よくあるデータのミス

データ入門

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

データに関するよくあるミス

データに関するよくあるミス

• 明確な目標や質問がない

データに関するよくあるミス

• 明確な目標や質問がない
• 不十分または誤ったデータ

データに関するよくあるミス

• 明確な目標や質問がない
• 不十分または誤ったデータ
• 適切な分析がされていない

データに関するよくあるミス

• 明確な目標や質問がない
• 不十分または誤ったデータ
• 適切な分析がされていない
• 結果の明確なコミュニケーションがない

$$

データ分析プロセスを慎重に計画する

明確に定義されていない問題

「あなたは先月、何かを購入しましたか？」

$$

「あなたが最後に購入した場所はどこですか？」

「どの支払い方法を使用しましたか？」

不適切なデータ収集、分析、および結論につながる可能性がある

不十分または誤ったデータ

$$

$$

$$ $$ データバイアス：データサンプルがすべてのデータを表していない

• 分析の前にデータのクリーニングがまだ必要

適切な分析がされていない

$$

• 結論に急ぎすぎること
• 文脈の欠如：結果を説明する理由が欠落している
• その他の例
  • 不正確な集計と計算
  • 相関関係を因果関係と混同する

結果の明確なコミュニケーションがない

$$

• データライフサイクルで最も価値のある部分
• 誤解や誤った結論につながる可能性がある
• 例:
  • 技術的すぎる
  • データポイントのチェリーピッキング
  • 可視化が不明瞭

練習しましょう！

データ入門