Якщо говорити про ефективність даних #巨鲸动向 ? Це питання, над яким ми часто задумуємося у сфері аналізу даних. Чи має набір даних референтну цінність, залежить від його точності, повноти та кореляції з дослідницькою метою. У нинішню епоху інформаційного вибуху нам потрібно не лише підписатися на обсяг даних, але й зосередитися на якості даних. Високоякісні дані можуть підтримувати більш точні рішення, тоді як упереджені дані можуть призвести до помилкових оцінок. Отже, перед використанням будь-яких даних для аналізу, ми повинні спочатку оцінити їх надійність, щоб переконатися, що вони можуть достовірно відображати явища, які ми досліджуємо.

Переглянути оригінал
post-image
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
  • Нагородити
  • 5
  • Репост
  • Поділіться
Прокоментувати
0/400
OnchainDetectivevip
· 13год тому
Чую твої слова, це як розмова з аналітиком криптосвіту.
Переглянути оригіналвідповісти на0
DefiPlaybookvip
· 13год тому
Тільки при точності 99,7% є статистичне значення!
Переглянути оригіналвідповісти на0
RadioShackKnightvip
· 13год тому
Дані достатньо? Не наївся.
Переглянути оригіналвідповісти на0
AlgoAlchemistvip
· 13год тому
Кількість не дорівнює якості.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GlueGuyvip
· 13год тому
Сміттєві дані вбивають людей!
Переглянути оригіналвідповісти на0
  • Закріпити