关于-0的两大误区/通常情况下，无论是我们进行用户调研、产品运营还是竞品分析，都要对数据进行分析。如果项目出现一些分歧，谁也说服不了谁，我们往往用数据说话。可见，在开发产品时，数据的统计和分析是非常重要的。大家都说数据是客观的，但实际上数据受到背景环境、统计人员、统计方法、分析师观点等多重因素的影响，以至于我们在统计和分析中经常陷入一个误区，得不到正确的答案。
误区一:把某一类数据当成全部数据，导致错误的分析结果。先说一个小故事:二战时，英国空军想增加飞机的装甲厚度，但如果全部加厚会降低灵活性，所以最终决定只增加受攻击最严重部位的装甲。后来，工作人员统计了被击中的飞机后，发现大部分飞机机翼上的弹孔都比较多，于是决定增加机翼的装甲厚度。后来一个专家说:“但是那些被打中鼻子的飞机没有飞回来。”
8、 数据分析的误区是什么您的组织是否正在考虑分析数据的最佳方法？在你采用Big 数据分析之前，这里有六个大数据神话需要注意。云计算的使用，更快的数据处理速度，海量数据输入物联网，意味着企业现在正在收集前所未有的海量数据。大数据比以往任何时候都大。然而，如何组织、处理和理解数据仍然是许多组织面临的主要挑战。您的公司是否仍在努力理解什么是大数据以及如何管理大数据？
1.数据分析大数据的误解是数据“很多”。目前，大数据已经成为一个流行词汇。但它的真正含义往往不清楚。有人认为大数据就是大量的数据。但这并不完全正确。实际情况稍微复杂一点。大数据是指结构化(如表格)或非结构化(如电子邮件中的元数据)数据集，将社交媒体分析或物联网数据等数据结合起来，形成一个更大的故事。大数据的故事表明，组织使用传统分析技术捕捉趋势是多么困难。
9、 数据分析中要注意的统计学问题1。均值的计算在处理数据时，我们经常会遇到在相同的抽样或实验条件下，对同一随机变量的多个不同值进行统计处理的问题。在这一点上，我们往往会不加思考地直接给出算术平均值和标准差。显然，这种做法并不严谨。这是因为描述随机变量总体大小特征的统计量有很多，比如算术平均数、几何平均数、中位数等。至于应该采用什么样的均值，应该根据随机变量的分布特征来确定，而不是根据主观意愿。
这时可以用算术平均值来描述随机变量的大小特征；如果所研究的随机变量不服从正态分布，算术平均值就不能准确反映变量的大小特征。在这种情况下，可以用假设检验来判断随机变量是否服从对数正态分布。如果服从对数正态分布，几何平均值就是数学上的期望值。此时，可以计算变量的几何平均值；如果一个随机变量既不服从正态分布，也不服从对数正态分布，根据现有的数理统计知识，没有合适的统计量来描述该变量的大小特征。
10、销售数据中存在的问题具体怎么分析你的电脑有病毒。你说的一定增长或者负增长，应该是指与去年同期相比吧？我也这么认为一般商品的购买和另外两个数据密切相关，一个是库存，一个是销售，其实单一的购买数据并不能说明什么。比如多采购商品，有好的方面，也有不好的方面；如果是在增加销量的基础上，库存消耗较大，此时购买说明市场供应量增加，销量增加。
