数据分析是当今信息技术最热门的方面之一，可以带来巨大的商业收益，但错误的观念可能会阻碍分析能力顺利和及时的流转，从而使商业用户和最终客户受益。当企业创建或扩大他们的分析战略时，以下是他们可能要记住的误区。
误区1：数据分析需要重大投资
有些人认为，数据分析本质上是一项昂贵的工作，因此只限于拥有大额预算或大量内部资源的组织。但并不是所有的数据分析工作都需要重大投资，现在市场上有很多开源以及其他工具，可以帮助你开始展示数据分析的价值。
误区2：算法是故障安全的
人们固有的对统计模型和算法的信任程度很高，而且随着企业建立他们的分析项目，他们越来越依赖复杂的模型来支持决策。在我们可以公然相信机器学习和结果之前，还有很多地方需要覆盖。在此之前，我们需要挑战那些建立算法和模型的人，让他们解释答案是如何得出的。
误区3 ：分析消除了人为偏见
自动化系统的执行方式不应该是有偏见的。但技术是由人类建立的，所以消除所有偏见几乎是不可能的。有些人认为分析和机器学习消除了人类的偏见。在某些情况下，这将给分析结果带来良性偏差;在其他情况下，则会出现更严重的偏差。
误区4：数据科学很神秘
随着近年来计算能力和内存的扩展，我们现在能够快速解决那些在10年前用任何技术都无法解决的问题。数据科学是统计推理技术的自然演变，这些技术几十年来一直被人们所熟知。一旦你理解了数学，数据科学就没有什么神秘的。
误区5：数据分析需要花很长的时间
快速完成工作——无论是将产品或服务推向市场，还是近乎实时地回应客户的询问，都是公司的一个重要竞争考虑。分析听起来像是需要很长时间才能完成的事情，与实现速度和敏捷性的目标相悖。
张老师：18927565259
