数据分析的实践中，其实隐藏着许多不为人知的“真相”。这篇文章里，作者就做了一些盘点，不妨来看看。

数据分析已经成为各家企业不可或缺的一部分，因为它可以帮助决策者从海量数据中提取有价值的信息，以指导企业管理和经营。然而，在数据分析的实践中，存在着一些不为人知的真相，今天来说一说。

一、数据结果不一定客观

数据的结果和解读常常受到分析师或者看数人主观因素的影响。很多数据分析师的假设和预设想法，以及选择的数据处理方法，都可能对最终的结果产生影响。

二、数据分析不是万能的

数据分析能够提供洞察力和指导决策，但它不能解决所有问题。有时候，过度依赖数据可能会导致决策和实际有偏差。

三、数据质量最重要

高质量的数据是数据分析的基础。脏数据、缺失值等问题都可能导致错误的结论。

因此，数据质量可谓决定决策的生死。

四、数据分析是多学科工种

优秀的数据分析师不仅要懂得数据相关的专业知识，还需要具备一定的业务知识、市场洞察力以及商业等的理解，但是多数分析师无法达标。

五、机器学习不能替代数据分析

机器学习是数据分析的一个强大工具，但它并不能替代对数据背后故事的理解和解释。很多人觉得数学模型比较科学，事实上它不等于其他数据分析可以不用做了。

六、数据分析是一个动态工作

分析过程不是线性的，而是需要不断探索。对于分析结果应该持有怀疑态度，然后经一系列业务验证，再回到分析过程进行优化

七、数据结果是观点的载体

数据本身无观点，但收集和解读数据都是由人完成的，所有数据结果其实都是操作人员的观点载体，所以数据分析师才有资深和专业之分。

八、讲故事决定了数据的影响力

数据分析的结果往往都是零散的，需要通过有效的沟通和故事讲述技巧来进行系统和呈现，里面会糅合数据结果、业务知识、数学公司等复杂内容，以便非技术背景的利益相关者能够理解，但是分析师往往无法说明白。

九、数据分析常常权衡利弊

随着分析模型变得越来越复杂，尤其是在机器学习和深度学习领域，模型的可解释性往往成为一个挑战。复杂的模型虽然可能提供更高的预测精度，但同时也可能导致“黑箱”问题，即难以理解模型的决策过程。因此，很多时候在权衡可解释性和复杂性后，可能最终选择了可解释性强但科学性更弱的方式方法，当然结果也是受挑战。

十、数据的时效点是个坑

数据的价值与其时效性密切相关。随着时间的推移，数据可能会变得过时，失去其原有的业务价值，所以数据到底截止到什么时间点，到底它的计算周期是什么，至关重要。

本文由 @风姑娘的数字视角 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载

题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议

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