3 ошибки, которые могут повлиять на точность анализа ваших данных

Переиздано Платоном

Читают: 0

3 ошибки, которые могут повлиять на точность вашей аналитики данных
Изображение от редактора

На дворе 2023 год, а это значит, что большинство компаний в большинстве отраслей собирают информацию и принимают более взвешенные решения с помощью больших данных. В наши дни это уже не так уж удивительно — способность собирать, классифицировать и анализировать большие наборы данных чрезвычайно полезна, когда дело доходит до принятие бизнес-решений на основе данных.

И по мере того, как все большее число организаций переходят на цифровизацию, способность понимать и полагаться на полезность анализа данных будет только расти.

Однако вот что касается больших данных: чем больше организаций начинают полагаться на них, тем выше вероятность того, что все больше из них будут использовать большие данные неправильно. Почему? Потому что большие данные и идеи, которые они предлагают, полезны только в том случае, если организации точно анализируют свои данные.

3 ошибки, которые могут повлиять на точность вашей аналитики данных
Изображение из лестница данных

С этой целью давайте удостоверимся, что вы избегаете некоторых распространенных ошибок, которые часто влияют на точность анализа данных. Читайте дальше, чтобы узнать об этих проблемах и о том, как их избежать.

Прежде чем мы начнем указывать пальцем, мы должны признать, что большинство наборов данных имеют свою долю ошибок, и эти ошибки никому не приносят пользы, когда приходит время анализировать данные. Будь то опечатки, странные соглашения об именах или избыточность, ошибки в наборах данных мешают точности анализа данных.

Так что, прежде чем вы слишком взволнованы погружением в глубину в кроличью нору аналитики данных, вам сначала нужно убедиться, что очистка данных находится в верхней части вашего списка дел и что вы всегда правильно очищаете свои наборы данных. Вы можете сказать: «Эй, очистка данных отнимает слишком много времени, чтобы я мог с ней возиться», на что мы сочувственно киваем.

К счастью для вас, вы можете инвестировать в такие решения, как расширенная аналитика. При этом используются алгоритмы машинного обучения для ускорения анализа данных (а также повышается точность анализа).

Вывод: независимо от того, какое решение вы используете для автоматизации и улучшения очистки данных, вам все равно придется выполнять фактическую очистку — если вы этого не сделаете, у вас никогда не будет надлежащей основы для точного анализа данных.

Как и в случае с наборами данных, большинство алгоритмов не совершенны на сто процентов; большинство из них имеют свою долю недостатков и просто не работают так, как вам хотелось бы, каждый раз, когда вы их используете. Алгоритмы с кучей несовершенств могут даже игнорировать данные, которые необходимы для вашего анализа, или они могут сосредоточиться на неправильных данных, которые на самом деле не так важны.

Ни для кого не секрет, что самые громкие имена в области технологий постоянно проверяя свои алгоритмы и настроить их как можно ближе к совершенству, и это потому, что так мало алгоритмов на самом деле безупречны. Чем точнее ваш алгоритм, тем выше гарантия того, что ваши программы достигают своих целей и делают то, что вам нужно.

Кроме того, если в вашей организации работает хотя бы пара специалистов по данным, она должна убедиться, что эти специалисты по данным регулярно вносят обновления в алгоритмы, которые программирует их анализ данных. и обновление своих алгоритмов анализа данных в соответствии с согласованным графиком.

Еще лучше, чем это, может быть разработка стратегии, которая использует алгоритмы на основе AI/ML, которые должны иметь возможность автоматически обновляться.

В основном понятно, что многие бизнес-лидеры, которые не связаны напрямую со своими группами по анализу данных, не осознают, что алгоритмы и модели это не одно и то же. Если ВЫ тоже не знали, помните, что алгоритмы — это методы, которые мы используем для анализа данных; модели — это вычисления, созданные с использованием выходных данных алгоритма.

Алгоритмы могут обрабатывать данные в течение всего дня, но если их выходные данные не проходят через модели, предназначенные для проверки последующего анализа, у вас не будет никаких пригодных для использования или полезных выводов.

Подумайте об этом так: если у вас есть причудливые алгоритмы, обрабатывающие данные, но вы не можете их продемонстрировать, вы не сможете принимать решения на основе данных лучше, чем до того, как у вас появились эти алгоритмы; это все равно, что хотеть включить исследование пользователей в дорожную карту вашего продукта, но игнорировать тот факт, что, например, индустрия маркетинговых исследований сгенерировано 76.4 миллиарда долларов выручки в 2021 году, что на 100% больше, чем в 2008 году.

Ваши намерения могут быть замечательными, но вам нужно использовать современные инструменты и знания, доступные вам, чтобы собрать эти идеи или встроить эти исследования пользователей в свою дорожную карту в меру своих возможностей.

К сожалению, субоптимальные модели — верный способ испортить результаты ваших алгоритмов, какими бы сложными они ни были. Поэтому важно, чтобы бизнес-руководители и технические руководители более тесно привлекали своих экспертов по анализу данных для создания моделей, которые не были бы ни слишком сложными, ни слишком простыми.

И, в зависимости от того, с каким объемом данных они работают, бизнес-лидеры могут выбрать несколько разных моделей, прежде чем остановиться на той, которая лучше всего подходит для объема и типа данных, с которыми им нужно работать.

В конце концов, если вы хотите убедиться, что ваш анализ данных не всегда ошибочен, вам также нужно помнить никогда не становитесь жертвой предвзятости. Предвзятость, к сожалению, является одним из самых больших препятствий, которое необходимо преодолеть, когда речь идет о поддержании точности анализа данных.

Независимо от того, влияют ли они на тип собираемых данных или на то, как бизнес-лидеры интерпретируют данные, предубеждения разнообразны и часто трудно определить — руководители должны делать все возможное, чтобы выявлять свои предубеждения и отказываться от них, чтобы постоянно получать выгоду от предубеждений. точная аналитика данных.

Данные обладают мощным потенциалом: при правильном использовании они могут предоставить бизнес-лидерам и их организациям чрезвычайно полезную информацию, которая может изменить то, как они разрабатывают и поставляют свои продукты своим клиентам. Просто убедитесь, что вы делаете все, что в ваших силах, чтобы обеспечить точность анализа данных и избежать легко избежать ошибок, которые мы описали в этой статье.

Нахла Дэвис является разработчиком программного обеспечения и техническим писателем. Прежде чем полностью посвятить свою работу техническому письму, ей удалось — среди прочего — поработать ведущим программистом в организации, занимающейся экспериментальным брендингом Inc. 5,000, клиентами которой являются Samsung, Time Warner, Netflix и Sony.