3টি ভুল যা আপনার ডেটা বিশ্লেষণের নির্ভুলতাকে প্রভাবিত করতে পারে৷

সম্পাদক দ্বারা চিত্র
 

এটি 2023, যার মানে হল যে বেশিরভাগ শিল্পের বেশিরভাগ ব্যবসা অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করছে এবং বড় ডেটার সাহায্যে স্মার্ট সিদ্ধান্ত নিয়ে যাচ্ছে। এটি আজকাল এতটা আশ্চর্যজনক নয় — ডেটার বড় সেটগুলি সংগ্রহ করার, শ্রেণীবদ্ধ করার এবং বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা যখন আসে তখন এটি অত্যন্ত কার্যকর ডেটা-চালিত ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়া. 

এবং, ক্রমবর্ধমান সংখ্যক সংস্থা ডিজিটালাইজেশনকে আলিঙ্গন করার সাথে সাথে ডেটা বিশ্লেষণের উপযোগিতা উপলব্ধি করার এবং তার উপর নির্ভর করার ক্ষমতা কেবল বাড়তে থাকবে।

এখানে বিগ ডেটার ব্যাপারটি রয়েছে, যদিও: যত বেশি সংস্থা এটির উপর নির্ভর করতে আসে, ততই বড় সুযোগ হয়ে যায় যে তাদের মধ্যে আরও বেশি বড় ডেটা ভুলভাবে ব্যবহার করবে। কেন? কারণ বড় ডেটা এবং এটি যে অন্তর্দৃষ্টিগুলি অফার করে তা কেবল তখনই কার্যকর হয় যখন সংস্থাগুলি তাদের ডেটা সঠিকভাবে বিশ্লেষণ করে। 

 

চিত্র থেকে ডেটালাডার
 

সেই লক্ষ্যে, আসুন নিশ্চিত করি যে আপনি কিছু সাধারণ ভুল এড়িয়ে যাচ্ছেন যা প্রায়শই ডেটা বিশ্লেষণের নির্ভুলতাকে প্রভাবিত করে। এই সমস্যাগুলি এবং কীভাবে আপনি এগুলি এড়াতে পারেন সে সম্পর্কে জানতে পড়ুন।

আমরা আঙ্গুলের দিকে ইশারা করার আগে, আমাদের স্বীকার করতে হবে যে ডেটার বেশিরভাগ সেটে তাদের ন্যায্য ত্রুটি রয়েছে এবং ডেটা বিশ্লেষণ করার সময় এই ত্রুটিগুলি কারও উপকার করে না। সেগুলি টাইপো, অদ্ভুত নামকরণের নিয়ম বা অপ্রয়োজনীয়তা যাই হোক না কেন, ডেটা সেটে ত্রুটিগুলি ডেটা বিশ্লেষণের নির্ভুলতাকে বাধাগ্রস্ত করে।

তাই গভীরে ডাইভিং নিয়ে খুব বেশি উত্তেজিত হওয়ার আগে তথ্য বিশ্লেষণ খরগোশ গর্তে, আপনাকে প্রথমে নিশ্চিত করতে হবে যে ডেটা পরিষ্কার করা আপনার করণীয় তালিকার শীর্ষে রয়েছে এবং আপনি সর্বদা আপনার ডেটা সেটগুলি সঠিকভাবে পরিষ্কার করছেন৷ আপনি হয়তো বলছেন, "আরে, ডেটা ক্লিনজিং আমার পক্ষে বিরক্ত করার জন্য খুব সময়সাপেক্ষ", যার প্রতি আমরা সহানুভূতিতে মাথা নাড়ছি। 

ভাগ্যক্রমে আপনার জন্য, আপনি বর্ধিত বিশ্লেষণের মতো সমাধানগুলিতে বিনিয়োগ করতে পারেন। আপনি যে হারে আপনার ডেটা বিশ্লেষণ করেন তা ত্বরান্বিত করতে এটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিকে কাজে লাগায় (এবং এটি আপনার বিশ্লেষণের নির্ভুলতাকেও উন্নত করে)।  

নীচের লাইন: আপনার ডেটা পরিষ্কার করার জন্য আপনি স্বয়ংক্রিয়ভাবে এবং উন্নত করার জন্য যে কোনও সমাধান ব্যবহার করুন না কেন, আপনাকে এখনও প্রকৃত ক্লিনজিং করতে হবে — আপনি যদি তা না করেন তবে সঠিক তথ্য বিশ্লেষণের ভিত্তি আপনার কাছে কখনই সঠিক ভিত্তি থাকবে না।

