1. 猜测或假设

数据分析的方法不包括：

数据分析是基于证据和数据的。猜测或假设没有事实依据，无法提供可靠的见解。

2. 盲目地跟随趋势

仅仅因为某些趋势流行并不意味着它们是准确或有意义的。数据分析需要对数据进行批判性评估，了解潜在的偏差和异常值。

3. 选择性抽样

选择性抽样只包括特定的数据子集，可能导致有偏差的结论。数据分析需要使用代表性样本以确保准确性。

4. 忽视异常值

异常值可能提供有价值的见解，揭示数据中的模式或异常。忽视它们会掩盖重要信息。

5. 过度拟合模型

过度拟合模型非常适合训练数据，但在新数据上表现不佳。数据分析需要平衡模型的复杂性和泛化能力。

6. 忽略假设检验

假设检验对于确定结果是否具有统计学意义至关重要。忽略它们会导致做出错误的结论。

7. 寻求确认偏见

寻求确认偏见是指只寻找支持现有信念的数据。这会导致片面的分析和不准确的结论。

8. 过度解释结果

数据分析应该基于客观的事实和证据。过度解释结果会夸大它们的意义或提出未经证实的假设。

9. 未能传达见解

数据分析的最终目标是传达见解。未能在利益相关者可以理解的方式传达结果可能会削弱分析的价值。

10. 未能更新分析

数据随着时间的推移而变化。定期更新分析至关重要，以确保见解仍然准确和相关。