如今，数据不仅仅是营销领域的一个流行语。为了实现业务运作良好，企业需要关注如何改进，有效收集和分析数据。如果获得数据并使用它却没有促进改变，那么收集数据就没什么意义了。然而，在解释和使用数据来做出决策时也存在一些问题。它不像看起来那么简单，而且有一些陷阱需要避免。
(1) 锚定和调整
锚定和调整是指放弃锚点或大量投资于某一信息的想法，然后调整锚点。通常，锚点作为一个良好的起点，但数据可能表明应该探索新的途径，以创造更好的成功。通常情况下，可以在锚点范围内收集和分析数据，这忽略了锚点本身可能是业务无法正常工作的原因。包括ValueWalk在内的专家在讨论投资者对股票市场指数波动的反应以及行为金融如何帮助他们做出决定时，会加强这一点。投资者往往希望被证明是正确的，所以在初步评估中遇到困难，而没有考虑市场进展的新信息。这种推理当然也扩展到其他应用程序，包括运行业务或实施策略。
(2) 对数据过度自信
当涉及到收集到的数据时，过度自信可能是一个陷阱。熟悉商业决策，丰富的信息数据原因，以及通过分析数据采取行动的事实，都可以结合起来，创造出一种过度自信的场景。这种情况可能会导致失败。人们对决定越熟悉，就对此感到更加自信。那么，如果这些数据导致了一个全新的目标定位活动，人们以前没有实现过，但觉得可以处理它，即使这是一个更难的选择。而这只是假设是错误的。数据给人的印象是人们有很多信息可供使用，但创建人们需要的结果并不总是有意义的。通过分析数据，人们觉得取得了进展。数据应该导致超出人们已经知道的新想法——否则，人们可能会过度自信。
(3) 因果关系与相关性
在收集和分析数据时，最重要的陷阱可能是不考虑因果关系和相关性的差异。因果关系指出X是因为Y而发生的，而相关性仅指向X和Y之间的关系。高收入和社会媒体参与之间可能存在相关性，但这并不一定意味着社交媒体的参与是高收入的原因。通过确定哪些是从哪个而不是对虚假因果作出决定，可以根据数据作出正确的决定和建议。
收集数据是有原因的，只有在分析准确的情况下才能正确地使用数据。考虑到可能导致结果倾斜的问题，因此，建议从数据中分离出来，企业可以确保它们朝着正确的方向发展。