ডেটা সেটের ক্ষেত্রে যেমন, বেশিরভাগ অ্যালগরিদম একশো শতাংশ নিখুঁত নয়; তাদের বেশিরভাগেরই ত্রুটিগুলির ন্যায্য অংশ রয়েছে এবং আপনি যখনই সেগুলি ব্যবহার করতে চান সেভাবে কাজ করে না। একগুচ্ছ অসম্পূর্ণতা সহ অ্যালগরিদমগুলি এমনকি আপনার বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা উপেক্ষা করতে পারে, অথবা তারা ভুল ধরণের ডেটাতে ফোকাস করতে পারে যা আসলে তেমন গুরুত্বপূর্ণ নয়।

প্রযুক্তির সবচেয়ে বড় নামগুলি এটি কোনও গোপন বিষয় নয় ক্রমাগত তাদের অ্যালগরিদম যাচাই এবং যতটা সম্ভব পরিপূর্ণতার কাছাকাছি তাদের tweaking, এবং এটা কারণ খুব কম অ্যালগরিদম আসলে ত্রুটিহীন। আপনার অ্যালগরিদম যত বেশি নির্ভুল হবে, আপনার প্রোগ্রামগুলি তাদের লক্ষ্যগুলি অর্জন করছে এবং আপনার যা করা দরকার তা করার গ্যারান্টি তত বেশি।

অতিরিক্তভাবে, যদি আপনার সংস্থার কর্মী এমনকি মাত্র কয়েক জন ডেটা বিজ্ঞানী থাকে, তবে এটি নিশ্চিত করা উচিত যে সেই ডেটা বিজ্ঞানীরা তাদের ডেটা বিশ্লেষণ প্রোগ্রামগুলির অ্যালগরিদমগুলিতে নিয়মিত আপডেট করছেন — এটি এমন একটি সময়সূচী স্থাপন করাও উপযুক্ত হতে পারে যা বজায় রাখার জন্য দলগুলিকে দায়বদ্ধ রাখে। এবং একটি সম্মত সময়সূচী অনুসরণ করে তাদের ডেটা বিশ্লেষণ অ্যালগরিদম আপডেট করা। 

এর চেয়েও ভালো একটি কৌশল প্রতিষ্ঠা করা হতে পারে AI/ML-ভিত্তিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে নিজেদের আপডেট করতে সক্ষম হওয়া উচিত।

বেশিরভাগই বোধগম্যভাবে, অনেক ব্যবসায়িক নেতা যারা সরাসরি তাদের ডেটা অ্যানালিটিক্স টিমের সাথে জড়িত নন তারা বুঝতে পারেন না যে অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলি একই জিনিস না. যদি আপনি সচেতন না হন, হয়, মনে রাখবেন যে অ্যালগরিদম হল সেই পদ্ধতিগুলি যা আমরা ডেটা বিশ্লেষণ করতে ব্যবহার করি; মডেল হল এমন গণনা যা একটি অ্যালগরিদমের আউটপুট ব্যবহার করে তৈরি করা হয়। 

অ্যালগরিদমগুলি সারা দিন ডেটা ক্রাঞ্চ করতে পারে, কিন্তু যদি তাদের আউটপুট পরবর্তী বিশ্লেষণগুলি পরীক্ষা করার জন্য ডিজাইন করা মডেলগুলির মাধ্যমে না যায়, তাহলে আপনার কাছে কোনও ব্যবহারযোগ্য বা দরকারী অন্তর্দৃষ্টি থাকবে না৷ 

এটিকে এভাবে ভাবুন: যদি আপনার কাছে অভিনব অ্যালগরিদম ক্রাঞ্চিং ডেটা থাকে কিন্তু এটি দেখানোর জন্য কোনো অন্তর্দৃষ্টি না থাকে, তাহলে আপনি সেই অ্যালগরিদমগুলি পাওয়ার আগে আপনার চেয়ে ভাল ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নিতে যাচ্ছেন না; এটি আপনার পণ্যের রোডম্যাপে ব্যবহারকারীর গবেষণা তৈরি করতে চাই কিন্তু এই সত্যটিকে উপেক্ষা করে যে, উদাহরণস্বরূপ, বাজার গবেষণা শিল্প $76.4 বিলিয়ন জেনারেট করেছে 2021 সালে রাজস্ব, 100 থেকে 2008% বৃদ্ধির প্রতিনিধিত্ব করে। 

