作为BI数据分析人员，每天提取数据、写分析报告，如此反复却总得不到提高？又或者经常迷茫不知道自己的价值在哪里？花了很久做了一份详细的报告却没有什么用？看完本文或者会有些领悟，有得时候换一种方式思考，效果会更好~
移动应用和手机游戏的飞速发展催生了巨量级的数据资料，这些数据生动地刻画了用户的使用轨迹和行为习惯，价值难以估量。
于是，针对这些数据开展专业研究工作的数据分析人员成了香饽饽，他们的分析结论有可能对一个产品的发展走向带来巨大的影响。而作为数据分析人员，要在大量的数据中找到有意义、有价值的内容并不是易事。
过去，数据分析师绝大多数来自统计学或编程学的人才。随着越来越多企业发现，数据分析人员应该同时具备数据分析能力以及商业运作能力，这种情况在近几年才有所转变。
对数据的解读能力、问“正确”问题的能力以及解答问题时的灵活性，都是衡量一名数据分析人员是否足够称职的关键。
错误1：执着于完美的算法
明明有现成的、简单的但非常适用的方案不采用，偏偏把时间花在对数据算法的钻牛角尖上，这是数据分析人员所犯的最常见的错误。
与其花上一整个月的时间交出一份无比详尽的长文报告，不如在短时间内交出一份简洁的数据分析。也许后者在一些细枝末节上不够精确，但具有直接参考价值的结论才是你的上级亟需的。
直击要点才是最有效率的做法，在商业战争里时间太重要了！
错误2：迷信完美通用的方法论
千万不要这样做。
每一个业务，每一次分析，都是有区别的。完美通用的方法论听上去很美好，但具体的方案必须由自己思考得出。
对待每次分析，都应该是面对全新挑战的姿态，开放思考、亲自分析，不能依赖过往的类似案例。
错误3：只看数据，忽视其他分析依据
如果在数据分析过程当中发现一些特别突出的数据变化，记住：三人行，必有我师焉。
在定论出来之前，主动找到产品运营、社区运营或者游戏策划商量，毕竟这些同事才是与用户有最直接接触、最理解产品的人。
异样的数据变化，经常来自于不科学的解读方法或者数据采集过程中的技术错误。
错误4：清理数据的方式不科学
清理数据在数据分析工作里是个比较无趣的工序，而且往往要花上大部分的时间，但这个工序是绝对不能忽视的。
在清理数据的过程当中，你会了解到哪些地方分析错了或者遗漏了、哪些地方限制了你的解读能力。
如果跳过这个工序，分析结果很可能不靠谱，甚至得出与客观情况完全相反的结论。
错误5：无法分辨不同的工具和指标
因为总会存在不同的技术设定或者指标定义，所以每一款数据分析工具都是独一无二的。
使用这些工具之前，一定要清楚区别在哪里。
最近我们就有用Google Analytics采样分析里的转化率和收入数据来进行A/B测试。刚开始，A变量在两项指标中都比B变量有更好的表现，但我们没有直接采用这个结论。我们把原始数据下载下来进行手动的分析。
这次的分析结果跟之前完全相反，A变量在两项指标中都比B变量差很多。
离开座位，多多走动！
身为BI数据分析人员，无论如何都不应该守在自己的“象牙塔”里。
相反，数据分析人员应该更多参与到公司的日常业务里，比如出席运营营销体系、产品策划团队的会议。
如此，数据分析人员才能更好地理解策划人员及决策者的需求，接收更多跟产品直接相关的信息，并且适时提出数据分析提高产品表现的方案。
除此之外，决策者们也更能理解到数据分析的价值，并且激励整个团队的钻研精神。
数据分析是非常重要的一环，虽然很复杂，但掌握一定逻辑和方法后，应该说不会有太多难处。而且，这不有我们作为前车之鉴吗？请不要再犯这些错误才好。
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