3 hiba, amely befolyásolhatja az adatelemzés pontosságát

Újra kiadta Platón

Követő: 0

3 hiba, amely befolyásolhatja az adatelemzés pontosságát
Kép a szerkesztőtől

2023 van, ami azt jelenti, hogy a legtöbb vállalkozás a legtöbb iparágban betekintést gyűjt, és intelligensebb döntéseket hoz a big data segítségével. Ez manapság nem meglepő – a nagy adathalmazok összegyűjtésének, kategorizálásának és elemzésének képessége rendkívül hasznos, ha adatvezérelt üzleti döntések meghozatala.

És ahogy egyre több szervezet veszi át a digitalizációt, az adatelemzés hasznosságának megragadásának és támaszkodásának képessége csak tovább fog növekedni.

Itt van azonban a big data: ahogy egyre több szervezet támaszkodik rá, annál nagyobb az esélye annak, hogy többen használják majd helytelenül a big data-okat. Miért? Mert a big data és az általuk kínált betekintések csak akkor hasznosak, ha a szervezetek pontosan elemzik adataikat.

3 hiba, amely befolyásolhatja az adatelemzés pontosságát
Kép adatlétra

Ennek érdekében ügyeljünk arra, hogy elkerüljünk néhány gyakori hibát, amelyek gyakran befolyásolják az adatelemzés pontosságát. Olvasson tovább, hogy megtudja ezeket a problémákat, és hogyan kerülheti el őket.

Mielőtt ujjal mutogatnánk, el kell ismernünk, hogy a legtöbb adathalmazban megvannak a maguk aránya a hibák, és ezek a hibák senkinek sem tesznek jót, amikor az adatok elemzésére kerül sor. Legyen szó elírási hibákról, furcsa elnevezési konvenciókról vagy redundanciákról, az adatkészletek hibái megzavarják az adatelemzés pontosságát.

Tehát mielőtt túlságosan izgatott lenne a mélyre merülés miatt az adatelemző nyúl üregébe, először meg kell győződnie arról, hogy az adattisztítás a teendők listájának élén áll, és hogy mindig megfelelően tisztítja az adatkészleteket. Lehet, hogy azt mondja, hogy „hé, az adattisztítás túl időigényes ahhoz, hogy foglalkozzam vele”, amire együttérzőn bólogatunk.

Szerencsére befektethet olyan megoldásokba, mint például a kiterjesztett elemzés. Ez kihasználja a gépi tanulási algoritmusokat, hogy felgyorsítsa az adatelemzés sebességét (és javítja az elemzés pontosságát is).

A lényeg: függetlenül attól, hogy milyen megoldást használ az adatok tisztításának automatizálására és javítására, akkor is el kell végeznie a tényleges tisztítást – ha nem teszi meg, soha nem lesz megfelelő alapja a pontos adatelemzésnek.

Az adatkészletekhez hasonlóan a legtöbb algoritmus sem száz százalékig tökéletes; legtöbbjüknek megvannak a maguk hibái, és egyszerűen nem úgy működnek, ahogyan szeretné, minden alkalommal, amikor használja őket. A sok tökéletlenséget tartalmazó algoritmusok figyelmen kívül hagyhatják az elemzéshez nélkülözhetetlen adatokat, vagy rossz típusú adatokra összpontosíthatnak, amelyek valójában nem is olyan fontosak.

Nem titok, hogy a technológia legnagyobb nevei folyamatosan vizsgálják algoritmusaikat és a tökéletességhez a lehető legközelebb állítani őket, és ez azért van, mert olyan kevés algoritmus valóban hibátlan. Minél pontosabb az algoritmusa, annál nagyobb a garancia arra, hogy a programok elérik céljaikat, és azt teszik, amire szüksége van.

Ezen túlmenően, ha a szervezetben akár csak néhány adattudós is dolgozik, gondoskodnia kell arról, hogy ezek az adattudósok rendszeresen frissítsék az adatelemző programjaik algoritmusait – akár érdemes lehet olyan ütemtervet is létrehozni, amely a csapatokat felelősségre vonja a karbantartásért. és az adatelemzési algoritmusaikat egyeztetett ütemterv szerint frissítik.

