数据分析中常见的 11 种错误及解决方案

如果实施得当，数据分析有助于企业审慎、有针对性地优化运营，发掘潜在机会。然而，即使是经验丰富的分析师也有可能在工作中犯错，导致分析结果不准确，无法发挥应有的效用。这些错误常常源自企业尚未察觉的一些低效问题，包括流程不一致、质量控制不佳、数据集脱节/孤立。不过，通过了解并避免出现这些常见问题，企业可以更充分地利用自身数据来提升收入，巩固竞争优势。

本文将探讨企业数据分析中常见的 11 种错误，然后提供相应的实用策略来解决或防范相关问题。通过构建一个完整框架，分析师可以充满信心地维护数据质量，确保分析工作提供助力推进企业目标的宝贵洞察。

什么是数据分析？

数据分析是一个数据审核、清洗、转换和建模的系统化过程。详尽的数据分析可发现关于企业及企业绩效的宝贵洞察，助力管理人员和领导者制定明智决策。随后，分析师可运用相关指标做进一步分析，监控企业决策的业务和财务影响。通过收集和审查各种来源的数据，分析师可以帮助企业领导者识别模式，评估关键绩效指标 (KPI)，并基于可靠“证据”来预测未来趋势和结果。

数据分析的 4 种类型

通过深入了解不同类型的数据分析，企业领导者可以更好地判断哪种或哪些类型的数据分析更契合自身的独特需求和目标。当综合运用以下 4 种类型的数据分析时，企业可创建一个完整的分析“链”— 首先判断发生了什么，然后预测即将发生什么并对其施加影响。

1. 描述性分析：审查历史数据，识别模式和关系。描述性分析通过过往绩效摘要（以收入、客户获取成本、库存周转率等 KPI 展示）来解答“发生了什么？”的问题。
2. 诊断性分析：深入挖掘描述性数据，探索之所以产生特定结果的原因。这一方法关注的是因果关系，它通过分析多种变量及变量间的关联来识别成功/失败背后的根本原因。
3. 预测性分析：使用统计建模、人工智能 (AI) 和/或机器学习 (ML) 技术，基于历史数据和预期变化来预测未来结果。企业可以通过预测性分析来预测市场和客户行为变化，预先察觉潜在风险。
4. 规范性分析：综合运用预测性分析、业务规则/业务功能和数学知识来提供具体的行动建议。这种高级场景建模可帮助决策者采取最佳行动方案，在综合考虑潜在限制条件和慎重权衡的前提下实现自身目标，或促成所需结果。

要点

• 数据分析错误常常源自糟糕的质量控制和不一致的流程。
• 标准化的数据收集和验证方案有助于企业长期运行高水平的数据分析。
• 有效的数据分析不仅有赖于数据收集，还依赖高度相关的利益相关者提供数据情境化支持和选择合适的指标，确保分析工作符合企业目标。
• 自动化技术和分析工具有助于防范常见错误，它们可将数据格式标准化，识别异常值，使分析师专注于数据解释和战略性工作（而不是数据清洗和验证）。

数据分析错误详解

在数据分析期间发生错误会导致企业无法顺利将原始信息转化可操作的分析洞察，继而妨碍企业制定合理决策和释放增长潜力。即使部署了恰当的数据分析流程，如果相关应用质量欠佳，企业也同样无法通过数据释疑解惑，同样会遭遇发展速度下降和不必要的成本支出问题。例如，当对客户购买模式的解读有误时，工厂经理就无法界定最佳库存水平，从而导致持有成本上涨和库存混乱。又或者，当忽视关键运营数据时，低效问题将持续存在于生产流程中，拖累生产速度。

除了引发以上的即时绩效问题外，数据分析错误还会影响企业的战略计划。如果没有合适的分析方案，企业领导者可能无法了解新的市场变化或重要趋势；可能无法提前识别风险，导致利润受损。这类情况一般都可归咎于分析师使用了不准确、不全面或过时的数据，导致给出了破绽百出的分析结论，从而错失机遇。但借助全面的数据质量控制和验证流程，企业领导者可以充满信心地实施细致入微的企业战略。

