Veelgemaakte datamistakes

Introductie tot data

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Veelgemaakte fouten over data

Een fout tijdens het werken met data

Introductie tot data

Veelgemaakte fouten over data

  • Geen helder doel of vraag

Pictogrammen van een fout bij datawerk door een slecht gedefinieerd probleem

Introductie tot data

Veelgemaakte fouten over data

  • Geen helder doel of vraag
  • Onvoldoende of verkeerde data

Pictogrammen van een fout bij datawerk door een slecht gedefinieerd probleem en verkeerde data

Introductie tot data

Veelgemaakte fouten over data

  • Geen helder doel of vraag
  • Onvoldoende of verkeerde data
  • Gebrek aan passende analyse

Pictogrammen van een fout bij datawerk door een slecht gedefinieerd probleem, en verkeerde data en statistiek

Introductie tot data

Veelgemaakte fouten over data

  • Geen helder doel of vraag
  • Onvoldoende of verkeerde data
  • Gebrek aan passende analyse
  • Onduidelijke communicatie van resultaten

$$

Plan het data-analyseproces zorgvuldig vooruit

Pictogrammen van een fout bij datawerk door een slecht gedefinieerd probleem, en verkeerde data, statistiek en communicatie

Introductie tot data

Probleem niet duidelijk definiëren

"Heb je in de laatste maand iets gekocht?"

$$

"Waar deed je je laatste aankoop?"

"Welke betaalmethode gebruikte je?"

Kan leiden tot ongepaste gegevensverzameling, analyse en conclusies

een datavraag definiëren

Introductie tot data

Onvoldoende of verkeerde data

verkeerde data

$$

$$

Databias: de steekproef vertegenwoordigt niet alle data

  • Met de verkeerde data kun je de onderzoeksvraag niet beantwoorden
  • Data moet vóór de analyse nog worden opgeschoond
Introductie tot data

Gebrek aan passende analyse

$$

  • Te snel conclusies trekken
  • Gebrek aan context: geen reden die de resultaten verklaart
  • Andere voorbeelden zijn
    • Onjuiste aggregaties en berekeningen
    • Correlatie verwarren met causaliteit

slechte data-analyse

Introductie tot data

Geen duidelijke communicatie van resultaten

datacommunicatie

$$

  • Meest waardevolle deel van de datalevenscyclus
  • Kan leiden tot misverstanden of verkeerde conclusies
  • Voorbeelden:
    • Te technisch
    • Cherry-picken van datapunten
    • Onduidelijke visualisaties
Introductie tot data

Laten we oefenen!

Introductie tot data

Preparing Video For Download...