澳洲Data Science课程补习：常见陷阱

“数据分析”一词可能有点误导，因为它似乎暗示数据分析是仅执行一次的单个步骤。事实上，数据分析是一个迭代的过程。如果你在澳洲Data Science课程的过程中想要了解有关数据分析的更多信息?那么你来对地方了。下面，我们将向你介绍数据分析的定义以及常见陷阱。准备好了吗?那么我们就开始吧!

一、什么是数据分析?

数据分析首先要确定可以用数据解决的问题。一旦发现此问题，你就可以收集、清理、处理和分析数据。分析这些数据的目的是识别趋势、模式和有意义的见解，最终目标是解决原始问题。

二、数据分析常见陷阱

1.选择偏差

当你收集数据并清理数据时，就会出现选择偏差。数据分析有多种类型，包括：

a.磨损偏差。当离开研究的参与者具有相似的特征时，参与者池的多样性就会出现偏差。

b.抽样偏差。当你的研究基于特定类别人群的信息而排除其他人时。这使得数据(以及分析)不具有代表性。抽样偏差有几种子类型：

自我选择偏差。当研究给予样本选择参与研究时。那些因为不感兴趣而不愿意回应调查或问卷的人可能来自类似的群体。这将影响研究的包容性。

幸存者偏差。当研究或调查结果仅关注对其目的有利的结果时。

掩盖不足的偏见。当研究排除整个目标群体时。

无反应偏差。当相当一部分人因问卷设计不当、健忘或直接拒绝而没有做出回应而被排除在研究之外时。

2.确认偏差

确认偏差是指你使用数据来支持预先确定的结论，而不是查看数据提供了什么结论。你可以通过涵盖论证或问题的所有角度来避免确认偏差。给予每个观点同等的重视。

3.异常值偏差

当组织忽略数据中的异常情况以显示更精简的情况时，他们就会陷入异常偏差。异常偏差最常见的例子是基于平均因素的收入预测，其中表现良好的变量隐藏了失败。

4.其他陷阱

我们谈到的偏见可能是由于劣质数据分析或其他不可避免的陷阱造成的。这些包括：

不使用质量数据。

没有正确清理数据。

没有适当地隔离数据。

你可以通过基于强大的统计分析和数据收集制定明确的策略来避免这些陷阱。了解组织内的数据准备程度也是防止意外发生的绝佳方法。最重要的是，你的分析应始终与核心研究问题联系在一起。

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