数据分析为何很重要？

时至今日，企业普遍依赖数据分析来帮助各部门更快地制定更明智的决策，以此构建和巩固竞争优势。尽管很多企业都收集了大量数据，但只有快速、准确地分析数据，企业才能从中捕获独特的洞察，深入了解客户、收入来源和内部流程，这是那些浮于表面或不准确的报告所无法提供的。强大的数据分析还能够增强企业在众多关键领域的工作。例如，在合规方面，企业可以开展系统性分析来识别潜在欺诈，确保遵守所有相关法规。此外，数据分析有助于企业以事实为依据来验证发展计划而不是只靠直觉，确保未来战略和资源分配符合实际需求和最新市场形势。

数据分析中常见的 11 种错误

当面对复杂数据集时，即使经验最丰富的数据分析师也有可能出现失误，导致最终分析结果不准确，无法发挥应有效用。通过了解常见错误，分析师可以运用优秀实践来避免这些问题，从数据中汲取更多价值。以下是 11 种可能影响数据分析结果的常见错误以及相应的解决方案。

1. 过拟合

过拟合 (overfitting) 是指模型与训练数据（包括随机波动和噪声）过分匹配。当模型通过过时的市场趋势、巧合和异常值习得模式时，它们可能在现有数据上表现出色（即“过拟合”），却往往无法真实反映最新业务形势，在描述新数据集时表现糟糕。为避免过拟合，分析师应定期使用新数据来测试模型，在模型复杂性和预测准确性之间保持平衡。

2. 数据可视化不当

不奏效的可视化可能妨碍分析师捕获重要洞察，或者使企业利益相关者误判现有数据的意义。即使数据非常理想，如果图表类型不当，单次可视化中信息过多，或者标度和坐标轴失误，都可能导致沟通不畅、诊断结果出错或制定的策略欠佳。分析师必须基于受众对各种图表类型和技术概念的熟悉程度，慎重选择数据可视化方法（例如数据故事讲述）来清晰传达分析洞察。

3. 数据样本片面性

片面或不具有代表性的数据样本可能导致分析结论不准确，无法反应真实情况。数据有失偏颇常常要归咎于分析师为图方便而只使用部分数据集，或未考虑季节、市场细分等方面的变化。除了财务结果不准确，有偏差的数据还会导致无意识地影响客户体验，致使企业陷入不利境地和遭受声誉损失。为了保持客观，并确保公平地对待客户，企业应定期审查和更新采样方法，优先使用覆盖了所有高度相关时期、客户细分和运营领域的广泛数据。

4. 目标不清晰

如果在启动数据分析之前没有清晰地界定目标和范围，企业往往只会白白浪费资源，获得无效结果。分析师应全面了解其数据分析需要解答哪些问题和应关注哪些关键指标，从而尽可能避免将时间浪费在无法满足利益相关者需求的分析工作上。例如，当销售团队希望获得下一季度的预测数据时，数据分析师应关注历史和季度性销售数据、预计需求和行业趋势。通过定义具体、可衡量的目标，企业领导者可以确保其分析方法符合企业战略要务，交付高度相关的可执行建议。

5. 数据不一致

当数据来自使用不同语言、格式、指标、度量标准的不同数据源时，数据不一致问题将加剧。例如，如果用销售数据跟踪以多种货币展示的收入KPI，可能引发计算错误，导致结论失实。因此，分析师必须首先将这些信息转换为标准格式才能有效使用。为了尽可能减少（最好是彻底消除）这一步操作，企业管理人员应实施严格的数据录入和治理策略，为所有数据源采用一致的数据格式和度量标准。

6. 数据冗余

重复的数据可能影响分析结果的准确性，导致数据库杂乱不堪，并浪费存储资源，尤其是对那些使用大型复杂数据集的企业而言。它还可能过分突出某些特定数据点，引发分析结果偏见。冗余数据常见于从多个来源收集数据却未部署适当的去重流程，或未正确执行历史数据归档的情况。例如，某客户分别从门店和线上渠道购买了商品，如果两个渠道的购买信息单独存储在不同数据库中，企业系统可能将该客户视为多个客户，导致重复录入付款记录或者客户计数和购买模式错误。对此，定期的数据审计和自动化去重流程（常常辅以数据可视化工具）可帮助企业保持数据集干净。

