Thiên lệch lịch sử

Chinh phục thiên lệch dữ liệu

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Hiểu về thiên lệch lịch sử

Bạn là nhà phân tích điều tra một loạt vụ trộm trong khu phố
Bạn nhận thấy bất nhất như thay đổi mô hình tội phạm, nhân khẩu học và cách thực thi pháp luật
Thiên lệch lịch sử xảy ra khi quá khứ không phản ánh đúng bối cảnh hiện tại
Hai loại phổ biến: thiên lệch công nghệ và thiên lệch bối cảnh

Nhà phân tích xem dữ liệu tội phạm xét đến thiên lệch lịch sử

Phát sinh khi tiến bộ khiến dữ liệu lịch sử lỗi thời hoặc kém liên quan

Một nhà phân tích sản phẩm muốn hiểu sự thay đổi hành vi người dùng theo thời gian từ dữ liệu tương tác
Giai đoạn này, máy tính để bàn là phương tiện truy cập internet chính
Mẫu hành vi có thể không phản ánh đúng tương tác trên thiết bị di động

Mọi người truy cập internet trên thiết bị của họ

Chỉ những thay đổi về chuẩn mực xã hội, sở thích, giá trị văn hóa hoặc điều kiện kinh tế ảnh hưởng đến dữ liệu lịch sử

Một nhà phân tích marketing phân tích dữ liệu khách hàng để lập chiến dịch quảng cáo cho thương hiệu thời trang
Cần tính đến chuẩn mực và giá trị văn hóa thay đổi theo thời gian
Hiểu bối cảnh là thiết yếu cho quyết định

Mọi người với chuẩn mực, sở thích và giá trị văn hóa

Nhà khoa học xem biểu đồ đường dài hạn

Nghiên cứu dọc, theo dõi đối tượng trong thời gian dài, đặc biệt dễ bị thiên lệch lịch sử
Ví dụ: tính đến biến đổi khí hậu trong các nghiên cứu khí hậu dài hạn
Không xét đến thay đổi này có thể gây thiên lệch lịch sử trong phân tích khí hậu

Hạn chế của nguồn dữ liệu lịch sử:
- Dữ liệu thiếu hoặc nhóm bị đại diện kém có thể dẫn đến diễn giải sai về các sự kiện quá khứ
- Các sự kiện lịch sử có thể khiến một số dữ liệu bị mất hoặc không truy cập được
Các loại thiên lệch khác
- Các loại thiên lệch khác có thể góp phần gây thiên lệch lịch sử
- Ví dụ, thiên lệch chọn sống sót có thể bóp méo góc nhìn lịch sử

Sơ đồ minh họa dữ liệu thiếu và ảnh hưởng của các thiên lệch khác

Người ra quyết định

Chinh phục thiên lệch dữ liệu