Historical bias

डेटा बायस पर विजय

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Historical bias को समझना

आप एक विश्लेषक हैं जो एक मोहल्ले में चोरी की श्रृंखला की जाँच कर रहे हैं
आप असंगतियाँ देखते हैं, जैसे अपराध पैटर्न, जनसांख्यिकी और कानून-प्रवर्तन प्रथाओं में बदलाव
जब अतीत की घटनाएँ वर्तमान हालात को सही तरह नहीं दिखातीं, तो historical bias होता है
दो आम प्रकार: technological bias और contextual bias

ऐतिहासिक पक्षपात को ध्यान में रखते हुए अपराध डेटा का विश्लेषण करता विश्लेषक

यह तब पैदा होता है जब प्रगति पुराने डेटा को अप्रासंगिक या कम प्रासंगिक बना देती है

एक प्रोडक्ट विश्लेषक समय के साथ उपयोगकर्ता व्यवहार का विकास engagement डेटा से समझना चाहता है
उस दौर में इंटरनेट एक्सेस का मुख्य साधन डेस्कटॉप कंप्यूटर थे
इसलिए, उपयोगकर्ता व्यवहार के पैटर्न मोबाइल डिवाइस इंटरैक्शन को ठीक से नहीं दर्शा सकते

अपने डिवाइस पर इंटरनेट एक्सेस वाले लोग

यह सामाजिक मानदंडों, पसंद, सांस्कृतिक मूल्यों या आर्थिक स्थितियों में बदलाव को दर्शाता है जो ऐतिहासिक डेटा को प्रभावित करते हैं

एक मार्केटिंग विश्लेषक कपड़ों के ब्रांड के विज्ञापन अभियानों हेतु ग्राहक डेटा का विश्लेषण कर रहा है
बदलते सांस्कृतिक मानदंडों और मूल्यों का हिसाब रखना
निर्णय-निर्माण में संदर्भ की समझ जरूरी है

मानदंड, पसंद और सांस्कृतिक मूल्यों वाले लोग

दीर्घकालिक लाइन चार्ट देखता वैज्ञानिक

Longitudinal studies, जो लंबे समय में विषयों को ट्रैक करती हैं, historical bias के प्रति खास तौर पर संवेदनशील होती हैं
उदाहरण: दीर्घकालिक जलवायु अध्ययनों में climate change का समायोजन करना
इस बदलाव को न मानने पर climate analyses में historical bias आ सकता है

ऐतिहासिक डेटा स्रोतों की सीमाएँ:
- अधूरा डेटा या कम-प्रतिनिधित्व वाले समूह अतीत की घटनाओं की पक्षपाती व्याख्या करा सकते हैं
- कुछ ऐतिहासिक घटनाओं से डेटा खो गया होगा या सुलभ न होगा
अन्य bias प्रकार
- अन्य bias प्रकार भी historical bias में योगदान दे सकते हैं
- उदाहरण के लिए, survivorship bias ऐतिहासिक दृष्टिकोण को विकृत कर सकता है

मिसिंग डेटा और अन्य बायस के प्रभाव का आरेख

निर्णय लेते व्यक्ति

डेटा बायस पर विजय