避坑指南!数据分析最容易被忽略的10个错误

　　

　　一、数据采集阶段

　　1、数据失真

　　数据是可能骗人的，比如店铺、电影的评分，可能被人为操控;比如某公司发布的行业分析报告，也具有很大的主观性。

　　基于错误的数据，做出的分析结论是无益甚至是有害的。所以在采集数据时，我们先要考证数据的来源及可信度，还要关注不符合常理的数据变化，对数据采集方法进行调整。

　　2、幸存者偏差

　　就算数据是真实的，也不能轻信。

　　举个有名的例子，二战时英军发现，从战场飞回来的战机，机身上的弹孔比引擎和油箱上的要多的多，根据这个数据，我们很容易得出要加强机身的防护的建议。但事实的真相却是，那些引擎和油箱上中弹的飞机已经回不来了，我们更应加强引擎和油箱的防护，这就是常说的“幸存者偏差”。

　　

 

　　造成幸存者偏差的原因，其实是取样出现了偏差，在数据采集时，我们要避免主观臆断，推演各类可能性，科学取样。