做数据分析的时候，很多人一开始都以为只要把数据丢进系统，结果就会自动蹦出来。可实际操作中，问题一个接一个冒出来，尤其是刚上手的时候。
数据质量差，分析像在猜谜
最常见的问题就是数据本身不干净。比如你在一家电商公司做用户行为分析，发现“访问量”这个字段里居然有负数，或者“用户ID”全是空值。这种数据拿来做分析，结果根本没法信。
解决办法其实也不复杂：先花时间做数据清洗。检查缺失值、异常值，统一格式。比如把“2024-01-01”和“2024/01/01”统一成一种日期格式。
工具选得不对，跑个报表都卡
有人用Excel处理百万行数据，点一下筛选就转圈十分钟。不是Excel不行，是它不适合干这活。这时候就得换工具，比如用Python的Pandas，或者直接上数据库写SQL。
举个例子，你想统计每天的订单量，用SQL可以这样写：
SELECT DATE(order_time) AS day, COUNT(*) AS order_count FROM orders GROUP BY day ORDER BY day;几秒出结果，比拖动滑块快多了。
指标定义模糊，团队各说各话
销售说“转化率”是下单人数除以访问量，运营却说是付款人数除以加购人数。同一个词，不同人理解不一样，开会能吵半小时。
这种情况得提前定好指标口径，最好写成文档，大家照着来。比如明确“转化率 = 最终成交订单数 / 页面独立访客数”，谁也不能随便改。
可视化乱糟糟，老板看不懂
图表颜色五颜六色，柱状图、折线图、饼图全塞一张图里，看起来热闹，其实啥重点都没有。别忘了，做图是为了讲清楚一件事，不是为了炫技。
简单原则：一个图说明一个问题。趋势用折线，占比用饼图或堆叠柱状图，对比用横向柱状图。颜色别超过三种，标题写清楚是什么、什么时候、怎么算的。
只看数字，忽略业务背景
某天数据突然暴涨，系统报警。你一顿查代码、查日志，最后发现是因为市场部发了个大促销，用户自然多了。要是早点问一句“最近有没有活动”，省下多少功夫。
数据分析不能脱离业务。再准的模型，不了解上下文，也可能得出荒唐结论。
这些问题看着琐碎，但每个都可能让项目卡住。与其事后补救，不如一开始就多问几句，多看几眼原始数据，少点想当然。