数据分析更多的是以业务情况作为背景，把数据背后的信息提取和总结出来，从而发现里面有价值的内容。那么整个完整的过程中，到底是什么样的原因导致了你的工作量大，工作效率不高呢？

　　深度解剖：

　　1、对于客户提出来的需求，理解有偏差，导致客户不满意；

　　2、在收集完数据之后，又发现更有价值的数据，想要收集更多的变量；

　　3、做出来的图表自己不满意，重复修改。

　　其实这些问题都是可以避免的，借助工具更加高效的完成。

　　小贴士：

　　1、对于自己不明确的需求，要耐心的向客户求解，这样就可以做到工作的方向不会偏移；

　　2、只有全面的规划了要做哪些分析、将会产生什么结果，那么就会知道自己对数据的需求是什么：计划好分析活动需要什么样的结构，需要做什么样的图表；收集所需要的所有数据，前期工作量可能会很大，但是比后期环节增加变量收集数据要更有效率些；

　　3、重点关注重大问题，很多企业都用数据解决小问题，而迟缓解决大问题，好钢要用在刀刃上，首先要解决的是对组织影响最大的问题，比如实际生活中，有些保险公司用数据分析去建立针对代理机构的奖励计划，而没有去想着提升客户的留存率；

　　4、很多时候，数据只是填入了干巴巴的表格中，数据量多又没有什么新意，多少都会让人感到倦意，所以能将数据完美的整合起来也是关键的一步。

　　如何利用大数据分析提高工作效率.中琛魔方大数据平台(www.zcmorefun.com)表示数据在增长的同时，也有很多问题开始出现，比如说很多的部门内部之间还存在这壁垒，这就导致了数据产生了孤岛问题，其次就是现如今的数据标准还不够明确，因此很多的数据互通还有着一定的阻碍，最后则是数据安全保障弱。