3）只关注分析本身 ， 没有结合业务动作
举个常见的例子 ， 需要用RFM模型对用户进行高/中/低价值分层 ， 那消费金额M的阈值如何取？自己拍脑袋？为何不结合业务动作进行设定呢？分层的目的不就是为了针对性的制定动作么？如果业务准备对高/中/低价值用户分别发放5000/3000/1000的优惠券 ， 那阈值是不是就出来了？
4）只去做表面分析 ， 不解决具体问题
报表做了一堆 ， 没有抓住应该重点关注的业务指标；发现异常指标 ， 没有结合数据分析去采取有效措施；复盘罗列数据 ， 没有总结出有助于业务发展的结论 。 这些都是＂形式主义＂式的数据分析 ， 看似没有问题 ， 实际没有任何指导意义 。
四、数据分析师的进阶之路数据分析高手和新手最大的区别在于：高手能通过数据分析 ， 找到工作的关键节点 ， 思考怎样达成每个节点 ， 并用数据证明能不能走得通 。 新手容易陷入＂毛线团式＂的工作状态 ， 绕了一圈又一圈才完成任务 。
想成为这样的高手 ， 拿到比数据小白高几倍的工资 ， 至少需要经历以下3个能力阶段 。
1. 能力阶段一：用数据分析解决业务问题很多运营在遇到业务困难时 ， 要么早早放弃 ， 要么主观臆测 ， 找不到问题的要害 。 这时候如果你能学会用数据严谨地分析和解决问题 ， 相信老板一定会对你刮目相看 。
2. 能力阶段二：用数据分析达成项目目标你需要将数据分析思维贯穿整个项目 ， 让你更好地掌控项目 ， 最终帮助你达成目标 。 其中有一项非常关键的能力 ， 即数据拆解能力 。
然而 ， 很多同学在做指标拆解时 ， 都只会简单粗暴地“做加法” 。 销售量＝渠道A＋渠道B＋渠道C 。 渠道运营小伙伴很容易找一堆互推渠道 ， 但最后这些渠道能成交多少 ， 是不可控制的 。
真正的数据分析高手应该懂得在高度的不确定性当中 ， 去寻找确定性 。 我建议采用的是“乘法逻辑”：销售量＝曝光量 x 转化率 。
3. 能力阶段三：用数据分析驱动业务增长到了这个阶段 ， 数据分析就不仅仅是用来发现问题 ， 或者仅仅只能用于某个活动或项目 ， 而是可以持续指导业务增长 。 希望我们都能够不断打怪升级 ， 道路虽长 ， 但我们一直都在进步 。
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