可能影响数据分析准确性的 3 个错误

图片由编辑
 

现在是 2023 年，这意味着大多数行业的大多数企业都在大数据的帮助下收集洞察力并做出更明智的决策。 如今，这并不令人感到意外——收集、分类和分析大数据集的能力在涉及到 制定数据驱动的业务决策. 

而且，随着越来越多的组织接受数字化，掌握和依赖数据分析有用性的能力只会继续增强。

不过，大数据的问题在于：随着越来越多的组织开始依赖它，更多组织错误使用大数据的可能性就越大。 为什么？ 因为大数据及其提供的见解只有在组织准确分析其数据时才有用。 

 

图片来源： 数据阶梯
 

为此，让我们确保您避免一些经常影响数据分析准确性的常见错误。 继续阅读以了解这些问题以及如何避免它们。

在我们指责之前，我们需要承认大多数数据集都有其公平份额的错误，而这些错误在分析数据时不会给任何人带来任何好处。 无论是拼写错误、奇怪的命名约定还是冗余，数据集中的错误都会影响数据分析的准确性。

所以在你对深入潜水感到太兴奋之前 进入数据分析的兔子洞，您首先需要确保数据清理位于待办事项列表的首位，并且您始终正确清理数据集。 您可能会说，“嘿，数据清理对我来说太费时了”，我们对此表示同情点头。 

幸运的是，您可以投资增强分析等解决方案。 这利用机器学习算法来加快您执行数据分析的速度（并且它也提高了分析的准确性）。  

底线：无论您使用什么解决方案来自动化和改进您的数据清理，您仍然需要进行实际的清理——如果您不这样做，您将永远没有适当的基础来进行准确的数据分析。

与数据集的情况一样，大多数算法都不是百分百完美； 它们中的大多数都有相当多的缺陷，并且每次使用它们时都不会按照您希望的方式工作。 具有大量缺陷的算法甚至会忽略对您的分析至关重要的数据，或者它们可能会关注实际上并不那么重要的错误数据类型。

科技界的大腕已经不是什么秘密了 不断检查他们的算法 并尽可能地调整它们以接近完美，这是因为很少有算法是真正完美的。 您的算法越准确，您的程序就越能保证实现其目标并执行您需要它们执行的操作。

此外，如果您的组织甚至只有几个数据科学家，则应确保这些数据科学家定期更新其数据分析程序的算法——甚至可能值得建立一个时间表，让团队负责维护并按照商定的时间表更新他们的数据分析算法。 

甚至比这更好的可能是建立一个战略 利用基于 AI/ML 的算法，它应该能够自动更新自己。

可以理解的是，许多不直接与数据分析团队打交道的业务领导者没有意识到算法和模型 不是一样的东西. 如果您也不知道，请记住算法是我们用来分析数据的方法； 模型是通过利用算法的输出创建的计算。 

算法可以整天处理数据，但如果它们的输出没有通过旨在检查后续分析的模型，那么您将不会有任何可用或有用的见解。 

可以这样想：如果你有花哨的算法来处理数据，但没有任何洞察力可以展示它，那么你不会比没有这些算法之前更好地做出数据驱动的决策； 这就像想要将用户研究纳入您的产品路线图，但忽略了一个事实，例如，市场研究行业 产生了76.4亿美元 2021 年的收入，自 100 年以来增长了 2008%。 

您的意图可能令人钦佩，但您需要利用可用的现代工具和知识来收集这些见解或尽您最大的能力将该用户研究构建到您的路线图中。 

不幸的是，次优模型肯定会弄乱算法的输出，无论这些算法多么复杂。 因此，业务主管和技术领导者必须更密切地与他们的数据分析专家合作，以创建既不太复杂也不太简单的模型。 

而且，根据他们处理的数据量，业务领导者可能会选择使用几种不同的模型，然后再选择最适合他们需要处理的数据量和类型的模型。

归根结底，如果你想确保你的数据分析不会一直出错，你还需要记住 永远不要成为偏见的牺牲品. 不幸的是，在保持数据分析的准确性方面，偏见是需要克服的最大障碍之一。 

无论他们是在影响正在收集的数据类型，还是在影响企业领导者解释数据的方式，偏见都是多种多样的，而且往往很难确定——高管们需要尽最大努力识别并放弃他们的偏见，以便始终如一地从中受益准确的数据分析。 

数据是强大的：如果使用得当，它可以为企业领导者及其组织提供非常有用的见解，从而改变他们开发产品和向客户交付产品的方式。 只需确保您已竭尽全力确保您的数据分析准确无误，并且不会遭受我们在本文中概述的容易避免的错误。

 
 
娜拉·戴维斯（Nahla Davies） 是一名软件开发人员和技术作家。 在将全职工作投入到技术写作之前，她曾在一家拥有 5,000 名体验品牌的公司担任首席程序员，其客户包括三星、时代华纳、Netflix 和索尼。
 

• SEO 支持的内容和 PR 分发。 今天得到放大。
• 柏拉图区块链。 Web3 元宇宙智能。 知识放大。 访问这里。
• Sumber: 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