데이터 분석의 정확성에 영향을 미칠 수 있는 3가지 실수

플라톤에 의해 재발행

팔로워 : 0

데이터 분석의 정확성에 영향을 미칠 수 있는 3가지 실수
편집자별 이미지

2023년은 대부분의 산업에서 대부분의 비즈니스가 빅 데이터의 도움을 받아 통찰력을 수집하고 더 현명한 결정을 내리고 있음을 의미합니다. 오늘날 이것은 그다지 놀라운 일이 아닙니다. 큰 데이터 집합을 수집, 분류 및 분석하는 기능은 다음과 같은 경우에 매우 유용합니다. 데이터 기반 비즈니스 의사 결정.

그리고 점점 더 많은 조직이 디지털화를 수용함에 따라 데이터 분석의 유용성을 파악하고 의존하는 능력은 계속해서 증가할 것입니다.

그러나 빅 데이터에 대한 사실은 다음과 같습니다. 더 많은 조직이 빅 데이터에 의존할수록 더 많은 조직이 빅 데이터를 잘못 사용할 가능성이 커집니다. 왜? 빅 데이터와 빅 데이터가 제공하는 통찰력은 조직이 데이터를 정확하게 분석하는 경우에만 유용하기 때문입니다.

데이터 분석의 정확성에 영향을 미칠 수 있는 3가지 실수
이미지 출처 : 데이터 사다리

이를 위해 데이터 분석의 정확성에 종종 영향을 미치는 몇 가지 일반적인 실수를 피해야 합니다. 이러한 문제와 이를 방지할 수 있는 방법에 대해 알아 보려면 계속 읽으십시오.

손가락질을 하기 전에 대부분의 데이터 집합에 상당한 오류가 있으며 이러한 오류는 데이터를 분석할 때 누구에게도 도움이 되지 않는다는 점을 인정해야 합니다. 오타, 이상한 명명 규칙 또는 중복 여부에 관계없이 데이터 세트의 오류는 데이터 분석의 정확성을 방해합니다.

따라서 깊이 잠수하는 데 너무 흥분하기 전에 데이터 분석의 토끼굴 속으로, 먼저 데이터 정리가 할 일 목록의 맨 위에 있고 항상 데이터 세트를 적절하게 정리하고 있는지 확인해야 합니다. "이봐, 데이터 정리는 내가 귀찮게 하기에는 너무 시간이 많이 걸리는 일이야"라고 말할 수 있으며, 우리는 공감하며 고개를 끄덕입니다.

다행스럽게도 증강 분석과 같은 솔루션에 투자할 수 있습니다. 이것은 기계 학습 알고리즘을 활용하여 데이터 분석을 수행하는 속도를 가속화합니다(또한 분석의 정확도도 향상됨).

결론: 데이터 정리를 자동화하고 개선하기 위해 어떤 솔루션을 사용하든 실제 정리 작업을 수행해야 합니다. 그렇지 않으면 정확한 데이터 분석의 기반이 되는 적절한 기반을 가질 수 없습니다.

데이터 세트의 경우와 마찬가지로 대부분의 알고리즘은 XNUMX% 완벽하지 않습니다. 그들 중 대부분은 결함이 상당히 많으며 사용할 때마다 원하는 방식으로 작동하지 않습니다. 결함이 많은 알고리즘은 분석에 필수적인 데이터를 무시하거나 실제로 그다지 중요하지 않은 잘못된 종류의 데이터에 집중할 수도 있습니다.

기술 분야에서 가장 큰 이름이 있다는 것은 비밀이 아닙니다. 지속적으로 알고리즘을 면밀히 조사 가능한 한 완벽에 가깝게 조정하고 있습니다. 실제로 결함이 없는 알고리즘이 거의 없기 때문입니다. 알고리즘이 정확할수록 프로그램이 목표를 달성하고 필요한 작업을 수행한다는 보장이 커집니다.

또한 조직에 데이터 과학자가 두 명뿐인 경우 해당 데이터 과학자가 데이터 분석 프로그램의 알고리즘을 정기적으로 업데이트하는지 확인해야 합니다. 합의된 일정에 따라 데이터 분석 알고리즘을 업데이트합니다.

그보다 더 좋은 것은 다음과 같은 전략을 수립하는 것일 수 있습니다. AI/ML 기반 알고리즘 활용, 자동으로 업데이트할 수 있어야 합니다.

데이터 분석 팀과 직접 관여하지 않는 많은 비즈니스 리더는 대부분 이해할 만하게도 알고리즘과 모델이 같은 것들이 아니다. 당신도 모르는 경우 알고리즘은 우리가 데이터를 분석하는 데 사용하는 방법이라는 것을 기억하십시오. 모델은 알고리즘의 출력을 활용하여 생성되는 계산입니다.

알고리즘은 하루 종일 데이터를 처리할 수 있지만 그 결과가 후속 분석을 확인하도록 설계된 모델을 거치지 않으면 사용 가능하거나 유용한 통찰력을 얻지 못할 것입니다.

다음과 같이 생각해 보십시오. 데이터를 처리하는 멋진 알고리즘이 있지만 이에 대해 보여줄 통찰력이 없다면 이러한 알고리즘을 사용하기 전보다 더 나은 데이터 기반 의사 결정을 내리지 못할 것입니다. 제품 로드맵에 사용자 조사를 구축하고 싶지만 예를 들어 시장 조사 산업이 76.4 억 달러 발생 2021년 이후 100% 증가한 2008년 매출입니다.

귀하의 의도는 훌륭할 수 있지만 이러한 통찰력을 수집하거나 해당 사용자 조사를 귀하의 로드맵에 최대한 활용하기 위해 사용할 수 있는 최신 도구와 지식을 활용해야 합니다.

알고리즘이 아무리 정교하더라도 최적이 아닌 모델이 알고리즘의 출력을 엉망으로 만드는 확실한 방법이라는 것은 불행한 일입니다. 따라서 너무 복잡하지도 너무 단순하지도 않은 모델을 만들기 위해서는 비즈니스 임원과 기술 리더가 데이터 분석 전문가와 긴밀하게 협력하는 것이 필수적입니다.

그리고 작업 중인 데이터의 양에 따라 비즈니스 리더는 처리해야 하는 데이터의 양과 유형에 가장 적합한 모델을 결정하기 전에 몇 가지 다른 모델을 검토할 수 있습니다.

결국 데이터 분석이 지속적으로 잘못되지 않았는지 확인하려면 다음 사항도 기억해야 합니다. 절대 편견의 희생양이 되지 않는다. 편향은 불행하게도 데이터 분석의 정확성을 유지하는 데 있어 극복해야 할 가장 큰 장애물 중 하나입니다.

수집되는 데이터의 유형에 영향을 미치든 비즈니스 리더가 데이터를 해석하는 방식에 영향을 미치든, 편향은 다양하며 종종 정확히 파악하기 어렵습니다. 정확한 데이터 분석.

데이터는 강력합니다. 적절하게 활용하면 비즈니스 리더와 조직이 제품을 개발하고 고객에게 제공하는 방식을 혁신할 수 있는 매우 유용한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 데이터 분석이 정확하고 이 기사에서 설명한 쉽게 피할 수 있는 실수로 고통받지 않도록 최선을 다하고 있는지 확인하십시오.

나흘 라 데이비스 소프트웨어 개발자이자 기술 작가입니다. 그녀는 전 시간을 기술 저술에 전념하기 전에 삼성, 타임 워너, 넷플릭스, 소니를 고객으로 하는 Inc. 5,000 경험적 브랜딩 조직에서 리드 프로그래머로 일했습니다.