?數據分析的實踐中，其實隱藏著許多不為人知的“真相”。這篇文章里，作者就做了一些盤點，不妨來看看。

數據分析已經成為各家企業不可或缺的一部分，因為它可以幫助決策者從海量數據中提取有價值的信息，以指導企業管理和經營。然而，在數據分析的實踐中，存在著一些不為人知的真相，今天來說一說。

一、數據結果不一定客觀

數據的結果和解讀常常受到分析師或者看數人主觀因素的影響。很多數據分析師的假設和預設想法，以及選擇的數據處理方法，都可能對最終的結果產生影響。

二、數據分析不是萬能的

數據分析能夠提供洞察力和指導決策，但它不能解決所有問題。有時候，過度依賴數據可能會導致決策和實際有偏差。

三、數據質量最重要

高質量的數據是數據分析的基礎。臟數據、缺失值等問題都可能導致錯誤的結論。

因此，數據質量可謂決定決策的生死。

四、數據分析是多學科工種

優秀的數據分析師不僅要懂得數據相關的專業知識，還需要具備一定的業務知識、市場洞察力以及商業等的理解，但是多數分析師無法達標。

五、機器學習不能替代數據分析

機器學習是數據分析的一個強大工具，但它并不能替代對數據背后故事的理解和解釋。很多人覺得數學模型比較科學，事實上它不等于其他數據分析可以不用做了。

六、數據分析是一個動態工作

分析過程不是線性的，而是需要不斷探索。對于分析結果應該持有懷疑態度，然后經一系列業務驗證，再回到分析過程進行優化

七、數據結果是觀點的載體

數據本身無觀點，但收集和解讀數據都是由人完成的，所有數據結果其實都是操作人員的觀點載體，所以數據分析師才有資深和專業之分。

八、講故事決定了數據的影響力

數據分析的結果往往都是零散的，需要通過有效的溝通和故事講述技巧來進行系統和呈現，里面會糅合數據結果、業務知識、數學公司等復雜內容，以便非技術背景的利益相關者能夠理解，但是分析師往往無法說明白。

九、數據分析常常權衡利弊

隨著分析模型變得越來越復雜，尤其是在機器學習和深度學習領域，模型的可解釋性往往成為一個挑戰。復雜的模型雖然可能提供更高的預測精度，但同時也可能導致“黑箱”問題，即難以理解模型的決策過程。因此，很多時候在權衡可解釋性和復雜性后，可能最終選擇了可解釋性強但科學性更弱的方式方法，當然結果也是受挑戰。

十、數據的時效點是個坑

數據的價值與其時效性密切相關。隨著時間的推移，數據可能會變得過時，失去其原有的業務價值，所以數據到底截止到什么時間點，到底它的計算周期是什么，至關重要。