分析数据过度，可能导致忽略数据背后的真实情境和背景

一旦我们用数据去衡量这些看似简单的事物，本质上就把人简化成了可计算的单元，这不是理性，而是冷漠。

但我们看到的，仅仅是经过量化、定义、切片的现实。

在数据分析的海洋里，我们是否可能越游越远离真相？

别让数据变成你眼前的幻象镜子，学会看穿它，运用它，但不被它统治。

你有没有这样的感觉：数据分析越来越多，报表越做越精致，KPI也完成得漂漂亮亮……但总觉得哪里不对劲。

我曾思考过这个问题。近年来，许多人将数据分析神话化，遇到任何问题不管三七二十一，都要拿出来分析一番。其实，这是过度依赖数据分析的表现。数据不一定就是真实客观的，分析数据的人也可能被数据所欺骗。过分迷信数据，反而容易出现问题。最常见的几种数据分析错误有：数据来源偏差，数据解读陷阱，人为操作误导。

数据决策更科学？

直觉会说：“当然能啊！”

你能量化的，不一定最重要；你不能量化的，可能最真实。

你靠经验判断哪些数据该看、哪些数据值得信，靠直觉发现“奇怪的地方”，再用数据去验证。真正聪明的人，是数据+直觉协同决策，而不是“数据偏执狂”。

理想的数据系统，是“人 + 数据”共创的系统。

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。我们不能过度追求技巧，但必要的方法论储备是要有的。就算数据是真实的，也不能轻信。

你看得够全面吗？

他警惕地分析说，在解释数据的过程中要非常小心，如果解释得过度了，实际上就是滥用数据。舍恩伯格说，人类要通过数据去进行学习，进行创新，但是也要想有时候数据本身跟现实是有一定距离的。

但前提得是：

我们来做一次系统的全面体检：

数据不是直觉的对立面，而是经验的延伸。

你在被“数据”驱动，还是在“驱动数据”？你在做决策，还是在被数据牵着鼻子走？

这个命题有些危险。

真正的高手，不是分析做得是否漂亮，而是有没有建立起一套稳定的自我认知系统。

只是，大数据不能替代理性思考，过度依赖数据可能导致对特殊经济意义的忽视。大数据的发展背景是当今世界计算机和信息技术的高速发展和普及应用，导致行业应用系统的规模和数据量呈爆炸性增长。大数据帮助企业更好地了解客户，通过对海量用户行为数据的分析，企业能精确描绘客户需求，定制个性化服务。

根本不是。

比如：把“活跃用户”定义为“每天点击下载按钮超过3次”。这看似客观，其实已经悄悄做了个价值判断：

每个数字都是被人选择记录的，背后都有立场、有目的、有框架。

我们不反对数据驱动，我们反对人退出思考、让数据接管判断。

如果数据样本的选择存在偏差，可能会导致对真实情况的误判。选择性偏见：在数据分析过程中，可能只选择符合预设假设的数据进行分析，而忽略那些与假设不符的数据。过度拟合可能会导致分析结果过于复杂，缺乏泛化能力，从而不能很好地应用于实际场景中。

本视频由系统演化战略马北苍提供，240次播放，好看视频是由百度团队打造的集内涵和颜值于一身的专业短视频聚合平台 下载客户端240次播放 | 发布时间:2024年9月17日 1 3 收藏 过度迷信数据的五大陷阱，数据分析没有用，认知洞察能力才是根本 接下来播放 创作中心消息

现实呢？你也知道：

我们先把“数据驱动”这个词，拆成几个你平时可能没注意的假设：

今天，我们不讲“增长秘籍”，我们聊聊一件更本质的事：

当代的数据保护立法，已经把“能否分析”写进了成文法。最核心的精神是 “敏感个人信息受特别保护，处理前必须满足明确的法定条件，并尊重主体的知情与同意权”。

反而容易出问题。.另外，也不用太纠结于具体数字，而是去看数字背后的趋势、比较、差异。.看看有没有提到数据源，数据源可能带来哪种偏差，带着...

可你想想，有人点很多只是误操作，有人虽然只点一次但完成了留资。

如果你是一个数据分析师、营销经理、产品运营……你其实每天都在和这些问题打交道。

你可以问问自己这7个问题：

忽略数据背后的故事可能导致分析结果不完整或者误导性。.数据分析人员可能会为了使模型在训练数据上表现良好而过度调整参数，从而使模型在未来数据上的预测效果不佳.忽略原始数据的真实性.

数据并非万能：数据分析只是一种辅助决策的手段，若过度依赖数据，可能会忽略人的经验、直觉和其他因素。背景知识重要性：在进行数据分析时，忽略相关领域的专业知识容易导致对数据的错误解释和使用不当的方法。数据背后故事：数据分析结果只是数据的一部分，了解背后的故事和背景知识能够更好地解释和应用数据。