数据分析中常见的误区

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数据分析中常见的误区

在数据分析过程中,受到其大数据特性,常常有学者disregard重要细节,导致错失重要信息,出现误区。以下将介绍几个比较常见的误区及其经典范例。

第一个误区,即忽略不确定性和不受控变量。实际上,即使dealing有数量之多的数据,很多变量还是不受控的,此时可能会进行一些附加类似于偏差控制之类的操作,以尽可能地抵消不受控变量的影响。例如,在研究不同类型医护人员间的医疗效率比较时,可能存在一些隐藏变量,如任务的难度等,此时不受控变量的控制对于误差估算非常重要。

第二个误区,即将相关性当作因果关系。在进行大量数据分析之时,很容易发现某些结果之间的相关性,但不代表其中一个是另外一个的原因和结果。事实上,可能仅仅是并无实际关系的变量之间的偶然性接近而已。例如,关于肥胖与季节变化的相关性陈述,表明肥胖症患者在夏季更常见,而不是夏季风导致肥胖,而只是夏季运动活动减少而造成的结果。

第三个误区,即认为所有数据有相同的权重。在数据分析中,一些变量可能会忽略,失去其重要价值。例如,研究贫困与收入之间的关系,如果忽略住房价格等重要因素,可能会导致最终的结果出现偏差。

本文介绍了数据分析中常见的误区以及经典范例,包括忽略不确定性和不受控变量、将相关性当作因果,以及认为所有数据具有相同的权重。通过理清这些误区,可以确保数据分析的结果可靠有效。

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