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數(shù)據(jù)分析中常見的錯誤是什么（二）
2019-02-27
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數(shù)據(jù)分析中有很多常見的錯誤，我們在上一篇文章中給大家介紹了很多數(shù)據(jù)分析的錯誤。通過對這些錯誤的介紹，我們可以看出，如果對這些錯誤置之不理的話就會引發(fā)很嚴(yán)重的后果。我們在這篇文章中給大家介紹出更多關(guān)于數(shù)據(jù)分析中常見的錯誤，希望這篇文章能夠更好地幫助大家理解數(shù)據(jù)分析。


首先就是測量誤差，當(dāng)我們捕獲數(shù)據(jù)的軟件或硬件出錯時，或無法捕獲可用數(shù)據(jù)或產(chǎn)生虛假數(shù)據(jù)時，就會出現(xiàn)測量錯誤。例如，使用日志與服務(wù)器不同步，則可能丟失移動應(yīng)用程序上的用戶行為信息。同樣，如果我們使用像麥克風(fēng)這樣的硬件傳感器，我們的錄音可能會捕捉到背景噪音或其他電信號的干擾。


然后就是加工誤差。許多企業(yè)擁有幾十年前的數(shù)據(jù)，原來能夠解釋數(shù)據(jù)決策的團隊早已不在了。他們的許多假設(shè)和問題很可能沒有文檔化，這將取決于我們推斷，這可能是一項艱巨的任務(wù)。我們的團隊可能會做出與原始數(shù)據(jù)收集過程中不同的假設(shè)，并得出截然不同的結(jié)果。常見的錯誤包括缺少一個特定的過濾器，使用不同的會計標(biāo)準(zhǔn)，并簡單地犯方法錯誤。


當(dāng)然，數(shù)據(jù)分析中常見的錯誤有覆蓋誤差。那么什么是覆蓋誤差，這種誤差是指目標(biāo)受訪者都沒有足夠的機會參與數(shù)據(jù)調(diào)查的情況。例如，如果我們正在收集老年人的數(shù)據(jù)，但只提供網(wǎng)站調(diào)查，那么我們可能會錯過許多答卷人。

接著就是抽樣誤差。當(dāng)我們分析一個較小的樣本時，就會發(fā)生抽樣誤差。當(dāng)數(shù)據(jù)只存在于某個群體中時，這是不可避免的。結(jié)論就是我們得出的代表性樣本可能不適用于整體。


推理錯誤就是當(dāng)統(tǒng)計和機器學(xué)習(xí)模型從已有數(shù)據(jù)中做出不準(zhǔn)確的判斷后，它們之后的推理結(jié)果也可能是錯誤的。如果我們有一個非常干凈的“地面真實”數(shù)據(jù)庫，那么就可以用它去檢測數(shù)據(jù)模型得出的推理是否正確，但實際上，大多數(shù)數(shù)據(jù)庫是充滿噪音的，所以我們通常很難確定AI推論的錯誤點在哪里。


未知錯誤也是其中一個不能忽視的錯誤，現(xiàn)實是難以捉摸的，我們不能總是輕易地建立事實。在許多情況下，比如使用數(shù)字產(chǎn)品，我們可以捕獲大量用戶在平臺上的行為數(shù)據(jù)，而不是他們對這些行為的動機。除了已知的許多類型的錯誤之外，還有一些未知，它們在以數(shù)據(jù)代表的現(xiàn)實和現(xiàn)實本身之間留下了一個缺口。


一般來說，沒有數(shù)據(jù)科學(xué)或機器學(xué)習(xí)經(jīng)驗的管理人員通常會犯這九大錯誤，所以從事數(shù)據(jù)分析行業(yè)或人工智能領(lǐng)域的朋友一定要多加注意了，只有學(xué)會了這些知識，我們才能再職場上更好地立足并站穩(wěn)腳跟，不被別人找到把柄，更不被自己的粗心拖累。

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