Praca z danymi to nie tylko kodowanie, tworzenie dashboardów i raportów. To przede wszystkim wnioskowanie – a za tym stoi logika i statystyka. Problem w tym, że nawet doświadczeni analitycy (nie wspominając o początkujących) popełniają klasyczne błędy statystyczne, które mogą prowadzić do złych decyzji biznesowych.
Nie musisz być zawodowym statystykiem, żeby dobrze analizować dane, ale warto znać te 5 pułapek – i świadomie ich unikać.
📉 1. Mylenie korelacji z przyczynowością
To jeden z najczęstszych błędów analitycznych – zauważasz, że dwa zjawiska występują razem i automatycznie zakładasz, że jedno powoduje drugie. Brzmi znajomo?
Przykład:
„Wzrosła liczba użytkowników na stronie i jednocześnie wzrosła sprzedaż – czyli to zasługa nowej kampanii marketingowej”.
Być może, ale… równie dobrze te dwa zjawiska są efektem trzeciej zmiennej: sezonowości, zbiegu okoliczności, lub zmiany w samej stronie, której nie uwzględniono. Korelacja nie oznacza przyczynowości. To, że dwie zmienne poruszają się razem, nie znaczy, że jedna wpływa na drugą.
Jak tego unikać?
- Zawsze pytaj: „Czy mam dowód na przyczynowość?”
- Zastanów się, czy nie istnieje trzecia zmienna, która może wpływać na obie.
- Rozważ analizę czasową, testy A/B, regresję z kontrolą innych zmiennych – cokolwiek, co pozwoli oddzielić korelację od przyczyny.
📊 2. Ślepa wiara w średnią
Średnia to jedna z najbardziej nadużywanych statystyk w analizie danych. Używana automatycznie, bez refleksji, może prowadzić do bardzo mylnych wniosków.
Przykład:
„Średni czas dostawy to 2 dni – wszystko jest w porządku”.
Tymczasem 80% zamówień dochodzi w 1 dzień, a 20% – po 7 dniach. Czy klient, który czekał tydzień, będzie zadowolony? Średnia tego nie pokaże.
Średnia jest wrażliwa na wartości odstające, a w rozkładach niesymetrycznych bywa wręcz myląca. W takich przypadkach mediana, kwartyle i analiza rozkładu danych są znacznie bardziej wartościowe.
Jak tego unikać?
- Zawsze pokazuj średnią i medianę razem.
- Używaj wykresów – histogramów, boxplotów – które pokażą rozkład danych.
- Sprawdzaj, czy w danych nie ma outlierów – czy Twoja średnia ma sens?
Zostań analitykiem danych – dołącz do KajoDataSpace!
Najlepsza ścieżka do zawodu analityka danych. Dostęp do pełnych wersji kursów online z Excela, SQLa, Tableau i Pythona z certyfikatami + specjalistycznych webinarów z PowerBI.
Ekskluzywana ale pomagająca sobie społeczność.
Ponad 61 godzin materiałów video.
Spotkania LIVE co miesiąc.
Mój osobisty mentoring.
📉 3. Zbyt mała próba – czyli wnioskowanie z… niczego
Częsty błąd początkujących (i nie tylko!) to wyciąganie mocnych wniosków z bardzo małej liczby obserwacji. A im mniej danych, tym większe ryzyko, że widzisz przypadek, a nie trend.
Przykład:
„W nowej wersji aplikacji użytkownicy klikają częściej – testowałem na 17 osobach i działa!”.
No właśnie – 17 osób to zbyt mała próba, żeby mieć pewność, że różnica jest istotna. Równie dobrze to mógł być przypadek.
Statystyka mówi wprost: im mniejsza próba, tym większa wariancja i niepewność. Dlatego warto znać pojęcie mocy statystycznej, przedziałów ufności i marginesu błędu – nawet na intuicyjnym poziomie.
Jak tego unikać?
- Zastanów się, czy Twoja próba jest wystarczająco duża, żeby mówić o trendzie.
- Nie wyciągaj twardych wniosków przy n < 30 (jako bardzo uproszczona reguła).
- Jeśli masz mało danych – dodaj adnotację, że analiza ma charakter wstępny.
