Thứ nhất, sai lầm về việc thiếu mục tiêu rõ ràng khi bắt đầu phân tích. Nhiều người thường lao vào phân tích mà không xác định trước mục đích cụ thể, dẫn đến việc lãng phí thời gian vào những chỉ số không cần thiết.

Thứ hai, không chú trọng đến việc làm sạch dữ liệu. Dữ liệu thô thường chứa rất nhiều lỗi, giá trị trùng lặp hoặc thiếu sót. Nếu bỏ qua bước này, kết quả phân tích sẽ không chính xác và có thể dẫn đến những quyết định sai lầm.

Thứ ba, lựa chọn phương pháp phân tích không phù hợp. Mỗi loại dữ liệu và mỗi mục tiêu khác nhau sẽ cần những phương pháp phân tích khác nhau. Việc áp dụng sai phương pháp có thể khiến bạn bỏ lỡ những insight quan trọng.

Thứ tư, bỏ qua yếu tố bối cảnh khi phân tích. Dữ liệu không tồn tại một cách độc lập mà luôn gắn liền với một bối cảnh cụ thể. Việc phân tích dữ liệu mà không hiểu rõ bối cảnh có thể dẫn đến những diễn giải sai lệch.

Thứ năm, diễn giải dữ liệu một cách chủ quan. Đôi khi chúng ta vô tình áp đặt suy nghĩ của mình lên dữ liệu, chỉ tìm kiếm những thông tin phù hợp với giả định ban đầu.

Bạn đã hay đang gặp phải sai lầm nào?

Hãy chia sẻ kinh nghiệm của bạn ở phần bình luận bên dưới!

Inbox ngay để được tư vấn MIỄN PHÍ giải pháp phù hợp nhất với doanh nghiệp của bạn!