7. 数据不完整

使用不完整的数据集进行数据分析会导致挖掘不充分，分析结果不准确。数据缺失、记录不全或时间差都有可能滋生分析盲点，引发关于变量和绩效指标间关系的错误假定。对此，持续的数据质量检查有助于企业识别数据集的缺口，开发缺失信息应对方案，例如统计性数据补全或清晰、明确的数据局限性记录/归档方法。

8. 删除异常值

企业一般会识别和移除一次性的异常值，尽可能降低其影响。但是，完全否定异常值可能导致分析师错失重要信号或新趋势。不寻常的数据点可能预示着问题，也有可能是新机遇的征兆。例如，特定地区意料之外的客户投诉峰值可能意味着当地存在客户服务问题，销售模式异常可能代表客户偏好发生了变化。由于很多异常值都需要深入具体场景予以分析，企业应制定清晰的标准来区分普通数据错误和值得关注的异常值。

9. 忽视大情境

为了准确评估绩效，数据团队应将所有数据（包括历史数据和市场调研数据）置于一个更广阔的业务情境下。例如，孤立地看，销售数据下降既有可能意味着警报，也有可能是简单的季节性下降，即使不做人为干预也通常会在下一季度反弹。同理，网站流量增长既有可能是利好，也有可能源自一次定位失当的营销活动，无法转化为实际销售增长。分析师应始终综合权衡各种因素，例如行业趋势、季节性变化、竞争动态等，以此判断哪些趋势有待更详细的分析，需要企业后续跟进。

10. 格式错误

在合并或对比数据集时，系统间的数据格式不一致会引发重大分析问题和错误。分析师应制定清晰的操作指南，实施自动化的验证检查来识别常见格式问题（例如多种日期或单位格式并存）和命名规范问题（例如客户信息在一个数据库中先名后姓，在另一个数据库中先姓后名）。这种看似不起眼的不一致有碍于创建统一的企业视图，会严重拖慢分析速度和消耗资源。甚至，一些细微错误会导致灾难性后果，例如 1998 年环火星气候探测器 (Mars Climate Orbiter) 之所以进入火星大气层后坠毁，就是因为未正确将数据单位转换为公制。如今，为了理顺高度依赖数据的部门（例如销售和会计）的工作流，很多企业用数字化工具和 AI 算法来取代手动流程，尽可能减少这类错误。

11. 使用了不合适的指标

指标选择不当会使企业将工作重点聚焦到错误方向上，错失真正重要的洞察。例如，如果一家零售商的数据分析仅关注总收入，不考虑利润，就会忽略物料成本日渐上涨这种底层盈利能力问题。为此，分析师应与企业利益相关者和管理人员密切合作，识别真正契合企业目标和运营需要的指标。并且，这些指标还应随着形势变化定期进行审查和调整，以确保分析师监控高度相关、具有实际影响力的因素，助力企业持续取得成功。