আপনার উদ্দেশ্যগুলি প্রশংসনীয় হতে পারে, তবে সেই অন্তর্দৃষ্টিগুলি সংগ্রহ করতে বা সেই ব্যবহারকারীর গবেষণাকে আপনার সর্বোত্তম ক্ষমতার জন্য আপনার রোডম্যাপে তৈরি করতে আপনার কাছে উপলব্ধ আধুনিক সরঞ্জাম এবং জ্ঞান ব্যবহার করতে হবে। 

এটি দুর্ভাগ্যজনক যে সাবঅপ্টিমাল মডেলগুলি আপনার অ্যালগরিদমগুলির আউটপুটকে বিভ্রান্ত করার একটি নিশ্চিত উপায়, সেই অ্যালগরিদমগুলি যতই পরিশীলিত হোক না কেন৷ তাই এটা অত্যাবশ্যক যে ব্যবসায়িক নির্বাহী এবং প্রযুক্তিগত নেতারা তাদের ডেটা বিশ্লেষণ বিশেষজ্ঞদের আরও ঘনিষ্ঠভাবে নিযুক্ত করে এমন মডেল তৈরি করার জন্য যা খুব বেশি জটিলও নয় এবং খুব সহজও নয়। 

এবং, তারা কতটা ডেটা নিয়ে কাজ করছে তার উপর নির্ভর করে, ব্যবসায়িক নেতারা তাদের হ্যান্ডেল করার জন্য প্রয়োজনীয় ভলিউম এবং ধরনের ডেটার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত একটিতে স্থির হওয়ার আগে কয়েকটি ভিন্ন মডেলের মধ্য দিয়ে যেতে বেছে নিতে পারেন।

দিনের শেষে, আপনি যদি নিশ্চিত করতে চান যে আপনার ডেটা বিশ্লেষণ ধারাবাহিকভাবে ভুল নয়, তবে আপনাকে এটিও মনে রাখতে হবে কখনও পক্ষপাতের শিকার হবেন না. পক্ষপাত দুর্ভাগ্যবশত ডাটা অ্যানালিটিক্সের নির্ভুলতা বজায় রাখার ক্ষেত্রে সবচেয়ে বড় বাধাগুলির মধ্যে একটি যা অতিক্রম করতে হবে। 

তারা সংগৃহীত ডেটার ধরণকে প্রভাবিত করছে বা ব্যবসায়িক নেতারা ডেটা ব্যাখ্যা করার পদ্ধতিকে প্রভাবিত করছে কিনা, পক্ষপাতগুলি বৈচিত্র্যময় এবং প্রায়শই পিন করা কঠিন — নির্বাহীদের তাদের পক্ষপাতগুলি সনাক্ত করার জন্য তাদের যথাসাধ্য চেষ্টা করতে হবে এবং ধারাবাহিকভাবে উপকৃত হওয়ার জন্য তাদের ত্যাগ করতে হবে সঠিক তথ্য বিশ্লেষণ। 

ডেটা শক্তিশালী: সঠিকভাবে চালিত হলে, এটি ব্যবসায়িক নেতাদের এবং তাদের সংস্থাগুলিকে অত্যন্ত দরকারী অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে যা তারা কীভাবে বিকাশ করে এবং তাদের পণ্যগুলি তাদের গ্রাহকদের কাছে পৌঁছে দেয় তা রূপান্তরিত করতে পারে। শুধু নিশ্চিত করুন যে আপনার ডেটা বিশ্লেষণ সঠিক এবং আমরা এই নিবন্ধে উল্লেখ করা সহজে এড়ানো যায় এমন ভুল থেকে ভুগছে না তা নিশ্চিত করার জন্য আপনি আপনার ক্ষমতায় সবকিছু করছেন।

 
 
নাহলা ডেভিস একজন সফটওয়্যার ডেভেলপার এবং প্রযুক্তি লেখক। প্রযুক্তিগত লেখার জন্য তার কাজকে সম্পূর্ণ সময় উৎসর্গ করার আগে, তিনি একটি Inc. 5,000 এক্সপেরিয়েনশিয়াল ব্র্যান্ডিং প্রতিষ্ঠানে লিড প্রোগ্রামার হিসাবে কাজ করার জন্য — অন্যান্য চমকপ্রদ জিনিসগুলির মধ্যে পরিচালনা করেছিলেন যার ক্লায়েন্টদের মধ্যে রয়েছে Samsung, Time Warner, Netflix, এবং Sony।
 

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.kdnuggets.com/2023/03/3-mistakes-could-affecting-accuracy-data-analytics.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=3-mistakes-that-could-be-affecting-the-accuracy-of-your-data-analytics