析目的基础上，尽量采集正确的、优质的数据。食材好，食才好。

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手段坑

在得到想要的数据之后，如何分析就成了接下来的关键阶，顶级食材放在低级厨师手里也只能做出勉强入口的饭菜，白白糟蹋了辛苦收集的数据。

这一过程同样要求数据人员与业务人员进行沟通，在数据分析方法论的基础上与业务结合，确定高效、准确的分析方法。只有在进行分析之前把这些问题搞清楚，才能保证不南辕北辙，浪费时间和金钱。数据可以不断地拿来分析，但时间和金钱是“不可再生资源”，浪费了，也就只能浪费了。

在确定了分析方向和分析手段之后，数据分析工作就可以正常开展，但是，数据的测试、模型的验证等过程必须踏踏实实地完成，不能想着一蹴而就，一但中间环节出问题，分析结果必然受影响，到时候再回头排查问题重新分析，业务机会可能已经早就溜走了。

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工具坑

使用数据分析工具的唯一目的就是分析数据，因此，数据分析工具相当于数据的“炼丹炉”，燃烧数据，炼成能带来增长的灵丹妙药。工欲善其事，必先利其器，这句话没错，但是，数据分析师必须清楚，工具并非功能越多越好，数据分析工具必须满足你的基本需求：存储、保护、分析、输出数据。过多的花哨功能可能看着很强大，但也许对你的主要工作并没有多大帮助，反而增加了你的使用成本。熟练地掌握少数分析工具，能够利用它解决绝大部分分析需求，这才是数据分析师使用分析工具的准则。在这个基础之上，可以适当地尝试别的工具或功能，提高分析效率，或者掌握更好的分析技能。

在数据分析的过程中，分析师必须不断地“压抑”自己的天性，提醒自己以“分析数据”这个目的为核心，心无旁骛地一步一步朝目标前进，不要被其他事物干扰，掉进坑里。

来自： 大数据周刊