3 viga, mis võivad teie andmeanalüüsi täpsust mõjutada

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

3 viga, mis võivad teie andmeanalüüsi täpsust mõjutada
Pilt redaktori poolt

On aasta 2023, mis tähendab, et enamik ettevõtteid enamikus tööstusharudes koguvad teadmisi ja teevad suurandmete abil nutikamaid otsuseid. See ei tule tänapäeval enam kuigi üllatusena – suurte andmehulkade kogumise, kategoriseerimise ja analüüsimise võimalus on tohutult kasulik, kui tegemist on andmepõhiste äriotsuste tegemine.

Ja kuna üha rohkem organisatsioone võtab digitaliseerimise omaks, kasvab andmeanalüütika kasulikkuse hoomamine ja sellele tuginemine ainult jätkuvalt.

Siin on aga lugu suurandmetega: mida rohkem organisatsioone hakkab neile toetuma, seda suurem on võimalus, et suurem osa neist kasutab suurandmeid valesti. Miks? Kuna suurandmed ja nende pakutavad ülevaated on kasulikud ainult siis, kui organisatsioonid oma andmeid täpselt analüüsivad.

3 viga, mis võivad teie andmeanalüüsi täpsust mõjutada
Pilt andmeredel

Selleks veenduge, et väldite mõningaid levinud vigu, mis sageli mõjutavad andmeanalüüsi täpsust. Lugege edasi, et saada teavet nende probleemide kohta ja nende vältimiseks.

Enne kui hakkame näpuga näitama, peame tunnistama, et enamikus andmekogumites on omajagu vigu ja need vead ei tee kellelegi andmete analüüsimise ajal kasu. Olgu need kirjavead, veidrad nimetamistavad või liiasused, andmekogumites esinevad vead segavad andmeanalüüsi täpsust.

Nii et enne, kui sa sügavale sukeldumisest liiga vaimustusse lähed andmeanalüütika jäneseauku, peate esmalt veenduma, et andmete puhastamine on teie ülesannete loendi tipus ja et puhastate oma andmekogumeid alati korralikult. Võib-olla ütlete: "Hei, andmete puhastamine on minu jaoks liiga aeganõudev, et sellega vaeva näha", mille peale noogutame kaastundlikult pead.

Teie õnneks saate investeerida sellistesse lahendustesse nagu laiendatud analüütika. See kasutab masinõppe algoritme, et kiirendada andmeanalüüsi tegemise kiirust (ja see parandab ka teie analüüsi täpsust).

Lõpptulemus: olenemata sellest, millist lahendust kasutate andmete puhastamise automatiseerimiseks ja täiustamiseks, peate ikkagi tegeliku puhastamise tegema – kui te seda ei tee, pole teil kunagi õiget alust, millele täpset andmeanalüüsi rajada.

Nagu andmekogumite puhul, pole enamik algoritme sada protsenti täiuslikud; enamikul neist on omajagu vigu ja need lihtsalt ei tööta nii, nagu soovite, iga kord, kui neid kasutate. Paljude puudustega algoritmid võivad isegi ignoreerida andmeid, mis on teie analüüsi jaoks olulised, või keskenduda valedele andmetele, mis tegelikult nii olulised pole.

Pole saladus, et tehnoloogia suurimad nimed on pidevalt oma algoritme kontrollimas ja kohandades neid võimalikult täiuslikkuse lähedale ning see on tingitud sellest, et nii vähesed algoritmid on tegelikult veatud. Mida täpsem on teie algoritm, seda suurem on garantii, et teie programmid saavutavad oma eesmärgid ja teevad seda, mida vajate.

Lisaks, kui teie organisatsioonis töötab kasvõi paar andmeteadlast, peaks ta tagama, et need andmeteadlased värskendaksid regulaarselt nende andmeanalüüsiprogrammide algoritme – võib isegi olla kasulik koostada ajakava, mille kohaselt meeskonnad vastutavad nende andmete analüüsimise eest. ja nende andmeanalüüsi algoritmide ajakohastamine vastavalt kokkulepitud ajakavale.