数据分析优秀实践

为了尽可能减少错误，充分发挥数据分析的价值，企业应在整个企业范围构建一致、标准化的信息流程。以下优秀实践可为企业成功实施数据分析提供一个清晰的路线图。

• 清晰界定目标，然后启动数据分析。这可以确保所有工作都符合企业的优先目标，都围绕着有价值、高度相关的目标而展开。
• 将数据标准化，包括为所有数据源制定一致的格式和度量标准，这对于数据错误会严重妨碍企业洞悉财务状况的财务和会计数据尤其重要。此外，定期数据验证和自动化数据录入也有助于保持数据一致性，缩短数据清洗时间，以及随着数据实践和目标的变化而更新标准。
• 重视准确性，这要求实施严格的数据验证流程和质量控制措施。同时，定期质量审计有助于在分析工作受到切实影响之前识别和纠正错误，从而提升未来的整体质量标准。
• 鼓励利益相关者尽早参与分析流程，确保了解和满足他们的需求。同时，利益相关者的专业知识能够促进头脑风暴，有助于更好地制定策略、选择指标和发现潜在盲点。
• 检查数据录入流程是否有错误，并创建清晰的操作文档来规范员工和管理层应如何收集和录入数据。此外，企业还应定期开展员工培训以及实施自动化验证工具，以便持续提高准确性和效率。
• 确保数据格式一致，即面向所有部门创建模板和数据格式指南，并在发生格式变化时重新培训员工。由此，企业可以实现同类对比，减少集成问题，从而加快分析速度。
• 开展测试，识别偏差。这包括定期检查数据收集方法和样本，识别不全面或有失偏颇的数据源。此举可以确保分析结论反映真实情况，公平对待所有客户和员工。
• 情境化地解读分析洞察，即综合更广泛的市场形势和业务因素来解释分析结果。通过评估组织内部因素和行业趋势，分析师可以避免陷入错误的因果关系，帮助领导者聚焦问题的根本原因而不是停留在表面，白白浪费资源。
• 利用自动化技术和 AI 工具来执行常规数据清洗和验证工作。其中，自动化技术可以减少人为错误，使分析师专注于高价值活动，如解释数据、向利益相关者传达分析结果以及制定策略等。

利用分析软件来制定更明智的决策

由于企业依赖的数据集规模日益增长且复杂性日趋增加，企业需要强大的工具来执行高质量的数据分析。借助 Oracle NetSuite SuiteAnalytics，企业可通过全面的报告特性（如自动化的数据验证和覆盖所有运营领域的实时可见性等）避免常见的数据分析错误。Oracle NetSuite 采用集中化平台，可以自动将多种来源的数据集成到标准化模板，从而消除了格式不一致和信息冗余隐患。

对于所收集的数据，AI 驱动的分析功能可以识别（其他工具和方法可能无法发觉的）富有意义的模式和异常值。在需要展示分析结果时，分析师可以利用 Oracle NetSuite 的可自定义仪表盘和可视化工具来清晰、有效地向所有利益相关者传达信息 — 无论利益相关者的技术知识水平如何。此外，通过将常规工作自动化和提供更丰富的分析功能，Oracle NetSuite SuiteAnalytics 使各职能团队有更多时间专注于制定战略性决策和增长计划，而不是收集和清洗数据。

在如今数据驱动的市场环境下，数据分析错误会极大地阻碍企业制定明智的决策和保持竞争优势。通过了解常见错误，开展强大、稳健的数据分析，企业可以可靠地利用自己的原始数据来驱动业务增长和创新。不过，数据分析工作的成功不仅需要有效收集信息，还需要密切关注数据质量、一致性以及具体情境。通过使用现代数字化工具执行这些基础工作，企业可以自信地识别机遇，改善运营，并制定可提升财务绩效的明智决策。

数据分析错误常见问题解答

是什么让数据分析变得困难？

在分析数据时，企业常常会因为庞大的数据规模而苦恼，尤其是当数据来自多个采用不同格式、不同质量标准的数据源时。这种不一致性使分析师不得不对数据执行清洗和标准化工作，以确保数据准确且与特定问题高度相关。

数据分析师面临的主要挑战是什么？

很多数据分析师不得不处理不全面/不一致的数据集，这需要先执行大量的数据清洗工作，然后才能从数据中汲取有意义的洞察。他们还必须平衡不同利益相关者的关注点和时间要求，遵守各种合规和安全标准。此外，在数据分析结束后，分析师必须以尽可能减少误解的方式，向非技术型利益相关者传达复杂的分析结果。

一些数据分析为何会失败？

一些数据分析计划以失败告终，原因通常在于企业未制定清晰的目标或缺少适当的质量控制和验证流程 — 这会使分析结果脱离实际，甚至是误导企业。此外，如果为待解答的问题选择了不合适的分析方法，或者在下结论时忽视了关键情境，也会导致数据分析失败。最后，当缺少适当的数据治理和框架时，即使是老练的分析师也有可能得到不准确的分析结果，导致企业决策失当。