3 أخطاء قد تؤثر على دقة تحليلات بياناتك

أعاد نشره أفلاطون

المتابعون: 0

3 أخطاء يمكن أن تؤثر على دقة تحليلات البيانات الخاصة بك
الصورة بواسطة المحرر

إنه عام 2023 ، مما يعني أن معظم الشركات في معظم الصناعات تجمع الرؤى وتتخذ قرارات أكثر ذكاءً بمساعدة البيانات الضخمة. لا يمثل هذا مفاجأة كبيرة هذه الأيام - فالقدرة على جمع مجموعات كبيرة من البيانات وتصنيفها وتحليلها مفيدة للغاية عندما يتعلق الأمر اتخاذ قرارات تجارية قائمة على البيانات.

وبما أن عددًا متزايدًا من المؤسسات يتبنى الرقمنة ، فإن القدرة على فهم فائدة تحليلات البيانات والاعتماد عليها ستستمر في النمو.

هذا هو الشيء المتعلق بالبيانات الضخمة ، على الرغم من ذلك: مع ازدياد عدد المؤسسات التي تعتمد عليها ، تزداد فرصة استخدام المزيد منها للبيانات الضخمة بشكل غير صحيح. لماذا؟ لأن البيانات الضخمة والرؤى التي تقدمها مفيدة فقط إذا كانت المؤسسات تحلل بياناتها بدقة.

3 أخطاء يمكن أن تؤثر على دقة تحليلات البيانات الخاصة بك
صورة من داتالادر

لتحقيق هذه الغاية ، لنتأكد من أنك تتجنب بعض الأخطاء الشائعة التي غالبًا ما تؤثر على دقة تحليلات البيانات. تابع القراءة للتعرف على هذه المشكلات وكيف يمكنك تجنبها.

قبل أن نبدأ في توجيه أصابع الاتهام ، نحتاج إلى الاعتراف بأن معظم مجموعات البيانات لها نصيبها العادل من الأخطاء ، وأن هذه الأخطاء لا تفيد أي شخص عندما يحين وقت تحليل البيانات. سواء كانت أخطاء مطبعية ، أو اصطلاحات تسمية غريبة ، أو تكرار ، فإن الأخطاء في مجموعات البيانات تشوش دقة تحليل البيانات.

لذلك قبل أن تشعر بالحماس الشديد بشأن الغوص بعمق في حفرة أرنب تحليلات البيانات، تحتاج أولاً إلى التأكد من أن تنظيف البيانات موجود في أعلى قائمة المهام وأنك تقوم دائمًا بتنظيف مجموعات البيانات الخاصة بك بشكل صحيح. قد تقول ، "مرحبًا ، تطهير البيانات يستغرق وقتًا طويلاً للغاية بالنسبة لي" ، وهو ما نومئ برؤوسنا تعاطفًا.

لحسن حظك ، يمكنك الاستثمار في حلول مثل التحليلات المعززة. يستفيد هذا من خوارزميات التعلم الآلي لتسريع معدل إجراء تحليل البيانات (كما أنه يحسن دقة تحليلك أيضًا).

المحصلة النهائية: بغض النظر عن الحل الذي تستخدمه لأتمتة عملية تطهير البيانات وتحسينها ، فلا يزال يتعين عليك إجراء التطهير الفعلي - إذا لم تقم بذلك ، فلن يكون لديك الأساس المناسب الذي يمكنك من خلاله إجراء تحليل دقيق للبيانات.

كما هو الحال مع مجموعات البيانات ، فإن معظم الخوارزميات ليست مثالية بنسبة مائة بالمائة ؛ معظمهم لديهم نصيبهم العادل من العيوب وببساطة لا تعمل بالطريقة التي تريدها في كل مرة تستخدمها. يمكن للخوارزميات التي تحتوي على مجموعة من العيوب أن تتجاهل البيانات التي تعتبر ضرورية لتحليلك ، أو قد تركز على النوع الخاطئ من البيانات التي ليست بهذه الأهمية في الواقع.

ليس سرا أن أكبر الأسماء في عالم التكنولوجيا موجودة التدقيق المستمر في الخوارزميات الخاصة بهم وتعديلها أقرب ما يكون إلى الكمال قدر الإمكان ، وذلك لأن عددًا قليلاً جدًا من الخوارزميات لا تشوبها شائبة. كلما زادت دقة الخوارزمية لديك ، زاد ضمان تحقيق برامجك لأهدافها والقيام بما تريد القيام به.

