#巨鲸动向 Tính hiệu lực của dữ liệu như thế nào? Đây là câu hỏi mà chúng ta thường cần suy nghĩ trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Một tập dữ liệu có giá trị tham khảo hay không, phụ thuộc vào độ chính xác, độ đầy đủ và tính tương quan với mục tiêu nghiên cứu. Trong thời đại bùng nổ thông tin hiện nay, chúng ta không chỉ cần theo dõi khối lượng dữ liệu mà còn phải chú trọng đến chất lượng dữ liệu. Dữ liệu chất lượng cao có thể hỗ trợ cho các quyết định chính xác hơn, trong khi dữ liệu có độ thiên lệch có thể dẫn đến những phán đoán sai lầm. Do đó, trước khi sử dụng bất kỳ dữ liệu nào để phân tích, chúng ta đều nên đánh giá độ tin cậy của nó, đảm bảo rằng nó có thể phản ánh chính xác hiện tượng mà chúng ta đang nghiên cứu.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
14 thích
Phần thưởng
14
5
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
OnchainDetective
· 8giờ trước
Nghe ngài nói một câu như một nhà phân tích dữ liệu trong thế giới tiền điện tử
#巨鲸动向 Tính hiệu lực của dữ liệu như thế nào? Đây là câu hỏi mà chúng ta thường cần suy nghĩ trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Một tập dữ liệu có giá trị tham khảo hay không, phụ thuộc vào độ chính xác, độ đầy đủ và tính tương quan với mục tiêu nghiên cứu. Trong thời đại bùng nổ thông tin hiện nay, chúng ta không chỉ cần theo dõi khối lượng dữ liệu mà còn phải chú trọng đến chất lượng dữ liệu. Dữ liệu chất lượng cao có thể hỗ trợ cho các quyết định chính xác hơn, trong khi dữ liệu có độ thiên lệch có thể dẫn đến những phán đoán sai lầm. Do đó, trước khi sử dụng bất kỳ dữ liệu nào để phân tích, chúng ta đều nên đánh giá độ tin cậy của nó, đảm bảo rằng nó có thể phản ánh chính xác hiện tượng mà chúng ta đang nghiên cứu.