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        數據分析行業的錯誤有哪些?這才是數據分析師常見的錯誤

        發布時間:2020年07月14日 10:46:29 來源:環球網校 點擊量:

        【摘要】數據科學家常常對從多個來源獲取數據感到興奮,并開始創建圖表和可視化來進行分析,而忽略了增長所需要的商業智慧,那么數據分析行業的錯誤有哪些?這才是數據分析師常見的錯誤,現在就思考一下數據分析行業的錯誤有哪些?這才是數據分析師常見的錯誤。

        數據分析行業的錯誤有哪些

        1、數據分析行業的錯誤有哪些——只關心數據

        博思艾倫咨詢公司(Booz Allen Hamilton)的數據科學家柯克•波恩(Kirk Borne)表示:“人們忘記了數據的使用、保護和統計會引發道德問題,即認為相關性就是因果關系。”人們忘記了,如果你處理數據的時間足夠長,它會告訴你任何事情,如果你有很多數據,你就可以發現相關性。如果人們有大數據,他們會相信他們看到的任何東西。

        數據科學家常常對從多個來源獲取數據感到興奮,并開始創建圖表和可視化來進行分析,而忽略了增長所需要的商業智慧。這對任何組織來說都是一件危險的事情。數據科學家經常給數據太多的權力來做決定。他們沒有足夠重視發展自己的商業智慧,也不明白分析如何能使公司受益。數據科學家不僅要讓數據說話,還要運用數據的智慧。數據應該是影響決策的因素,而不是數據科學項目決策的最終聲音。公司應該雇傭數據科學家,他們將領域知識和技術專長結合起來,這是避免錯誤的理想情況。

        2、數據分析行業的錯誤有哪些——忽略的可能性

        數據科學家往往會忘記解決方案的可能性,從而導致更多的錯誤決策。數據科學家經常犯錯誤,因為他們常說,如果企業采取X操作,就會達到Y目標。對于一個特定的問題沒有單一的答案,所以要確定數據科學家從不同的可能性中做出的選擇。指定問題的可能性不止一種,它們有些不確定。情景規劃和概率論是數據科學的兩個基本核心,不能忽視,應該用來確定決策的準確性和頻率。

        3、數據分析行業的錯誤有哪些——建立一個錯誤的人口模型

        如果數據項目的目的是建?蛻粲绊懩J,但他們只考慮來自具有高度影響力的客戶的行為數據,這不是正確的方法。該模型不僅要考慮影響力較大的客戶的行為數據,還要考慮影響力較小但具有潛在影響力的客戶的行為數據。低估人口中任何一方的預測能力都可能導致模型傾斜或降低一些重要變量的重要性。

        數據分析行業的錯誤有哪些?這才是數據分析師常見的錯誤,數據科學家常常對從多個來源獲取數據感到興奮,并開始創建圖表和可視化來進行分析,而忽略了增長所需要的商業智慧,你能處理好嗎?如果您還擔心自己入門不順利,那么下方的資料下載鏈接一定會幫助你。

        分享到: 編輯:吳晨輝

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