成都数据分析公司讲到，对于数据，大多数人会认为数据是客观的、真实的、可信的。是这样吗?影响数据分析水平的因素一方面得益于经验的积累，另一方面也避免了错误的方法和思路。

在进行客观数据分析时应避免的常见数据分析误解:

1. 数据必须是客观的

数据可能被操纵。例如，一家公司发布的商店评论、电影评级、行业分析报告都是主观的。基于错误数据的分析结论是无用的甚至是有害的。在进行数据分析之前，首先要验证数据的来源和可靠性，注意数据的不合理变化，调整数据的收集方法。

2. 过度依赖数据

一个可靠的分析结论来自于对关键数据的分析，经验的积累和分析师对业务的理解。如果我们简单地将演示过程简化为数据分析过程，这实际上是一种懒惰行为。

3.轻视业务

数据分析是初学者容易犯的错误。他们只懂技术，不懂业务，不能真正理解业务需求。许多新手认为他们只需要在工作中勤奋地敲打代码，无数的SQL就诞生了。优秀的分析师既了解技术，也了解业务。

4. 忽视效率

成都数据分析公司讲到，数据分析是整个商业活动的一部分，商业追求效率。许多新来者很容易陷入追求完美算法的陷阱。他们不需要简单的方案。他们必须花很多时间钻研数据算法，最后交出一份领导们懒得读的冗长的报告。对于企业来说，这种工作态度是不可取的。

5. “常规”分析

在数据分析学习中，你可能会习惯各种解决问题的惯例，但在实践中，没有通用的分析惯例。