3 помилки, які можуть вплинути на точність вашої аналітики даних

Зображення редактора
 

Зараз 2023 рік, а це означає, що більшість підприємств у більшості галузей збирають статистику та приймають розумніші рішення за допомогою великих даних. Сьогодні це не є несподіванкою — здатність збирати, класифікувати та аналізувати великі набори даних є надзвичайно корисною, коли йдеться про прийняття бізнес-рішень на основі даних. 

І, оскільки все більше організацій охоплює оцифровку, здатність зрозуміти корисність аналітики даних і покластися на неї буде тільки зростати.

Ось що стосується великих даних: чим більше організацій починають покладатися на них, тим більшою стає ймовірність того, що більше з них використовуватимуть великі дані неправильно. чому Тому що великі дані та інформація, яку вони пропонують, корисні, лише якщо організації точно аналізують свої дані. 

 

Зображення з драбина даних
 

З цією метою давайте переконаємося, що ви уникаєте деяких поширених помилок, які часто впливають на точність аналітики даних. Читайте далі, щоб дізнатися про ці проблеми та як їх уникнути.

Перш ніж почати вказувати пальцями, ми повинні визнати, що більшість наборів даних мають достатню частку помилок, і ці помилки нікому не роблять користі, коли приходить час аналізувати дані. Незалежно від того, помилки в наборах даних є помилками, дивними правилами іменування чи надмірністю, вони погіршують точність аналізу даних.

Отже, перш ніж ви надто захопитеся глибоким зануренням у кролячу нору аналітики даних, спершу потрібно переконатися, що очищення даних стоїть на першому місці у вашому списку справ і що ви завжди належним чином очищаєте набори даних. Ви можете сказати: «Привіт, очищення даних займає надто багато часу, щоб я цим займався», на що ми киваємо головами на знак співчуття. 

На щастя для вас, ви можете інвестувати в такі рішення, як розширена аналітика. Це використовує алгоритми машинного навчання, щоб прискорити швидкість, з якою ви виконуєте аналіз даних (і це також підвищує точність вашого аналізу).  

Підсумок: незалежно від того, яке рішення ви використовуєте для автоматизації та покращення очищення даних, вам все одно потрібно виконати фактичне очищення — якщо ви цього не зробите, у вас ніколи не буде належної основи для точного аналізу даних.

Як і у випадку з наборами даних, більшість алгоритмів не є стовідсотково ідеальними; більшість із них мають достатню частку недоліків і просто не працюють так, як би вам хотілося, щоразу, коли ви їх використовуєте. Алгоритми з купою недосконалостей можуть навіть ігнорувати дані, які є важливими для вашого аналізу, або вони можуть зосереджуватися на неправильному типі даних, які насправді не є такими важливими.

Ні для кого не секрет, що найбільші імена в техніці є постійно перевіряючи свої алгоритми і налаштовувати їх якомога ближче до досконалості, і це тому, що дуже мало алгоритмів є насправді бездоганними. Чим точніший ваш алгоритм, тим більша гарантія того, що ваші програми досягають своїх цілей і роблять те, що вам потрібно.

Крім того, якщо у вашій організації є навіть кілька спеціалістів із обробки даних, їй слід переконатися, що ці спеціалісти з обробки даних регулярно оновлюють алгоритми їхніх програм аналізу даних — можливо, навіть варто створити графік, за яким команди будуть відповідати за підтримку та оновлення своїх алгоритмів аналізу даних за узгодженим графіком. 

Навіть краще, ніж це, може бути створення стратегії, яка використовує алгоритми на основі AI/ML, які повинні мати можливість автоматичного оновлення.

Здебільшого зрозуміло, що багато бізнес-лідерів, які безпосередньо не пов’язані зі своїми командами аналітики даних, не розуміють, що алгоритми та моделі це не однакові речі. Якщо ВИ також не знали, пам’ятайте, що алгоритми – це методи, які ми використовуємо для аналізу даних; моделі — це обчислення, створені за допомогою результатів алгоритму. 

Алгоритми можуть обробляти дані цілий день, але якщо їхній вихід не проходить через моделі, розроблені для перевірки наступного аналізу, ви не матимете жодної корисної інформації. 

Подумайте про це так: якщо у вас є химерні алгоритми, які обробляють дані, але ви не маєте жодної інформації, щоб продемонструвати це, ви не збираєтеся приймати керовані даними рішення краще, ніж ви були до появи цих алгоритмів; це було б схоже на бажання включити дослідження користувачів у дорожню карту вашого продукту, але ігнорувати той факт, що, наприклад, галузь дослідження ринку генерував 76.4 мільярда доларів доходів у 2021 році, що становить 100% зростання з 2008 року. 

Ваші наміри можуть бути чудовими, але вам потрібно використовувати сучасні інструменти та знання, доступні вам, щоб отримати цю інформацію або включити дослідження користувачів у свою дорожню карту якомога краще. 

На жаль, субоптимальні моделі є надійним способом зіпсувати результат ваших алгоритмів, незалежно від того, наскільки складними ці алгоритми є. Тому дуже важливо, щоб керівники підприємств і технічні керівники тісніше залучали своїх експертів з аналізу даних, щоб створювати моделі, які не є ані надто складними, ані надто простими. 

І, залежно від обсягу даних, з якими вони працюють, бізнес-лідери можуть вибрати кілька різних моделей, перш ніж зупинитися на тій, яка найкраще відповідає обсягу та типу даних, які їм потрібно обробляти.

Зрештою, якщо ви хочете переконатися, що ваш аналіз даних постійно не є помилковим, вам також потрібно пам’ятати, ніколи не ставайте жертвою упередженості. Упередженість, на жаль, є однією з найбільших перешкод, яку необхідно подолати, коли мова йде про підтримку точності аналітики даних. 

Незалежно від того, чи впливають вони на тип даних, що збираються, чи на те, як бізнес-лідери інтерпретують дані, упередження різноманітні, і їх часто важко визначити — керівникам потрібно зробити все можливе, щоб виявити свої упередження та відмовитися від них, щоб постійно отримувати вигоду від них. точна аналітика даних. 

Дані є потужними: якщо правильно їх використовувати, вони можуть надати лідерам бізнесу та їхнім організаціям надзвичайно корисну інформацію, яка може змінити спосіб розробки та постачання своїх продуктів клієнтам. Просто переконайтеся, що ви робите все від вас залежне, щоб ваші аналітичні дані були точними та не страждали від помилок, яких легко уникнути, описаних у цій статті.

 
 
Нала Девіс є розробником програмного забезпечення та автором технологій. Перш ніж присвятити свою роботу весь робочий день технічному написанню, вона встигла — окрім інших інтригуючих речей — служити провідним програмістом в компанії Inc. 5,000, що займається брендингом досвіду, клієнтами якої є Samsung, Time Warner, Netflix і Sony.
 

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. Доступ тут.
• джерело: https://www.kdnuggets.com/2023/03/3-mistakes-could-affecting-accuracy-data-analytics.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=3-mistakes-that-could-be-affecting-the-accuracy-of-your-data-analytics