بالإضافة إلى ذلك ، إذا كان موظفو مؤسستك يعملون حتى مجرد اثنين من علماء البيانات ، فيجب التأكد من أن علماء البيانات هؤلاء يقومون بانتظام بإجراء تحديثات على الخوارزميات التي تقوم بها برامج تحليل البيانات الخاصة بهم - قد يكون من المفيد أيضًا وضع جدول زمني يحمل الفرق مسؤولية الحفاظ عليها. وتحديث خوارزميات تحليل البيانات الخاصة بهم وفقًا لجدول زمني متفق عليه.

حتى أفضل من ذلك قد يكون إنشاء استراتيجية يعزز الخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة، والتي يجب أن تكون قادرة على تحديث نفسها تلقائيًا.

من المفهوم في الغالب أن الكثير من قادة الأعمال الذين لا يشاركون بشكل مباشر مع فرق تحليل البيانات الخاصة بهم لا يدركون أن الخوارزميات والنماذج ليست نفس الأشياء. في حالة عدم معرفتك أيضًا ، تذكر أن الخوارزميات هي الطرق التي نستخدمها لتحليل البيانات ؛ النماذج هي الحسابات التي يتم إنشاؤها من خلال الاستفادة من ناتج الخوارزمية.

يمكن للخوارزميات معالجة البيانات طوال اليوم ، ولكن إذا كانت مخرجاتها لا تمر عبر النماذج المصممة للتحقق من التحليل اللاحق ، فلن يكون لديك أي رؤى مفيدة أو قابلة للاستخدام.

فكر في الأمر على هذا النحو: إذا كان لديك خوارزميات رائعة تعمل على معالجة البيانات ولكن ليس لديك أي رؤى لعرضها ، فلن تتخذ قرارات تعتمد على البيانات أفضل مما كنت عليه قبل أن يكون لديك تلك الخوارزميات ؛ سيكون الأمر أشبه برغبة في بناء بحث المستخدم في خارطة طريق منتجك مع تجاهل حقيقة أن صناعة أبحاث السوق ، على سبيل المثال ، ولدت 76.4 مليار دولار في الإيرادات في عام 2021 ، وهو ما يمثل زيادة بنسبة 100٪ منذ عام 2008.

قد تكون نواياك مثيرة للإعجاب ، لكنك تحتاج إلى الاستفادة من الأدوات والمعرفة الحديثة المتاحة لك لاستخلاص تلك الأفكار أو بناء بحث المستخدم هذا في خريطة الطريق الخاصة بك بأفضل ما لديك من قدرات.

من المؤسف أن النماذج دون المثالية هي طريقة مؤكدة لإحداث فوضى في ناتج الخوارزميات ، بغض النظر عن مدى تعقيد هذه الخوارزميات. لذلك من الضروري أن يقوم مديرو الأعمال والقادة الفنيون بإشراك خبراء تحليل البيانات عن كثب من أجل إنشاء نماذج ليست معقدة للغاية ولا بسيطة للغاية.

واعتمادًا على مقدار البيانات التي يعملون بها ، قد يختار قادة الأعمال استعراض بعض النماذج المختلفة قبل أن يستقروا على نموذج يناسب حجم ونوع البيانات التي يحتاجون إلى التعامل معها.

في نهاية اليوم ، إذا كنت تريد التأكد من أن تحليل البيانات الخاص بك ليس خاطئًا باستمرار ، فعليك أيضًا أن تتذكر ذلك لا تقع ضحية للتحيز. يعد التحيز للأسف أحد أكبر العقبات التي يجب التغلب عليها عندما يتعلق الأمر بالحفاظ على دقة تحليلات البيانات.

سواء كانوا يؤثرون على نوع البيانات التي يتم جمعها أو يؤثرون على الطريقة التي يفسر بها قادة الأعمال البيانات ، فإن التحيزات متنوعة وغالبًا ما يصعب تحديدها - يحتاج المديرون التنفيذيون إلى بذل قصارى جهدهم لتحديد تحيزاتهم والتخلي عنها من أجل الاستفادة منها باستمرار تحليلات البيانات الدقيقة.

البيانات قوية: عند استخدامها بشكل صحيح ، يمكن أن تمنح قادة الأعمال ومؤسساتهم رؤى مفيدة للغاية يمكنها تغيير كيفية تطويرهم لمنتجاتهم وتقديمها لعملائهم. فقط تأكد من أنك تفعل كل ما في وسعك لضمان دقة تحليلات البيانات الخاصة بك وعدم معاناتك من الأخطاء التي يمكن تجنبها بسهولة والتي حددناها في هذه المقالة.

نهلة ديفيز هو مطور برامج وكاتب تقني. قبل تكريس عملها بدوام كامل للكتابة التقنية ، تمكنت - من بين أشياء أخرى مثيرة للاهتمام - من العمل كمبرمج رئيسي في مؤسسة تجارية تجريبية 5,000 للعلامة التجارية التي تضم عملائها Samsung و Time Warner و Netflix و Sony.