Өгөгдөлд суурилсан шийдвэр гаргалт нь бизнес, шинжлэх ухаан, технологийн салбарт чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Гэсэн хэдий ч, дата анализ хийх явцад гаргасан алдаа нь үр дүнгийн үнэн зөв, найдвартай байдлыг бууруулж болзошгүй. Энд бид шинжилгээ хийхдээ зайлсхийх шаардлагатай түгээмэл 10 алдааг авч үзье.
1. Зорилгыг тодорхойлохгүй байх
Дата анализ хийхээс өмнө ямар асуудал шийдвэрлэх, ямар асуултад хариулах хэрэгтэйг тодорхойлох нь чухал. Заримдаа багууд тодорхой зорилгогүйгээр өгөгдөл цуглуулж эхэлдэг. Ингэснээр шаардлагагүй мэдээлэл хуримтлагдаж, анализийн үр дүн тодорхой бус болно.
Шийдэл:
- Шийдвэрлэх асуудлаа тодорхойлох.
- Анализийн зорилгыг тодорхойлох.
- Хамгийн чухал асуултуудыг тодорхойлох.
2. Өгөгдлийн чанарт анхаарахгүй байх
Өгөгдөл үргэлж шинэчлэгдэж, өөрчлөгдөж байдаг. Иймд чанартай, ашиглаж болохуйц, тодорхой бүтэцтэй, үнэ цэнтэй өгөгдөл цуглуулах нь чухал. Бохир, алдаатай өгөгдөл дээр суурилсан дүн шинжилгээ нь буруу дүгнэлтэд хүргэх эрсдэлтэй.
Шийдэл:
- Өгөгдлийн эх сурвалжийг шалгах.
- Дата цэвэрлэх үйл явцыг хэрэгжүүлэх.
- Алдагдсан болон зөрүүтэй утгуудыг илрүүлж засах.
3. Өгөгдлийг бүрэн судлалгүйгээр анализ хийх
Өгөгдлийн бүтцийг сайтар ойлгохгүйгээр анализ хийх нь үр дүнг буруу гаргахад хүргэнэ.
Шийдэл:
- Exploratory Data Analysis (EDA) хийх.
- Статистик хэмжигдэхүүнүүдийг судлах.
- Өгөгдлийн тархалтыг графикаар дүрслэх.
4. Хэт нарийн модель хэрэглэх
Заримдаа мэргэжилтнүүд асуудалд тохирохгүй хэт нарийн загвар ашиглаж, анализийн үр дүнг хэт төвөгтэй болгодог. Энэ нь overfitting буюу загвар зөвхөн сургалтын өгөгдөл дээр сайн ажиллах, шинэ өгөгдөл дээр буруу үр дүн гаргах эрсдэлтэй.
Шийдэл:
- Аль болох энгийн бөгөөд үр дүнтэй загварыг сонгох.
- Олон төрлийн загвар туршиж, үр дүнг харьцуулах.
- Загварын баталгаажуулалт хийх.
5. Хоосон утга болон алдаатай өгөгдлийг үл тоомсорлох
Өгөгдлийн багцад null утга, алдаатай мэдээлэл байж болно. Эдгээрийг анхааралгүй орхих нь анализийн үр дүнд сөргөөр нөлөөлдөг.
Шийдэл:
- Missing values-ийг илрүүлэх, устгах эсвэл нөхөх.
- Outlier-уудыг шалгаж, шаардлагатай бол тохируулах.
- Өгөгдлийн чанарыг сайжруулах арга хэмжээ авах.
6. Статистик арга барилыг буруу сонгох
Өгөгдлийн шинж чанарт тохирохгүй статистик аргачлал хэрэглэх нь буруу дүгнэлтэд хүргэнэ.
Шийдэл:
- Шийдвэрлэх асуудалдаа тохирсон статистик тест сонгох.
- Корреляци, регресс зэрэг анализын аргуудыг зөв хэрэглэх.
- Дата төрөл (тоон, ангиллын) болон шинж чанарыг сайн ойлгох.
7. Өгөгдлийн визуал дүрслэлээ буруу хийх
Ойлгомжгүй, буруу эсвэл тохиромжгүй визуал график нь өгөгдлийг буруу ойлгоход хүргэдэг.
Шийдэл:
- Өгөгдлийн мөн чанарт тохирсон график сонгох (бар, шугаман, дугуй диаграм гэх мэт).
- Графикуудыг ойлгомжтой, энгийн байлгах.
- Үндсэн гол мэдээллийг тодотгож харуулах.
8. Моделийн баталгаажуулалт хийхгүй байх
Зөвхөн нэг удаагийн анализ хийж, үр дүнг шууд ашиглах нь буруу юм.
Шийдэл:
- Train-test split болон cross-validation хийх.
- Загварын үнэн зөв байдлыг олон төрлийн өгөгдөл дээр турших.
- Шинэ өгөгдөл дээр загварын гүйцэтгэлийг шалгах.
9. Үр дүнг олон талаас нь нягталж, харьцуулахгүй байх
Нэг л анализийн үр дүнд тулгуурлаж шийдвэр гаргах нь буруу бөгөөд бусад хувилбаруудыг судлах хэрэгтэй.
Шийдэл:
- Өөр өөр статистик тестүүд ашиглаж үр дүнг харьцуулах.
- Бусад загваруудыг туршиж, үр дүнг баталгаажуулах.
- Өөр нөхцөл байдал, хамаарах хүчин зүйлсийг авч үзэх.
10. Хэт субъектив байдлаар анализ хийх
Өгөгдлийг “хүссэнээрээ” тайлбарлах эсвэл урьдчилан таамагласан дүгнэлтэнд тохируулан анализ хийх нь буруу ойлголт үүсгэдэг.
Шийдэл:
- Өгөгдөлд суурилсан, бодит дүгнэлт гаргах.
- Объектив анализ хийх, зөвхөн баримтад тулгуурлах.
- Бусад мэргэжилтнүүдийн шүүмжийг сонсох, нягтлах.
Дүгнэлт
Дата анализ хийхэд дээрх 10 түгээмэл алдааг анхаарч, зөв арга барилыг ашиглах нь үр дүнгийн үнэн зөв байдлыг хангах гол түлхүүр юм. Зорилгоо тодорхойлох, өгөгдлийг зөв боловсруулах, статистик аргачлалыг зөв сонгох, загвараа баталгаажуулах, үр дүнг олон талаас нь шалгах нь дата анализын чанарыг сайжруулна.
Өгөгдлийг зөв ойлгож, анализ хийх нь зөвхөн техникийн ур чадвар биш, мөн бодит байдлыг үнэлэх, ирээдүйд гарч болох эрсдэл, боломжийг тодорхойлох чадвар юм. Өдөр тутмын өгөгдлийн шинжилгээний ажлаа сайжруулахын тулд дээрх зөвлөмжүүдийг хэрэгжүүлээд үзээрэй.
