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接下來就是對3個假設收集數據 ， 逐個驗證 ， 過程并不復雜 ， 就是簡單的演繹推理過程 。
然而實際業務中 ， 最復雜耗時的是基于業務的理解提出合理的假設 ， 業務理解得越深入 ， 假設就越接近問題本質 ， 驗證就越簡單直接 。
三、數據分析的常見誤區90%的人做的都是“假”的數據分析 。 數據分析是源自于業務需求 ， 最終回歸到業務中 。 所以整個閉環至少包括：明確業務問題/需求、明確分析目的、梳理分析思路和框架、梳理業務流程、數據采集與處理、數據分析過程、結論及意見反饋落地 。
每一步都至關重要 ， 而在每一步都會有很多容易陷入的誤區 。
1. 誤區1：技術至上有些人在進行數據分析時持有一種固執的觀念 ， 追求所謂的尖端的、高級的、顯示自己技術水準的分析技術 ， 認為分析技術越高級越好 ， 越尖端越厲害 。 明明有現成的、簡單的、又非常適用的方案不采用 ， 而把時間用在對數據算法追求上 。
追求技術的進步和發展本身沒有錯 ， 但不能一味強調高級方法 。 節約時間、節省資源 ， 拿出高性價比的解決方案才是企業需要的工作態度 ， 所以不論是高級的方法還是低級方法 ， 只要能解決問題 ， 就是好方法 。
2. 誤區2：業務面狹窄前面已經說過 ， 數據分析需要全面了解業務 。
這個全面體現在數據分析不僅要關注技術層面 ， 還要對市場、營銷和管理領域的知識十分了解 ， 只有這樣儲備下做出的數據分析才不會和業務環節出現脫節 。 有的分析報告內容看上去非常漂亮、專業、復雜 ， 但是讓老板看起來非常吃力 ， 缺少的是業務邏輯 ， 很難指導業務實踐 。
3. 誤區3：分析目的不明確面對茫茫數據 ， 我們常常會覺得好像身處大海之中 ， 盲無方向 ， 不知所措 ， 用什么分析方法 ， 做什么圖表 ， 需要哪些數據 ， 寫什么形式的報告往往使我們百般糾結 。
對于一個項目而言 ， 首先要根據業務方的需求 ， 明確為什么要做數據分析 ， 要解決什么問題 ， 也就是分析的目的 。 然后針對分析目的 ， 搭建分析框架 ， 選擇分析方法和具體分析指標 ， 以及明確抽取哪些數據 ， 用到哪些圖表等分析思路 ， 只有對分析目的有清晰的認識 ， 才會避開為分析而分析的誤區 ， 分析的結果和過程就越有價值 。
4. 誤區4：分析思路混亂明確了數據分析的目的 ， 就要緊緊圍繞這個目的展開 。
這個展開就是數據分析的思路和框架 。 如何把分析目的逐層拆解為子問題 ， 如何把拆解后的子問題轉化為數據指標 ， 數據指標又會受到哪些維度的影響 ， 如何表征影響的程度和趨勢 ， 如何找到問題的關鍵因素 。
這個過程就是業務到數據的過程 ， 盡量大膽地列舉出所有可能的假設 ， 然后把假設轉化為數據指標和維度進行小心求證 。
切忌拿到需求就立馬著手分析 ， 所謂數據未動 ， 思路先行 。 在沒有理清思路之前千萬不要分析數據 ， 否則百分百是要重新分來過的 。 把思路梳理清楚了 ， 數據分析已經完成了一大半 ， 而且整個問題的邏輯也會清晰很多 。
5. 誤區5：分析方法缺失這個就是具體的實現層面了 ， 思維縱然清晰了 ， 但是在具體分析的過程中 ， 分析方法不當也難以得出準確的結論 。
1）只關注單一環節 ， 沒有全流程意識
比如發現這期活動用戶報名明顯降低了 ， 不僅要關注用戶在報名各環節的流失情況 ， 還要關注更前置的環節 ， 包括各渠道推廣投入 ， 各文案資源的點擊轉化等都需要考慮 。
2）只關注單一指標 ， 不去做關聯分析
只看單一指標 ， 只做簡單歸因 ， 找到了一個指標就認為是影響問題的所有因素 ， 由此推論問題原因 。
這里往往忽略了很多問題并非只有單個因素 ， 且多個因素和問題之間并非是因果關系 ， 只是一種相關關系 ， 我們要做的就是找到更多更相關的因素進行近似的“歸因” 。
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