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这篇文章给大家介绍大数据从业者需认清数据分析的边界是什么，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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大数据时代的到来，各家公司的数据积累得越来越多，获取数据成本不断降低，很多人开始走向另一个危险的极端，那就是任何事情都要看数据，任何决定都依赖数据。作为运营的数据分析人员，不要陷在“唯数据论”这个坑里。
数据库并不能记录一切
通过数据库中的记录，你能够充分了解你的业务吗？答案是否定的。说白了，数据库只是记录了发生在业务链条上的行为，但行为的结果并不代表业务的全部。
举个例子，通过用户的使用行为数据，就能知道用户的体验吗？并不能，我们只是根据用户的“行为结果”猜测他使用产品体验的好坏。
真正的用户感觉，在他们的心里，很难通过既定的使用路径和产品功能体现出来。
那么，数据库不能记录的信息，怎么获取呢？答案其实很简单，通过外部手段，创造条件去获取。概括为“调查”和“实验”两个词。
例如，用户体验不能量化的问题，直接问不就好了？调查分为访谈和问卷调查两种方式，每种方式都需要落地成可量化的结果。
问卷调查建议规律性地长期进行，连续收集的数据在时间维度上可比，价值远远大于单次的问卷调查。
实验的方式也是一种创造数据的手段。通过实验组和对照组，创造出一个对比的条件，进而量化出差异，最终形成可靠的判断。
不要分离多重因素的影响
有些因素叠加可能相互放大影响，有些则可能相互抑制，宏观指标只是众多影响的结果，内部的影响机制是黑箱。
那么怎么办呢？怎样衡量具体某个运营动作带来的影响呢？答案就是实验，也只有实验。
数据不能代表逻辑推理
一个逻辑混乱的人，给他再多的数据也不会得出正确的结论。能否形成正确的判断和合理的决策，很大程度上并不取决于数据的多少，数据足够(信息充分)就可以了。
大多数会因数据而变懒
为什么这么说呢？大多数管理层都会因为数据资源的丰富而或多或少地放弃思考。
许多人，因为自身长期业务经验的积累，其实是有很好的直觉。而现在，却被一个不熟悉业务，只会从数据库中做些统计的数据分析师牵着鼻子走。许多人过分地“敬畏数据”。这个现象是值得警觉的。
曾经有一位资深的企业家说，数据分析使人短视甚至盲目。
所以，真正优秀的数据分析(业务分析)有很高的门槛的。这个门槛并不来自于分析方法的应用，而来自于对业务的理解。只有对业务有深刻的理解，才能将分析方法用对地方，才能正确地解读信息，获得结论。
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