常见的数据科学错误有哪些？数据分析师必须规避这些错误

对于企业来说，如果他们想在业务上保持竞争力，就不仅仅依赖于大数据分析。如果不事先评估数据质量和目标及利润，很难判断哪个数据分析项目会带来利润。犯第一个错误是可以接受的，但如果你在同一个地方反复摔倒，你在商业运作中就会损失很多。

1、常见的数据科学错误有哪些——因果关系和关联性之间的概念混淆

对于任何数据科学家来说，混淆相关性和因果关系都可能造成损失。《魔鬼经济学》中提到了伊利诺伊州的一个案例，它给每个学生寄书，因为分析显示每个家庭的书的数量与学生的考试成绩直接相关。进一步的研究表明，家里有书的学生可能永远不会读，但他们的学习成绩更好。因为经常买书的家长可以为孩子提供更好的学习氛围，而这种观点是在原来的假设基础上修正的。

大量的数据科学家在处理大数据时会假设相关关系，并直接映射因果关系。虽然用数据来衡量两个变量之间的相关性是正确的，但总是用“因果”来类比，这可能导致错误的预测和低效的决策。为了使用大数据来呈现最佳结果，数据科学家需要了解相关性和因果关系之间的本质区别。相关性是指X和y通常一起被观察到，而因果关系是指X导致y。这是数据科学中的两个不同概念，但这些差异往往被数据科学家忽略。在不知道原因的情况下，仅基于相关性的决策的有效性完全取决于企业拥有的数据类型和它想要解决的问题。

每一个数据科学家都必须明白：“在数据科学中，相关性并不意味着因果关系”，如果两个事物相互关联，并不意味着一个事物是由另一个事物引起的。

2、常见的数据科学错误有哪些——未选择适当的可视化工具

大多数数据科学家致力于学习分析技术，但忽略了使用可视化路径更好地显示和分析数据的方法。如果数据科学家没有选择合适的可视化工具来开发模型、监控未知数据或显示结果，那么最好的机器学习模型的价值就会被削弱。

另一个常见的错误是，许多数据科学家选择的可视化图表类型不是基于数据集的特性，而是他们自己的审美偏好。为了避免这种情况，第一步是确定可视化的主要目的。

只有一个好的机器学习模型才能实现重要数据信息的即时共享和传递。数据科学家需要结合有效的可视化工具来解释数据规律并将其应用到实际工作中。俗话说“一张图胜过千言万语”，数据科学家不仅要精通可视化工具的使用，而且要了解数据分析的原理，以更直观、更容易理解的方式分享和交流数据分析的结果。

因此，要解决任何一个数据科学问题，关键是要通过丰富直观的可视化，深入理解数据，理解分析的基础，建立相应的模型。

3、常见的数据科学错误有哪些——未选择适当的模型验证频率

一些数据科学家认为，在建立了一个好的机器学习模型之后，赢家在手，但事实上，确保模型能够保持相应的预测能力是非常重要的。因此它要求数据科学家在一定时间内反复验证他们的模型。这常常被忽视。他们习惯性地认为，如果预测模型与观测数据一致，那么预测模型是理想的。

然而，所建立模型的预测效果往往随着模型关系的变化而变化。因此，为了避免这种情况，最好的解决方案是每小时用新数据对模型进行评分，或者根据模型中关系的变化速度逐日逐月进行评分。

由于受不同因素的影响，模型的预测能力趋于减弱，因此需要数据科学家确定一个常数，以确保模型的预测能力不能低于可接受的水平。实际上，数据科学家有时需要重建数据模型。此外，用多个数据模型解释变量的分布比用单一模型解释变量的分布要好。

同时，为了保持模型的预测效果和有效性，迭代周期的选择非常重要。如果我们做不到这一点，最终的结果将是不令人满意的。

4、常见的数据科学错误有哪些——缺乏对问题的分析

数据科学协会主席迈克尔沃克(Michael walker)提出：“数据科学中最极端的方法之一是设计实验，根据科学标准提出好的问题，收集适当的数据集，收集并解释你得到的结果。”

数据科学是一个结构化的过程，从明确的目标和问题开始，然后提出假设，最后找到答案。然而，数据科学家有时会直接分析数据而不去想，“我需要解决什么样的问题?”对于任何一个数据科学家来说，都有必要设定一个项目目标和模型目标。如果你不知道你想解决什么，最终的结果往往不如你想要的好。

许多数据科学项目最终都是为了回答“什么”问题而设计的，因为数据科学家不能总是存储问题，所以他们不能按照这种理想的路径分析数据。然而，数据科学应该使用大数据来回答“为什么”的问题。数据科学家应该采用一种新的方法来整合已知的数据集，以探索一个从未得到答案的问题。为了改善这种状况，数据科学家应该关注：“如何获得正确的分析结果”。这可以通过明确的实验设计、变量和数据精度，以及清楚地了解他们希望从数据中获得什么样的信息来实现。这也将简化通过满足过去假设的统计方法回答业务问题的过程。正如伏尔泰所说，“判断一个人是通过他提出的问题，而不是他给出的答案。”对于任何企业来说，明确研究问题对于实现研究目标都是非常重要的。

5、常见的数据科学错误有哪些——只关注数据

布思艾伦咨询公司(booth Allen consulting)首席数据科学家柯克•伯恩(Kirk borne)曾说：“人们往往忽视数据使用、数据保护和统计方面的道德问题。此外，人们忽略了如果我们花足够的时间处理数据，我们可以从中挖掘出很多信息。如果能收集到大量的数据，就会发现相关性。现在人们认为，如果他们有大数据，他们会相信他们看到的一切。”

数据科学家通常对来自多个数据源的数据感到兴奋，然后开始创建图表和可视化分析，而不考虑增强业务意识。这种行为会把任何企业推向危险的边缘。数据科学家通常赋予数据过多的决策权，但他们没有足够的注意力去培养自己的商业意识，了解如何让企业受益。数据科学家不仅要让数据说话，还要善于运用自己的智慧和商业意识。数据可以影响项目的决策，但不是最终决定权的因素。企业可以聘请数据科学家，他们可以将各个领域的知识和专业知识结合起来，这也是避免此类错误的解决方案。

6、常见的数据科学错误有哪些——忽略可能性

有时，数据科学家倾向于忽略解决方案的可能性，这更可能导致失败的决策。数据科学家经常犯主观错误。例如，他们认为如果一个企业采取x操作，它一定会达到y目标。然而，对于某些问题并没有单一的答案，因此数据科学家需要了解从不同可能性做出的选择。有些具体问题有不止一种可能，每个问题都有一定的不确定性。情景规划和概率论是数据科学的两个基本核心，可以提高决策正确率。

7、常见的数据科学错误有哪些——将错误的测量建模为一个整体

如果一个项目的目标是建立一个影响客户选择的因素模型，那么只考虑高影响客户行为的数据就不是完美的。该模型还需要考虑影响较小但有潜在影响的顾客的行为数据。低估任何群体的预测能力都可能导致模型的偏态或某些重要变量的弱化。

以上就是《常见的数据科学错误有哪些？数据分析师必须规避这些错误》的全部内容，从文字中我们可以看到，数据分析师不仅仅依赖于大数据分析。如果不事先评估数据质量和目标及利润，很难判断哪个数据分析项目会带来利润，如果你想规避错误，小编建议大家点击下方资料下载链接。