历史偏差

征服数据偏差

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

理解历史偏差

  • 你是一名分析师，正在调查某社区系列盗窃案
  • 你注意到犯罪模式、人口结构和执法实践出现变化与不一致
  • 当过去事件不足以准确反映当下情形时，会产生历史偏差
  • 两种常见类型：技术偏差 与 情境偏差

分析师在考虑历史偏差下分析犯罪数据

征服数据偏差

技术偏差

当新技术使历史数据过时或相关性降低时产生

  • 一位产品分析师想用用户参与度数据了解用户行为的演变
  • 当时台式机是主要上网方式
  • 其行为模式未必能准确反映移动端交互

人们使用各类设备上网

征服数据偏差

情境偏差

指社会规范、偏好、文化价值或经济条件的变化对历史数据的影响

  • 一位市场分析师在分析服装品牌的客户数据以制定广告投放
  • 需考虑不断演变的文化规范与价值观
  • 决策必须具备情境化理解

体现规范、偏好与文化价值的人群

征服数据偏差

纵向研究

科学家查看长期折线图

  • 纵向研究（长期跟踪对象）尤其易受历史偏差影响
  • 例如，在长期气候研究中需考虑气候变化
  • 若未考虑此变化，会在气候分析中引入历史偏差
征服数据偏差

导致历史偏差的其他因素

  1. 历史数据源的局限：
    • 数据不完整或群体代表性不足，会导致对历史事件的偏差解读
    • 历史事件可能致使部分数据遗失或无法获取
  2. 其他偏差类型
    • 其他偏差也会促成历史偏差
    • 例如，幸存者偏差会扭曲历史视角

显示缺失数据与其他偏差影响的示意图

征服数据偏差

对数据解读的影响

  • 历史偏差会显著影响数据解读
  • 忽视历史背景，可能对趋势做出不准判断

做出决策的人

征服数据偏差

Passons à la pratique !

征服数据偏差

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