大資料分析要避免哪些錯誤

隨著大資料技能與物聯網、雲核算、人工智慧等新技能的相互交融滲透，多技能交融的新使用正在不斷湧現，大資料已廣泛使用於各個領域。大資料分析要避免的錯誤有哪些呢?今天就一起來了解下吧!

1、不明確的目標

未能確定收集資料的原因，意味著你將錯過闡明假設和確定收集內容的機會。結果是你可能會收集錯誤的資料或不完整的資料。

2、定義錯誤

假設你想知道你的客戶上個季度花了多少錢在你的服務上。即使是這樣乙個簡單的目標也需要在你得到你想要的資訊之前定義一些假設。

首先，你如何定義「顧客」?取決於你的目標，你可能不想把每個人都放到乙個桶裡。您可能希望通過購買行為細分客戶，以便相應地調整營銷動作或產品特性。如果是這樣的話，那麼你需要確保你包含了關於客戶的有用資訊，例如人口資訊或支出歷史。

3、捕獲錯誤

一旦確定了希望收集的資料型別，就需要設計一種機制來捕獲它。這裡的錯誤可能導致捕獲不正確的或偶然的、有偏見的資料。例如，如果你想測試產品a是否比b產品更吸引人，但你總是在你的**上顯示產品a，那麼使用者可能不會頻繁地看到或購買b產品，從而導致你得出錯誤的結論。

4、測量誤差

當你捕獲資料的軟體或硬體出錯時，或無法捕獲可用資料或產生虛假資料時，就會出現測量錯誤。例如，使用日誌與伺服器不同步，則可能丟失移動應用程式上的使用者行為資訊。同樣，如果你使用像麥克風這樣的硬體感測器，你的錄音可能會捕捉到背景噪音或其他電訊號的干擾。

5、加工誤差

許多企業擁有幾十年前的資料，原來能夠解釋資料決策的團隊早已不在了。他們的許多假設和問題很可能沒有文件化，這將取決於你推斷，這可能是一項艱鉅的任務。

你的團隊可能會做出與原始資料收集過程中不同的假設，並得出截然不同的結果。常見的錯誤包括缺少乙個特定的過濾器，使用不同的會計標準，並簡單地犯方法錯誤。

6、覆蓋誤差

覆蓋誤差指，目標受訪者都沒有足夠的機會參與資料調查的情況。例如，如果你正在收集老年人的資料，但只提供**調查，那麼你可能會錯過許多答卷人。

資料分析是目前企業工作中的乙個非常重要的組成部分，企業將根據自己的銷售資料、財務資料、管理資料等各類資料來分析自己企業的實際情況，然後結合有效的分析結果，做出更好的發展決策。