Veelgi parem võib olla sellise strateegia loomine kasutab AI/ML-põhiseid algoritme, mis peaks suutma end automaatselt värskendada.

Enamasti on arusaadav, et paljud ettevõtete juhid, kes ei ole otseselt oma andmeanalüütikameeskondadega seotud, ei mõista, et algoritmid ja mudelid ei ole samad asjad. Kui ka TE polnud teadlikud, pidage meeles, et algoritmid on meetodid, mida me andmete analüüsimiseks kasutame. mudelid on arvutused, mis luuakse algoritmi väljundit võimendades.

Algoritmid võivad andmeid kogu päeva jooksul purustada, kuid kui nende väljund ei läbi mudeleid, mis on loodud järgneva analüüsi kontrollimiseks, siis pole teil kasutatavat ega kasulikku teavet.

Mõelge sellele järgmiselt: kui teil on väljamõeldud algoritmid, mis töötlevad andmeid, kuid teil pole selle kohta mingeid teadmisi, ei tee te andmepõhiseid otsuseid paremini kui enne nende algoritmide kasutamist; see oleks sama, kui tahaksite luua oma tooteplaani kasutajauuringuid, kuid eiraksite tõsiasja, et näiteks turu-uuringute tööstus teenis 76.4 miljardit dollarit 2021. aasta tulud, mis on 100% suurem kui 2008. aastal.

Teie kavatsused võivad olla imetlusväärsed, kuid peate kasutama teile kättesaadavaid kaasaegseid tööriistu ja teadmisi, et koguda neid teadmisi või koostada kasutajate uurimused oma tegevuskavas oma võimaluste piires.

On kahetsusväärne, et mitteoptimaalsed mudelid on kindel viis oma algoritmide väljundisse segamini ajada, hoolimata sellest, kui keerukad need algoritmid on. Seetõttu on oluline, et ettevõtete juhid ja tehnilised juhid kaasaksid tihedamalt oma andmeanalüüsi eksperte, et luua mudeleid, mis pole liiga keerulised ega liiga lihtsad.

Ja olenevalt sellest, kui palju andmeid nad töötavad, võivad ettevõtete juhid otsustada läbida mitu erinevat mudelit, enne kui nad otsustavad ühe, mis sobib kõige paremini käsitletavate andmete mahu ja tüübiga.

Lõppkokkuvõttes, kui soovite veenduda, et teie andmete analüüs ei oleks pidevalt vale, peate meeles pidama ka kunagi ei lange eelarvamuste ohvriks. Eelarvamus on kahjuks üks suurimaid takistusi, mis tuleb andmeanalüütika täpsuse säilitamisel ületada.

Olenemata sellest, kas nad mõjutavad kogutavate andmete tüüpi või viisi, kuidas ettevõtte juhid andmeid tõlgendavad, on eelarvamused erinevad ja sageli raskesti tuvastatavad – juhid peavad andma endast parima, et oma eelarvamused tuvastada ja neist loobuda, et sellest järjepidevalt kasu saada. täpne andmeanalüüs.

Andmed on võimsad: kui neid õigesti kasutada, võivad need anda ettevõtete juhtidele ja nende organisatsioonidele tohutult kasulikku teavet, mis võib muuta seda, kuidas nad oma tooteid arendavad ja klientidele tarnivad. Lihtsalt veenduge, et teete kõik endast oleneva tagamaks, et teie andmeanalüütika oleks täpne ja ei kannataks selles artiklis kirjeldatud kergesti välditavate vigade all.

Nahla Davies on tarkvaraarendaja ja tehnikakirjutaja. Enne kui ta pühendas oma töö täiskohaga tehnilisele kirjutamisele, suutis ta muuhulgas olla ka juhtprogrammeerija Inc. 5,000 kogemusliku brändingu organisatsioonis, mille klientide hulka kuuluvad Samsung, Time Warner, Netflix ja Sony.