关系是采用什么作为数据组织方式的 管理者在数据分析上常犯的9个错误(2)

你的营销团队可能有兴趣预测所有移动智能手机用户的行为与未来的产品的关系。然而，如果您只提供iOS应用程序而不是Android应用程序，iOS用户数据将使你对Android用户的行为有有限的了解。抽样误差：当你分析一个较小的样本时，就会发生抽样误差。当数据只存在于某个群体中时，这是不可避免的。结论：你得出的代表性样本可能不适用于整体。推理错误：当统计和机器学习模型从已有数据中做出不准确的判断后，它们之后的推理结果也可能是错误的。如果你有一个非常干净的“地面真实”，那么就可以用它去检测数据模型得出的推理是否正确，但实际上，大多数是充满噪音的，所以你通常很难确定AI推论的错误点在哪里。未知错误:现实是难以捉摸的，你不能总是轻易地建立事实。在许多情况下，比如使用数字产品，你可以捕获大量用户在平台上的行为数据，而不是他们对这些行为的动机。你可能知道一个用户点击了一个广告，但你不知道他们对它有多恼火。除了已知的许多类型的错误之外，还有一些未知，它们在以数据代表的现实和现实本身之间留下了一个缺口。没有数据科学或机器学习背景的管理人员通常会犯这九大错误，但许多更微妙的问题也会阻碍AI系统的性能。

本文来自电脑杂谈，转载请注明本文网址：
http://www.pc-fly.com/a/jisuanjixue/article-87518-2.html