Top những sai lầm trong phân tích dữ liệu thường gặp phải nhất

• Nữ biên dịch học phân tích dữ liệu để chuyển hướng sự nghiệp
• 10 Lý do tại sao phân tích tài chính trở nên quan trọng đối với doanh nghiệp
• Các đặc điểm của sơ đồ tri thức trong thời đại GDPR
• Ưu điểm - thách thức của Edge Analytics với ngành viễn thông
• Vì sao học phân tích dữ liệu lại quan trọng trong thời đại số?

Top những sai lầm trong phân tích dữ liệu mà những nhà làm việc với dữ liệu cần phải biết để tổng hợp, thu thập, phân tích dữ liệu chính xác.

1. Không xác định rõ vấn đề

Trong khoa học dữ liệu, đây có thể được coi là sai lầm cơ bản nhất trong phân tích dữ liệu. Hầu hết các vấn đề nảy sinh trong khoa học dữ liệu là do nhà phân tích dữ liệu không được xác định chính xác cho giải pháp để khắc phục vấn đề phát sinh hay tổng hợp phân tích dữ liệu. Nếu bạn không thể mô tả vấn đề đủ tốt, thì việc đi đến giải pháp của nó sẽ là sai lầm lớn.

2. Xử lý số liệu sai

Đối với nghề phân tích dữ liệu một sai lầm lớn nhất là quá chú trọng đến dữ liệu đúng hay sai. Tuy nhiên nhà phân tích dữ liệu cần tập trung vào cốt lõi, nguyên nhân của những số liệu đó. Từ đó nhà phân tích sẽ cần đưa ra các giả thuyết và xác định lý do của sự thay đổi của dữ liệu.

3. Không làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu

Thị trường luôn thay đổi, mô hình kinh doanh của bạn vẫn hoạt động. Dữ liệu phân tích cần được làm mới, cập nhật mỗi ngày để chuẩn hóa dữ liệu hàng ngày thay vì lấy dữ liệu từ nhiều năm trước đó để bạn phân tích. Dữ liệu càng gần, càng phản ánh chính xác vấn đề của đơn vị. Bạn có thể so sánh chuẩn hóa dữ liệu của mình với các nhà phân tích khác để tham khảo cách làm và rút ra phương pháp tổng hợp, phân tích số liệu đúng đắn nhất.

4. Độ chính xác phân tích dữ liệu

Không nên dựa quá nhiều vào độ chính xác của mô hình của những người đi trước đến mức bạn bắt đầu trang bị quá mức mô hình cho một tình huống cụ thể. Các nhà phân tích tạo ra các mô hình học máy để tham khảo các cách làm chung. Việc trang bị quá nhiều một mẫu có thể làm cho nó phù hợp với tình huống giống như chuẩn bị. Trong trường hợp này, đối với bất kỳ điều kiện nào khác với tập huấn luyện, mô hình sẽ thất bại nặng nề. Độ chính xác của dữ liệu sẽ phụ thuộc vào những thay đổi của thị trường, thời gian.

5. Mục tiêu mơ hồ

Việc thiết lập các chiến dịch mà không có mục tiêu cụ thể sẽ dẫn đến dữ liệu được thu thập kém, phát hiện không đầy đủ và báo cáo phân mảnh, vô nghĩa. Mục tiêu phân tích dữ liệu mơ hồ, không rõ ràng sẽ khiến kết quả dữ liệu không hiệu quả.

6. Thống kê dữ liệu thiếu căn cứ gây khó khăn cho nhà phân tích dữ liệu

Bạn đã kiểm tra, thu thập dữ liệu và bạn đã có một người chiến thắng nhất định. Tuy nhiên, hãy đảm bảo rằng bạn không đưa ra kết luận của mình quá sớm nếu không có một số giá trị thống kê rõ ràng.

Sai lầm trong phân tích dữ liệu này là thường xuyên sảy ra khi chạy các thử nghiệm chuyển đổi A/B, trong đó kết quả thoạt đầu có vẻ hiển nhiên, với một thử nghiệm tốt hơn một thử nghiệm khác. Tuy nhiên, không nên vội vàng kết luận quá sớm.

Để phân loại biến thể chiến thắng, hãy đảm bảo rằng bạn có khả năng xảy ra cao và có ý nghĩa thống kê thực sự. Ví dụ: chúng tôi đề xuất khả năng 96% và tối thiểu 50 chuyển đổi cho mỗi biến thể khi tiến hành thử nghiệm A/B để xác định kết quả chính xác.

>>> Xem thêm chuỗi bài viết liên quan:

Phân tích dữ liệu kinh doanh là làm gì năm 2022

Data analyst là gì? Tất cả những gì cần biết về nghề phân tích dữ liệu Data analyst

Trang bị Kỹ năng phân tích dữ liệu cho người mới

Nhà phân tích dữ liệu làm gì: mô tả, trách nhiệm?

Nghề phân tích dữ liệu sử dụng công cụ nào? Kiến thức cho dân IT cần phải biết