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ABI（ALL in one BI）是Ebpay历经18年匠心打造的国产化BI工具，技术自主可控。它打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路，可满足企业经营中各类复杂的分析需求，帮助企业实现高效数字化转型。

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数据分析的5大雷区，你踩过吗？

时间：2019-07-18来源：Ebpay浏览数：744次

数据分析现在是企业中很重要的一项工作环节，企业会根据自己的销售数据、财务数据、经营数据等等各类数据来对自己企业是实际情况进行分析，然后再结合有效的分析结果来做出更好的开展决策。

数据分析现在在企业中的运用是非常的广泛的，很多企业都有自己的各类报表，各部门的员工也会根据报表数据来分析各类企业运营中遇到的情况，那么其实数据分析虽然对于企业来讲很重要，但是也需要有一个正确的数据分析概念，有的企业在进行数据分析时容易进入几个雷区，从而带来负面的结果。



雷区一：多的数据就是有效的数据。

很多人认为要进行数据分析，那么一定要数据非常庞大，只要数据基数够大，那么就能直观的判断出很多问题。其实虽然在进行数据分析时要取多组数据进行类比才能放映问题，不能单单因为少量的数据就得出具体的分析，但是也并不是数据多就可以有好的分析，我们在进行数据分析时主要要注意数据的场景维度，以及数据的有效性。

雷区二：数据分析时因果关系错误。

很多事情都是有因导致的果，因此在进行数据分析时一定要搞清楚具体的因果关系，一旦因果关系错误，则可能导致错误的结果，从而影响到企业是下一步决策。例如伊利诺斯州曾经顺利获得数据调查发现，家里书籍比较多的家庭孩子在学习上的表现能力更好，于是给自己本州的学生发放书籍，但是这并没有改善不同孩子在学业上的表现，主要原因就是并不是因为家里有书导致孩子热爱学习，而是因为家人喜欢买书读书，造就了孩子更好的学习氛围，这就是因果关系的分析错误。

雷区三：只看重数据分析的结果，忽略可能性数据。

经常会有企业在得出了某种数据分析的结果之后，就认为只要达到a标准，那么可能就能够实现b计划，但是其实数据分析只是一个参考性结果，并不是唯一正确的结果，那么如果忽略了其他的可能性，就会导致后期有不好的决策，因此在进行数据分析时也应该考虑更多的可能性。

雷区四：建立错误的数据模型。

要想进行很好的数据分析，那么建立正确的数据模型是很重要的。例如我们在顺利获得数据预估下年度销售额时，不能只考虑对自己有立的用户数据，要综合各类高度影响数据、不怎么有影响力的数据已经有一定潜在影响的数据，然后在进行最后的判断。

雷区五：没有选择合适的数据分析工具帮助进行数据分析。

数据分析工具其实是很实用的一种工具，系统化的可视化数据能够更好更准确的帮助用户进行数据分析，现在市面上的可视化数据分析工具也有很多，其中亿信ABI是现在口碑较好的数据分析工具之一，可帮助有数据分析的企业进行全场景的可视化分析。

亿信ABI系统内可呈现上百种可视化的统计报表等，可顺利获得各类搭配衍生出多种可视化效果，使得在进行数据分析时更加的直观。

亿信ABI除了给用户给予可视化数据分析服务之外，其还支持企业技术人员根据自己的需求进行自主开发，更好的完善自己的数据分析需求。

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