Még ennél is jobb lehet egy olyan stratégia kialakítása kihasználja az AI/ML alapú algoritmusokat, amelyeknek képesnek kell lenniük arra, hogy automatikusan frissítsék magukat.

Többnyire érthető, hogy sok olyan üzleti vezető, aki nincs közvetlenül kapcsolatban az adatelemző csapatával, nem veszi észre, hogy az algoritmusok és modellek nem ugyanazok a dolgok. Ha Ön sem tudta volna, ne feledje, hogy az algoritmusok azok a módszerek, amelyeket az adatok elemzésére használunk; A modellek azok a számítások, amelyek egy algoritmus kimenetének kihasználásával jönnek létre.

Az algoritmusok egész nap összetörhetik az adatokat, de ha a kimenetük nem megy át a későbbi elemzések ellenőrzésére szolgáló modelleken, akkor nem lesz használható vagy hasznos információ.

Képzelje el ezt a következőképpen: ha vannak divatos algoritmusai, amelyek összetörik az adatokat, de nincs rálátása, akkor nem fog adatvezérelt döntéseket hozni jobban, mint azelőtt, hogy ezek az algoritmusok voltak; ez olyan, mintha felhasználói kutatást akarna beépíteni a termék ütemtervébe, de figyelmen kívül hagyná azt a tényt, hogy például a piackutató iparág 76.4 milliárd dollárt generált bevétele 2021-ben, ami 100%-os növekedést jelent 2008 óta.

Szándékai csodálatra méltóak lehetnek, de ki kell használnod a rendelkezésre álló modern eszközöket és tudást, hogy begyűjtsd ezeket a betekintést, vagy a felhasználói kutatást a legjobb képességeid szerint építsd be az ütemtervbe.

Sajnálatos, hogy a szuboptimális modellek biztos módja annak, hogy az algoritmusok kimenetét összezavarják, bármilyen kifinomultak is ezek az algoritmusok. Ezért elengedhetetlen, hogy az üzleti vezetők és a műszaki vezetők szorosabban bevonják adatelemző szakértőiket annak érdekében, hogy olyan modelleket hozzanak létre, amelyek sem nem túl bonyolultak, sem túl egyszerűek.

És attól függően, hogy mennyi adattal dolgoznak, a vállalatvezetők dönthetnek úgy, hogy átnéznek néhány különböző modellt, mielőtt kiválasztják azt, amelyik a leginkább megfelel a kezelendő adatok mennyiségének és típusának.

Végül is, ha meg akar győződni arról, hogy az adatelemzés nem következetesen hibás, ne feledje, soha ne ess az elfogultság áldozatává. Az elfogultság sajnos az egyik legnagyobb akadály, amelyet le kell küzdeni, amikor az adatelemzés pontosságáról van szó.

Függetlenül attól, hogy befolyásolják a gyűjtött adatok típusát, vagy befolyásolják azt, ahogyan az üzleti vezetők értelmezik az adatokat, az elfogultságok változatosak, és gyakran nehéz meghatározni – a vezetőknek mindent meg kell tenniük, hogy azonosítsák elfogultságukat, és el kell hagyniuk azokat, hogy következetesen profitálhassanak. pontos adatelemzés.

Az adatok hatalmasak: ha megfelelően kezelik őket, rendkívül hasznos betekintést nyerhetnek az üzleti vezetők és szervezeteik számára, amelyek megváltoztathatják termékeik fejlesztését és ügyfeleikhez való eljuttatását. Csak győződjön meg arról, hogy mindent megtesz annak érdekében, hogy az adatelemzés pontos legyen, és ne szenvedjen el az ebben a cikkben felvázolt, könnyen elkerülhető hibáktól.

Nahla Davies szoftverfejlesztő és műszaki író. Mielőtt munkáját teljes munkaidőben a műszaki írásnak szentelte volna, sikerült – többek között érdekes dolgok mellett – vezető programozóként szolgálnia egy Inc. 5,000 tapasztalati márkaépítő szervezetnél, amelynek ügyfelei között szerepel a Samsung, a Time Warner, a Netflix és a Sony.