«Делая ошибки в качестве аналитика — и стратегии, чтобы с ними справиться»
«Исправление ошибок в роли аналитика стратегии и методы решения»
Когда-нибудь беспокоились о том, что вас могут поймать на ошибках в анализе? Вы не одни.
Я всегда боялась делать ошибки в анализе и вести свою организацию в неправильном направлении на основе полученных результатов. И честно говоря, еще больше боялась быть искритикованной и выставленной на всеобщее обозрение.
Моя страшная ситуация: крупная функция, над которой мой коллектив работал много месяцев, не достигает желаемого результата в процессе тестирования. Люди начинают задавать вопросы, и после расследования становится ясно, что мои предположения основаны на неправильных результатам анализа.
Общаясь с аналитиками и помогая им в развитии, я узнала, что я далеко не единственная, кто испытывает такие страхи. Наоборот, это очень распространенный страх, который многие аналитики переживают.
Почему мы беспокоимся о наших анализах
Причины беспокойства по поводу анализа весьма очевидны: публикация и рекомендации ошибочных результатов сказываются на организации в целом и одновременно представляют риски для нас лично.
- Walmart рассматривает использование искусственного интеллекта для создания более персонализированного опыта покупок
- Нью-Йорк представляет план действий по искусственному интеллекту
- Python-инструмент для получения данных о загрязнении воздуха из API качества воздуха Google Maps
Несмотря на эти риски, избегание обмена анализами или уклонение от контроверсальных и вызывающих предположения результатов – это не правильный подход. Фактически, такие анализы часто являются самыми важными. Вместо этого, решающим является разработка стратегий, которые помогут снизить возможность получения неправильных выводов. И это начинается со следующего:
Ошибаться в качестве аналитика – это просто-напросто.
Аналитики работают в очень сложной среде с большой степенью свободы, поэтому возможностей для ошибок и неверных выводов много.
Проведение анализа включает в себя несколько этапов:
- Определение вопроса и подхода к исследованию
- Сбор и очистка данных
- Анализ и интерпретация данных
- Визуализация и представление результатов
На каждом этапе довольно легко допустить ошибку, которая в конечном счете отразится на наших рекомендациях и…
