数据分析工作中数据异常常见原因归纳

先祝各位大朋友儿童节快乐！

随着数据分析类工作越来越受重视，数据处理、数据统计已经成为日常工作中必不可少的一个环节。

一些朋友会问到，如何避免数据分析过程中出现统计错误的情况，毕竟如果最后把错误的统计数据汇报给领导或客户，会对领导判断或者是业务发展带来误导。

小白

如何避免统计出错呢？？

Here we go

在我们知道数据异常或者是统计有误的情况下，又该如何去查找错误原因，根据我在近几年工作中的总结，我认为可以从三个方面着手排查。

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首先要确认数据源是否有误，即如果数据出处都有问题，那最后得到的数据自然是经不起质疑的。

假如说现在要做一份周报或者月报表，数据是从数据库中导出，如果从数据库中导出的数据都是有问题，那最后在报表呈现的数据自然也是不准确的。

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其次是统计口径或者说业务逻辑。统计口径包括两个方面，数据分析人员先是与业务人员对接，梳理业务人员数据需求，然后是把梳理后的数据需求与运维人员，即负责数据库维护的同事，进行沟通，把业务需求转化为运维同事能够理解的指标或字段。

如果相关人员对统计指标的理解不一致，最后给出的数据不能说错，但可能就不是初始想要的数据。

上述情况中，数据分析员在中间就起着很重要的作用，能不能把业务语言准确的转化成数据库语言至关重要；而假如省去了中间数据分析员，业务人员直接与运维人员沟通，这种情况下就非常考验双方的沟通技巧、沟通能力。

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数据源没问题，统计口径也一致，最后的统计结果还是有偏差，这个时候最大可能犯错就是具体的数据统计过程中的错误，比如说是不是函数公式中选定的区域有误，或者是看错行，都有可能造成统计偏差。

数据分析工作中，细心是必不可少的，一般来说，在做好一份报表或报告后，反复检查其中的数据，确认数据都没问题后，再汇报给领导或客户。好的工作习惯就是在一件件不起眼的小事中养成的。