1.2 数据分析的四大误区

数据分析也存在一些误区。例如，分析时想面面俱到，结果却顾此失彼；或者企图用极少的数据预测很遥远的未来；有时候又因数据量太大而不知道分析的方向；还有的人因为不会做图表，上交的数据表格让领导一头雾水……这些误区总结起来可分为4类。

1.2.1 什么都要分析——贪多

分析人员面对庞杂的数据，需要分析的内容和维度往往较多。但如果总想分析出所有的结果，到最后没有重点，提交的表格就会让人看不明白。

【案例7——面面俱到的分析结果，一定招人喜欢吗】

某企业领导将一个销售与成本的数据表格交给财务人员小李，如表1-7所示，然后说了一句“分析一下数据”，也没有告诉小李具体需要什么结果。

领导看完分析结果后，对小李说：“我要的是发现问题或有价值的信息，而不是拿这么多结果来让我甄别，我没那么多时间！你要分析数据、发现问题、给出解决方案，而不是写一个看起来面面俱到的报告！”

小李这才意识到，原来自己需要对数据做一些有方向性、目的性的分析，而不是贪多，把所有的分析结果都列出来。小李对数据重新进行了分析，同时对数据进行了归类、合并，通过占比、对比、结构等分析，得出分析结果并提出了整改方案。这一次，领导就能一眼看清楚分析结果，小李的分析工作也才过了关。

1.2.2 用几个数据想分析出“一朵花”——做梦

众所周知，在一定范围内，分析时使用的数据量越大，得到的结果越趋于准确与稳定。如果分析时使用的数据量过小，会出现什么问题呢？一是分析的结果可能不会很准确，二是没有办法对将来的情况进行预测。

【案例8——想用3个月数据预测下半年的销售情况】

有一次一个学员讲了这么一件事儿：领导交给他3个月的销量数据，想让他预测下半年的销量和利润情况，如表1-8所示。

从表中可以看到，数据太少，判断销售是否有季节性、区域性等都没有一定量的数据做支撑。无论是谁，想通过简单的几个数据分析出比数据本身更多的信息，都是不可能的。最后学员说，其实他当时也告诉了领导，数据太少，做出来的预测很不可靠，并不能帮助公司做决策。

1.2.3 数据量大不知道该分析啥——抓瞎

有时候如果分析的数据量过于庞杂，难免存在不规范的数据甚至错误数据，让分析人员感到无从下手。而领导布置任务时，通常又只丢下一句话：“你给分析分析。”面对这样的情况，分析人员通常会感到非常烦恼。其实领导这么说也是有原因的，比如他可能觉得自己在统计分析方面是外行，不便讲太多，否则会干扰专业人员的思维。

【案例9——一句话的任务】

成都的一个学员小张说，一次领导传给他一张表格，丢下一句“你把这些数据分析一下”就去出差了，这些数据如表1-9所示。

小张一看这张表格就觉得头大，因为里面有很多“问题数据”，例如，有的合同编号多了两位，有的数据中间多了一个空格，有的单元格缺少数据，有的单元格中的数据是错误的……

数据的问题具体表现在两个方面：数据不规范、数据不标准。那么在分析时，不妨按照以下两个步骤进行处理。

（1）数据预处理：先对数据进行整理，使之规范化，然后进行分类，再进行统计，最后做分析。

（2）选对分析方法：分析的方法有很多，常用的有对比、同比、环比、基比、排序、占比等（后续会详细讲解），针对不同的数据、不同的要求，要选择合适的分析方法。

1.2.4 不会可视化数据——晕菜

很多时候，看分析结果的人并不是专业人士，如果把分析结果做成表格，他们在阅读时可能无法快速、深入地理解分析结果，更谈不上及时做出正确的决策。因此分析人员在写分析报告时，一定要考虑到阅读者是否能直观地看懂分析结果，具体的操作就是将表格图形化，并辅以合适的文字进行说明。画图时还要一定程度地考虑美观问题，尽量做到让图表直观、美观，这样才能够打动阅读者，体现数据分析工作的价值。

【案例10——怎样发现哪些产品是明星产品】

某公司需要通过数据分析统计出A01～A08产品的销售量、销售价和利润率，从而弄清楚哪些产品可以减小销售力度，哪些产品要加大销售力度，以便调整经营策略。A01～A08产品的销售情况如表1-10所示。

领导看了表格无法得出结论，于是要求数据分析人员对此表格进行分析。数据分析人员研究了表格以后，认为可以采用销售量、销售价、利润率这3个维度的数据做一个气泡图，横坐标为销售量，纵坐标为销售价，气泡大小表示利润率高低。完成后的气泡图如图1-8所示。

销量越大、价格越高且利润丰厚的产品就是明星产品。从图中可知，A03、A07、A08产品应该加大销售力度，尤其是A03和A08。如果产品的销售价不是很高，销售量也不是很大，但是它的利润率还不错的话，可以想办法提高销售量，例如A04产品。对于A01产品，销售量不错，但是销售价不高，可以挖掘卖点，迭代升级，提高价格。如果产品的销售价不高、销售量少、利润率也不高，像A05和A06产品，可以考虑减少产量或将其淘汰。其他分析，不再介绍。总之，可以通过可视化分析提高分析和决策效率。

【案例11——哪些价格是不合理的】

供应商要对几款产品涨价。采购部部长要求采购人员分析哪些价格是合理的，哪些是不合理的，并制定整体调整方案，把亏损严重的产品适当涨价，把利润高的产品价格适当下调，让整体价格合理化，不能随便应供应商的要求涨价，那样并不符合公司利益。采购人员拿到的产品重量和价格数据如表1-11所示。

直接看表格肯定什么都发现不了，当把表格中的数据制成图以后就变得直观了，如图1-9所示。

从图中可以直观地看到产品价格分为3个区域：高益区、合理区和重灾区。从采购的角度来讲，处于重灾区的几个产品，其价格应该适当地往上调；处于高益区的一些产品，其价格还有很大的下降空间。

当繁杂的表格数据转化成图以后，其可读性得到了很大的提高，就连外行人都可以直观地发现其中的问题，这就是数据可视化的好处。

1.2.5 机智地回答领导的“灵魂三问”

从前述四大误区的案例可以看出，很多时候领导并不会对数据分析人员提出特别具体的分析目标，因此，数据分析人员经常会被领导问到3个模糊的问题，即“大概什么情况”“有什么问题”“你的建议呢”，这几个问题被大家称为“灵魂三问”。

其实解答“灵魂三问”是有技巧的，大家只要正确解读领导的意图，然后做出正确的应对方案，就可以完美地回答“灵魂三问”，如表1-12所示。