做数据分析时注意事项
数据规模越大，分析结果的精确度就越高，千万亿、甚至百亿亿字节量级的数据所能分析出的结果相对精准。但如果数据不够大，很多数据挖掘和预测工作就没有办法进行。那么做数据分析时需要注意哪些问题？
1、分析消除了人类的偏见
自动化系统执行的方式不应该存在偏见，但技术是由人类建立的，因此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，不幸的是，这并没有实现。算法和分析使用“训练数据”进行调整，并将重现“训练数据”所具有的任何特征，在某些情况下，这会在分析过程中引入良性偏见，但也有可能带来更严重的偏见——因为“算法这么说”并不意味着答案是公平的或者有用的。
2、好的算法意味着绝对的胜利
事实证明，有了足够的数据，有时算法无关紧要。谷歌的工程师认为，数据有着不合理有效性，简单的统计模型，加上极大量的数据，比包含大量特征和总结的“智能优越模型”能输出更优质的结果。
因此，在某些情况下，只需处理更大量的数据就可以获得佳效果。
3、算法是安全的
人们固执地信任统计模型和算法，并且随着分析程序的组织构建，他们会越来越依赖复杂的模型来支持决策。这或许是因为用户并不觉得他们有能力挑战模型，因此他们必须相信构建它们的“聪明人”。
比如，在过去的50到60年里，我们反复听到“人工智能将在20年内接管人类工作”的言论，现在也还是有人反复强调这种观点。在我们可以完全信任机器学习和它们输出的结果之前，还有很多事情要做。在那之前，我们需要挑战构建算法和模型的人，让他们解释如何得到答案。这并不是说我们不能依赖于结果，而是说我们需要透明度，这样我们才可以信任和验证分析结果。
4、数据科学是一种神秘的“黑色艺术”
近年来，数据科学学科受到了很多关注，有时甚至会与其他学科产生混淆。基本上来说，数据科学涉及了数据查找模式中所有算法的使用。
数据科学似乎很神秘，因为这些算法能够分析比人类能够理解的范围内更多变量和更大的数据集。但是随着近年来计算能力和内存的扩大，我们现在能够快速解决10年前任何技术都无法解决的问题，人们也随之明白，数据科学是统计推断技术的自然演变。但一旦你理解了数学，数据科学就没有了神秘感。
5、需要越多的数据科学家，才能做更多的数据科学工作
如今，数据科学家是所有技术专业人员中紧缺的。但如果他们重新定位他们正在进行的工作，组织机构可能会减少这些专业人员的数量。
许多数据科学家的时间花费在非增值活动上，比如查找数据集，将数据发送到可以处理的地方，以及转换和清理数据等。考虑到聘请数据科学家的困难程度，这些低价值的任务并不是企业想要的。
数据科学家需要专注于特征工程，提取和分析，而不是围着数据打转，这样才能大大提高他们的工作效率和产出。
数据分析是目前企业工作中的一个非常重要的组成部分，企业将根据自己的销售数据、财务数据、管理数据等各类数据来分析自己企业的实际情况，然后结合有效的分析结果，做出更好的发展决策。
做数据分析时注意事项相关推荐
- python做数据分析时缺失值填补、缺失值填充方法汇总
在我们进行数据分析时,通常会遇到各种数据缺失的情况,针对这种情况我们该如何进行填补呢? 1.人工填补 该方法仅适用于小数据集,受个人因素影响. 2.平均值填补 对某一列的缺失值,采用该列的平均值填充 ...
- UEFI和Legacy及UEFI+Legacy的区别 做系统时注意事项
原文 https://www.cnblogs.com/net5x/p/6850801.html 目前有些新的笔记本只支持UEFI模式,如果[UEFI/Legacy]都有 那就看做win8还是做win7 ...
- Python做数据分析时中文乱码？matplotlib出现中文乱码3行代码解决
问题如下图: from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #指定默认的字体显示 mpl.rcParams['a ...
- 创业公司如何做数据分析（一）开篇
在过去的一年里,笔者加入了一家移动互联网创业公司,工作之一便是负责数据业务的建设,陆陆续续完成了一些数据系统的实现,来满足公司的数据需求.在创业公司中做数据相关的事情,而且是从零做起,肯定不像很多大公 ...
- 创业公司做数据分析（三）用户行为数据采集系统 （转）
http://blog.csdn.net/zwgdft/article/details/53542597 作为系列文章的第三篇,本文将重点探讨数据采集层中的用户行为数据采集系统.这里的用户行为,指的是 ...
- 创业公司做数据分析（一）开篇
了解"认知心理学"的朋友应该知道:人类对事物的认知,总是由浅入深.然而,每个人思考的深度千差万别,关键在于思考的方式.通过提问三部曲:WHAT->HOW->WHY,可以 ...
- 电商运营从哪些方面做数据分析？
大家好,我是面兜兜,今天面兜兜给大家有关电商运营的相关细节问题. 在今天这个大数据的时代,数据对各行各业来说都无比的重要,同样在电商行业也是如此.众所周知,良好的数据分析能力是成为电商运营人的核心竞争 ...
- 新手做数据分析的5大误区，一定要避开！
不论是数分.产品.运营.市场,在做数据分析时,都会不免踏入一些"误区". 轻则影响工作效率,重则延误项目进展,甚至还会连累到自己的职业生涯. 以下几点错误,都是我从身边的真实案例总 ...
- python数据分析优势-用Python做数据分析有哪些优势?
原标题:用Python做数据分析有哪些优势? 在大数据的浪潮下,许多行业都开始运用数据来指导各项商业决策的实施.那么我们应该如何进行数据分析呢?这个时候Python出现在我们的眼前,作为数据分析的一大 ...
最新文章
- python编程小游戏-使用Python写一个小游戏
- Android网络编程之使用HTTP訪问网络资源
- Framebuffer 机制
- 前端工程师后端转型实录
- 客座编辑：李国庆（1968-），男，博士，中国科学院遥感与数字地球研究所研究员、博士生导师...
- Prism4文档翻译（第九章 第二部分）
- activiti包含网关
- BGP邻居建立及路由传递/解决BGP数据层面路由黑洞实验
- MATLAB切换中文（无语言选项）
- 如何学习C4D建模并达到精通？
- JAVA超市管理系统
- 蓝牙音箱CSR芯片系列解密
- 读书会招募 | 一起来读《蛤蟆先生去看心理医生》吧
- 计算机网络之传输层笔记
- 关于 - TypeError: dict.get() takes no keyword arguments
- 阿里云域名注册赠送的阿里云企业邮箱使用方法
- 025 导数的四则求导法则之u+v、uv、u/v求导
- 先说说什么是主数据和参考数据？
- Oracle 给其他用户授权表的权限
- U8 EAI实现XML的生成