Chinh phục thiên lệch dữ liệu
Konstantinos Kattidis
Data Analytics Lead

Thiên lệch dữ liệu có thể xuất hiện trong phân tích dữ liệu, phát triển mô hình và diễn giải
Thiên kiến nhận thức là các mẫu sai lệch có hệ thống khỏi chuẩn mực hoặc tính hợp lý trong phán đoán
Xu hướng tìm kiếm, diễn giải và ghi nhớ thông tin theo cách xác nhận niềm tin hoặc giả thuyết sẵn có
Làm sai lệch diễn giải kết quả và cản trở khám phá insight mới
Ví dụ:

Xu hướng đánh giá quá cao năng lực, kiến thức hoặc phán đoán của bản thân

Xu hướng coi trọng quá mức các sự kiện hoặc thông tin gần đây khi phán đoán hay quyết định
Khiến nhà phân tích ưu tiên điểm dữ liệu hoặc xu hướng gần đây hơn dữ liệu lịch sử
Có thể bỏ qua các mẫu hoặc xu hướng dài hạn liên quan đến phân tích

Nắn quá khứ cho khớp hiện tại
Cách ký ức bị bóp méo hoặc bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố

Ảnh hưởng của thông tin dễ truy cập
Lối tắt tư duy dựa vào ví dụ xuất hiện ngay lập tức trong đầu khi phán đoán hoặc ra quyết định

Ảnh hưởng của điểm neo ban đầu
Xảy ra khi cá nhân dựa quá nhiều vào thông tin ban đầu khi ra quyết định hoặc ước lượng


Chinh phục thiên lệch dữ liệu