“數(shù)據(jù)分析”一詞可能有點誤導(dǎo)，因為它似乎暗示數(shù)據(jù)分析是僅執(zhí)行一次的單個步驟。事實上，數(shù)據(jù)分析是一個迭代的過程。如果你在澳洲D(zhuǎn)ata Science課程的過程中想要了解有關(guān)數(shù)據(jù)分析的更多信息?那么你來對地方了。下面，我們將向你介紹數(shù)據(jù)分析的定義以及常見陷阱。準備好了嗎?那么我們就開始吧!

一、什么是數(shù)據(jù)分析?

數(shù)據(jù)分析首先要確定可以用數(shù)據(jù)解決的問題。一旦發(fā)現(xiàn)此問題，你就可以收集、清理、處理和分析數(shù)據(jù)。分析這些數(shù)據(jù)的目的是識別趨勢、模式和有意義的見解，最終目標是解決原始問題。

二、數(shù)據(jù)分析常見陷阱

1.選擇偏差

當你收集數(shù)據(jù)并清理數(shù)據(jù)時，就會出現(xiàn)選擇偏差。數(shù)據(jù)分析有多種類型，包括：

a.磨損偏差。當離開研究的參與者具有相似的特征時，參與者池的多樣性就會出現(xiàn)偏差。

b.抽樣偏差。當你的研究基于特定類別人群的信息而排除其他人時。這使得數(shù)據(jù)(以及分析)不具有代表性。抽樣偏差有幾種子類型：

自我選擇偏差。當研究給予樣本選擇參與研究時。那些因為不感興趣而不愿意回應(yīng)調(diào)查或問卷的人可能來自類似的群體。這將影響研究的包容性。

幸存者偏差。當研究或調(diào)查結(jié)果僅關(guān)注對其目的有利的結(jié)果時。

掩蓋不足的偏見。當研究排除整個目標群體時。

無反應(yīng)偏差。當相當一部分人因問卷設(shè)計不當、健忘或直接拒絕而沒有做出回應(yīng)而被排除在研究之外時。

2.確認偏差

確認偏差是指你使用數(shù)據(jù)來支持預(yù)先確定的結(jié)論，而不是查看數(shù)據(jù)提供了什么結(jié)論。你可以通過涵蓋論證或問題的所有角度來避免確認偏差。給予每個觀點同等的重視。

3.異常值偏差

當組織忽略數(shù)據(jù)中的異常情況以顯示更精簡的情況時，他們就會陷入異常偏差。異常偏差最常見的例子是基于平均因素的收入預(yù)測，其中表現(xiàn)良好的變量隱藏了失敗。

4.其他陷阱

我們談到的偏見可能是由于劣質(zhì)數(shù)據(jù)分析或其他不可避免的陷阱造成的。這些包括：

不使用質(zhì)量數(shù)據(jù)。

沒有正確清理數(shù)據(jù)。

沒有適當?shù)馗綦x數(shù)據(jù)。

你可以通過基于強大的統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)收集制定明確的策略來避免這些陷阱。了解組織內(nèi)的數(shù)據(jù)準備程度也是防止意外發(fā)生的絕佳方法。最重要的是，你的分析應(yīng)始終與核心研究問題聯(lián)系在一起。

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