A. 數據分析中5大常見問題及對策
1. 無思路：數據雜亂，不知到從何入手
成因：分析的業務目標不明晰，致使數據採集過剩;分析方法與分析的場景不懂得怎樣結合，導致無從下手。
對策：首先，學會理解業務背景和團隊的業務目標;熟悉各分析方法及應用場景，後面有介紹。
2. 無側重：分析邏輯不嚴謹，生搬硬湊亂猜想
成因：沒有整體考慮對數據造成波動的可能原因，把關聯性指標用作為因果關系指標，成為了“為了分析而分析”。
對策：數據分析應形成閉環，確定分析目標——採集數仔岩據——列舉可能原因(金字塔/公式化思維，後面介紹)–驗洞笑證猜想–得出分析結論–後續優化對策。
3. 無規劃：分析時，卻發現數據缺失，採集難度高
成因：對所上線產品的價值收益不清晰，未提前規劃觀察指標及進行相關的數據採集需求開發，巧婦也難為無米之炊啊!
對策：明確產品的成功指標，可提前構思分析思路，進而反推所需的數據需求細節。
4. 無記錄：數據異常，卻不知道做了什麼
成因：團隊內部信息同步不及時。可能是活動導致的產品數據暴增，或者產品更新導致系統故障數據下跌。
對策：建立團隊內部的協作機制，信息及時同步至共享平台。如：運營活動上線前X天，及時同步至產品相關活動規劃，並做好備份記錄和通知相關部門。
5. 不熟練：對分析工具不熟悉，分析耗時大
成因：分析工具如excel，若不是在學校有專門課程，基本是自學或者報相關課程，工作忙沒抽時間單獨學習是根本原因。
對策：建議列出自己的薄弱環節，有針對的找相關的課程學習，如果是小白，建議系統地學學，後面會涉及。
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