五、初學者需要避免的誤區：預測與原因分析

初學者在學習數據分析時，需要避免一開始就急於進行預測或尋找數據背後的原因。相反，應該專注於觀察和理解現有數據的規律，並保持客觀。這樣才能建立扎實的數據分析基礎，逐步提升分析能力。透過不斷地實踐和觀察，初學者能夠更好地掌握數據分析的技巧，並在未來的分析工作中取得更好的成果。

別一開始就想預測

很多剛開始學習數據分析的人，看到數據圖後會急於想預測未來的數據變動情況。特別是時間序列資料，圖表的一邊有數據，而另一邊則是未來未知的空白。這種情況會讓人產生預測的衝動。然而，初學者應該專注於觀察和理解現有數據的規律，這才是建立扎實基礎的關鍵。預測未來充滿了不確定性，即使我們設想了從最好的情況到最壞的情況，也難以準確預測實際結果。

另外，對預測一詞，這裡指的是預測未知的未來，也就是以時間為橫軸，往右的未來所產生的預測值。這種預測值不在你的數據集內，是屬於數據集外的預測。若以數據庫或人工智慧來講，就是數據庫內的數據範圍之外的數據。

不要過於執著於數據背後的原因

數據分析的重點在於讓數據自己說話，而不是急於尋找數據背後的原因。現實世界中，數據是市場或真實情況的反映，經常會出現無法輕易解釋的變化。許多學科強調找到原因和解釋現象，但數據分析師的任務是客觀地觀察和解讀數據，而不是強行將數據套入某個模型或數學公式中去解釋它們。這樣做反而會掩蓋數據本身希望揭示的真相。

另外在一開始學習時，數據分析的過程式枯燥乏味的。這會讓很多人都失去興趣。有些人會將數據背後的原因連同數據分析一起解說，讓人覺得有趣。如果只是在講數據的來源或設計原理，那還可行。若是牽強附會點，例如市場指標的數據記錄其實都是均衡狀態，那麼單以數據來講需求或講供給就不太適合。 所以，一開始客觀地觀察與解讀數據，暫不以尋找理由為主。這樣才能讓數據分析的初學者更能看到數據本身的特徵與規律。

專注於數據分析本身，而非學科理論

學習數據分析和學習某個學科的理論是兩個不同的目標。數據分析的核心在於觀察、整理和解讀數據，發現其中的規律和特徵。而學科理論則更多地關注於解釋現象和尋找原因。初學者應該清楚自己是想成為數據分析師還是專注於某個學科的研究，這樣才能更好地定位學習目標和方法。所以，初學者要儘可能避開教育過程中觀看文獻中，先建立數理模型後，試圖導入數據、轉換數據符合模型要求的內容。