Zapisz się do
newslettera
🎁 i zgarnij darmowe bonusy:
Poradnik Początkującego Analityka
Video - jak szukać pracy w IT
Regularne dawki darmowej wiedzy, bez spamu
📈 4. Procenty bez liczb – brzmi dobrze, ale nic nie znaczy
„Konwersja wzrosła o 50%” – brzmi świetnie, prawda? Ale jeśli to oznacza wzrost z 2 użytkowników do 3, to już nie robi takiego wrażenia.
Operowanie wyłącznie na procentach bez pokazania liczby bazowej to manipulacja przez uproszczenie – czasem świadoma, czasem nie. W obu przypadkach wprowadza w błąd.
Jak tego unikać?
- Zawsze pokazuj liczbę bazową, obok procentów.
- Stosuj jasny język: „wzrost o 50%, z 200 do 300 użytkowników”.
- W dashboardach i raportach łącz wykresy słupkowe z etykietami liczbowymi.
To nie tylko zwiększa zrozumiałość, ale buduje zaufanie do Twoich analiz.
🧠 5. Confirmation bias – czyli widzisz to, co chcesz zobaczyć
Każdy analityk ma czasem taką pokusę: masz hipotezę i zaczynasz „szukać w danych” dowodów, które ją potwierdzają. Problem? Zbyt łatwo znaleźć coś, co pasuje – nawet jeśli to przypadek.
Przykład:
„Uważam, że kampania była nieskuteczna, więc szukam metryk, które to pokażą”. Zamiast analizować dane obiektywnie, wybierasz te fragmenty, które pasują do tezy.
To klasyczny confirmation bias – pułapka poznawcza, która obniża jakość analizy i może prowadzić do błędnych decyzji.
Jak tego unikać?
- Zadaj sobie pytanie: „Czy pokazałbym ten wynik, gdyby był przeciwny do mojej tezy?”
- Pracuj na hipotezach, ale bądź gotów je obalić.
- Szukaj faktów, nie potwierdzenia.
Najlepsze kursy z analizy danych – Excel, SQL, Tableau, Python i więcej!
Chcesz opanować Excela i tworzyć dynamiczne raporty jak profesjonalista? Naucz się SQL-a i wyciągaj kluczowe dane prosto z baz danych! Odkryj moc Pythona w automatyzacji i analizie danych. A może wizualizacje? Tableau pozwoli Ci zamienić surowe liczby w czytelne wykresy i dashboardy. Dołącz do kursów KajoData i podnieś swoje umiejętności na nowy poziom!
🧠 Podsumowanie – statystyka bez strachu, ale z uważnością
Nie musisz kończyć matematyki ani być specjalistą od testów t-Studenta, żeby być dobrym analitykiem danych. Ale musisz umieć dostrzegać błędy logiczne i statystyczne, które mogą wypaczyć Twoje analizy.
Zapamiętaj:
✅ Korelacja ≠ przyczynowość
✅ Średnia to nie wszystko – patrz na rozkład
✅ Małe próby = duży margines błędu
✅ Procenty bez liczb to marketing, nie analiza
✅ Szukaj prawdy, nie potwierdzenia swojej tezy
Świadomy analityk to skuteczny analityk. A unikanie tych 5 błędów to świetny krok w stronę mądrzejszej, bardziej rzetelnej pracy z danymi.
Wolisz czytać po angielsku? No problem!
Inne ciekawe artykuły:
- Jak sprawdzić, czy tekst zawiera inne słowo w Excelu? Porównanie SEARCH vs REGEX.TEST
- Za co lubię pracę analityka danych? 4 powody, dla których to świetna kariera
- Jak znaleźć pierwszą pracę w analizie danych, gdy rynek zwalnia? 5 skutecznych strategii
Autorem artykułu jest Kajo Rudziński – analytical data architect, uznany ekspert w analizie danych, twórca KajoData oraz społeczności dla analityków KajoDataSpace.
To tyle w tym temacie. Analizujcie w pokoju!
Podobał Ci się ten artykuł 🙂?
Podziel się nim w Social Mediach 📱
>>> udostępnij go na LinkedIn i pokaż, że codziennie uczysz się czegoś nowego
>>> wrzuć go na Facebooka, to się może przydać któremuś z Twoich znajomych
>>> Przypnij sobie tą stronkę to zakładek, może się przydać w przyszłości
Wolisz oglądać 📺 niż czytać – nie ma problemu
>>> Obserwuj i oglądaj KajoData na YouTube
