
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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