Veri Analitiklerinizin Doğruluğunu Etkileyebilecek 3 Hata

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

Veri Analizinizin Doğruluğunu Etkileyebilecek 3 Hata
Editöre göre resim

Yıl 2023, bu da çoğu sektördeki çoğu işletmenin büyük verilerin yardımıyla içgörü topladığı ve daha akıllı kararlar aldığı anlamına geliyor. Bu, bugünlerde pek şaşırtıcı gelmiyor - büyük veri kümelerini toplama, kategorilere ayırma ve analiz etme yeteneği, söz konusu olduğunda son derece yararlıdır. veriye dayalı iş kararları verme.

Artan sayıda kuruluş dijitalleşmeyi benimserken, veri analitiğinin kullanışlılığını kavrama ve buna güvenme yeteneği yalnızca büyümeye devam edecek.

Yine de büyük veriyle ilgili bir şey var: Daha fazla kuruluş ona güvenmeye başladıkça, daha fazlasının büyük veriyi yanlış kullanma şansı da artıyor. Neden? Çünkü büyük veri ve sunduğu öngörüler, yalnızca kuruluşların verilerini doğru bir şekilde analiz etmesi durumunda faydalıdır.

Veri Analizinizin Doğruluğunu Etkileyebilecek 3 Hata
Image veri merdiveni

Bu amaçla, genellikle veri analitiğinin doğruluğunu etkileyen bazı yaygın hatalardan kaçındığınızdan emin olalım. Bu sorunlar ve bunlardan nasıl kaçınabileceğiniz hakkında bilgi edinmek için okumaya devam edin.

Parmakla işaret etmeden önce, çoğu veri setinde adil bir hata payına sahip olduğunu ve bu hataların, verileri analiz etme zamanı geldiğinde kimseye bir iyilik yapmadığını kabul etmeliyiz. Yazım hataları, garip adlandırma kuralları veya fazlalıklar olsun, veri kümelerindeki hatalar veri analizinin doğruluğunu karıştırır.

Derinlere dalmak için fazla heyecanlanmadan önce veri analitiği tavşan deliğine, öncelikle veri temizlemenin yapılacaklar listenizin başında olduğundan ve veri kümelerinizi her zaman düzgün bir şekilde temizlediğinizden emin olmanız gerekir. “Hey, veri temizliği benim için uğraşmak için çok zaman alıyor” diyor olabilirsiniz, buna sempatiyle başımızı sallıyoruz.

Neyse ki, artırılmış analitik gibi çözümlere yatırım yapabilirsiniz. Bu, veri analizinizi gerçekleştirme hızınızı hızlandırmak için makine öğrenimi algoritmalarından yararlanır (ve analizinizin doğruluğunu da artırır).

Sonuç olarak: veri temizlemenizi otomatikleştirmek ve iyileştirmek için hangi çözümü kullanırsanız kullanın, asıl temizlemeyi yine de yapmanız gerekir. Bunu yapmazsanız, doğru veri analizinin dayandırılacağı uygun temele asla sahip olamazsınız.

Veri kümelerinde olduğu gibi, çoğu algoritma yüzde yüz mükemmel değildir; çoğunun kusurları vardır ve onları her kullandığınızda istediğiniz gibi çalışmazlar. Bir sürü kusurlu algoritmalar, analiziniz için gerekli olan verileri bile göz ardı edebilir veya aslında o kadar da önemli olmayan yanlış türde verilere odaklanabilir.

Teknoloji dünyasının en büyük isimlerinin olduğu bir sır değil. Algoritmalarını sürekli olarak incelemek ve onları mümkün olduğunca mükemmele yakın hale getirmek ve bunun nedeni çok az algoritmanın aslında kusursuz olmasıdır. Algoritmanız ne kadar doğru olursa, programlarınızın hedeflerine ulaşma ve yapmalarını istediğiniz şeyi yapma garantisi o kadar artar.

Ek olarak, kuruluşunuz yalnızca birkaç veri bilimcisi bile çalıştırıyorsa, bu veri bilimcilerin veri analizi programlarının algoritmalarında düzenli olarak güncellemeler yaptığından emin olmalıdır — ekipleri korumaktan sorumlu tutan bir program oluşturmak bile faydalı olabilir. ve üzerinde anlaşmaya varılan bir programa göre veri analizi algoritmalarını güncellemek.

