泰迪教育分享:数据分析的十大误区(一)

发布时间:2023-07-11 作者:本站编辑 28
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    数据分析是当今信息技术最热门的方面之一,可以带来巨大的商业收益,但错误的观念可能会阻碍分析能力顺利和及时的流转,从而使商业用户和最终客户受益。当企业创建或扩大他们的分析战略时,以下是他们可能要记住的误区。

     误区1:数据分析需要重大投资

     有些人认为,数据分析本质上是一项昂贵的工作,因此只限于拥有大额预算或大量内部资源的组织。但并不是所有的数据分析工作都需要重大投资,现在市场上有很多开源以及其他工具,可以帮助你开始展示数据分析的价值。

     误区2:算法是故障安全的

     人们固有的对统计模型和算法的信任程度很高,而且随着企业建立他们的分析项目,他们越来越依赖复杂的模型来支持决策。在我们可以公然相信机器学习和结果之前,还有很多地方需要覆盖。在此之前,我们需要挑战那些建立算法和模型的人,让他们解释答案是如何得出的。

     误区3 :分析消除了人为偏见

    自动化系统的执行方式不应该是有偏见的。但技术是由人类建立的,所以消除所有偏见几乎是不可能的。有些人认为分析和机器学习消除了人类的偏见。在某些情况下,这将给分析结果带来良性偏差;在其他情况下,则会出现更严重的偏差。

     误区4:数据科学很神秘

     随着近年来计算能力和内存的扩展,我们现在能够快速解决那些在10年前用任何技术都无法解决的问题。数据科学是统计推理技术的自然演变,这些技术几十年来一直被人们所熟知。一旦你理解了数学,数据科学就没有什么神秘的。

     误区5:数据分析需要花很长的时间

     快速完成工作——无论是将产品或服务推向市场,还是近乎实时地回应客户的询问,都是公司的一个重要竞争考虑。分析听起来像是需要很长时间才能完成的事情,与实现速度和敏捷性的目标相悖。