डेटा बायस पर विजय
Konstantinos Kattidis
Data Analytics Lead
यह तब होता है जब मापन प्रक्रिया विकृतियाँ या भ्रामक नतीजे पैदा करती है
सामान्य बायस प्रकार:

यह तब होता है जब वैरिएबल नापने वाले टूल, जैसे सर्वे या एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर, अशुद्धियाँ लाते हैं

यह पर्यवेक्षकों में भिन्नता के कारण देखे गए मान और वास्तविक मान के बीच की सिस्टेमैटिक दूरी है
जब डेटा कलेक्टर अपनी धारणाएँ या अपेक्षाएँ विश्लेषण में ले आते हैं तो यह उत्पन्न होता है
उदाहरण:


यह तब होता है जब प्रतिभागी बीती घटनाएँ या अनुभव सही से याद नहीं करते, जिससे डेटा की विश्वसनीयता प्रभावित होती है

यह तब होता है जब उत्तरदाता सच्चे जवाबों के बजाय सामाजिक रूप से स्वीकार्य या वांछनीय जवाब देते हैं

डेटा बायस पर विजय