Bundan daha iyisi, bir strateji oluşturmak olabilir. AI/ML tabanlı algoritmalardan yararlanır, kendilerini otomatik olarak güncelleyebilmelidir.

Çoğunlukla anlaşılır bir şekilde, veri analitiği ekipleriyle doğrudan ilgilenmeyen pek çok iş lideri, algoritmaların ve modellerin ne olduğunu anlamaz. aynı şeyler değil. Siz de farkında değilseniz, algoritmaların verileri analiz etmek için kullandığımız yöntemler olduğunu unutmayın; modeller, bir algoritmanın çıktısından yararlanılarak oluşturulan hesaplamalardır.

Algoritmalar tüm gün boyunca verileri sıkıştırabilir, ancak çıktıları, sonraki analizi kontrol etmek için tasarlanmış modellerden geçmiyorsa, o zaman herhangi bir kullanılabilir veya yararlı içgörüye sahip olmayacaksınız.

Bunu şöyle düşünün: Verileri ezen süslü algoritmalarınız varsa ancak bunun için gösterecek herhangi bir içgörünüz yoksa, veriye dayalı kararlar, bu algoritmalara sahip olmadan öncekinden daha iyi olmayacaksınız; bu, kullanıcı araştırmasını ürün yol haritanıza dahil etmeyi istemek, ancak örneğin pazar araştırması endüstrisinin 76.4 milyar dolar üretti 2021'de gelirde, 100'den bu yana %2008'lük bir artışı temsil ediyor.

Niyetiniz takdire şayan olabilir, ancak bu içgörüleri toplamak veya bu kullanıcı araştırmasını yeteneklerinizin en iyi şekilde yol haritanıza göre oluşturmak için size sunulan modern araçlardan ve bilgilerden faydalanmanız gerekir.

Algoritmalar ne kadar karmaşık olursa olsun, yetersiz modellerin, algoritmalarınızın çıktısını alt üst etmenin kesin bir yolu olması talihsiz bir durumdur. Bu nedenle, işletme yöneticilerinin ve teknik liderlerin, ne çok karmaşık ne de çok basit modeller oluşturmak için veri analizi uzmanlarıyla daha yakından ilgilenmeleri önemlidir.

Ayrıca, ne kadar veriyle çalıştıklarına bağlı olarak, iş liderleri, işlemeleri gereken veri hacmine ve türüne en uygun modelde karar kılmadan önce birkaç farklı modeli gözden geçirmeyi seçebilir.

Günün sonunda, veri analizinizin sürekli olarak yanlış olmadığından emin olmak istiyorsanız, şunları da hatırlamanız gerekir: önyargıya asla kurban olma. Önyargı, ne yazık ki konu veri analitiğinin doğruluğunu korumak olduğunda aşılması gereken en büyük engellerden biridir.

İster toplanan verilerin türünü, ister iş liderlerinin verileri yorumlama şeklini etkiliyor olsun, önyargılar çeşitlidir ve genellikle tespit edilmesi zordur - yöneticilerin önyargılarını belirlemek için ellerinden gelenin en iyisini yapmaları ve sürekli olarak fayda sağlamak için onlardan vazgeçmeleri gerekir. doğru veri analitiği.

Veri güçlüdür: Doğru şekilde kullanıldığında, iş liderlerine ve kuruluşlarına, ürünlerini geliştirme ve müşterilerine sunma biçimlerini değiştirebilecek son derece faydalı içgörüler sağlayabilir. Veri analitiğinizin doğru olduğundan ve bu makalede özetlediğimiz kolayca önlenebilir hatalardan muzdarip olmadığından emin olmak için elinizden gelen her şeyi yaptığınızdan emin olun.

Nahla Davies bir yazılım geliştiricisi ve teknoloji yazarıdır. Çalışmasını tam zamanlı olarak teknik yazıya adamadan önce, diğer ilgi çekici şeylerin yanı sıra, müşterileri arasında Samsung, Time Warner, Netflix ve Sony'nin de bulunduğu bir Inc. 5,000 deneyimsel marka organizasyonunda baş programcı olarak hizmet etmeyi başardı.