数据科学领域的十二大常见认知错误

AI、机器学习与数据分析代表的绝不只是一波新的流行语。事实上，大大小小的组织都在关注AI工具与服务，希望通过大数据、预测分析与自动算法改善业务流程、客户支持与决策制定。

然而，数据科学领域的专业知识在广泛性上还远低于传统数据决策。因此，如果你的企业刚刚开始步入数据科学之路，请尽可能避免以下一些常见错误。

 

 

1. 假定数据已经准备就绪，且包罗万象

2. 在着手使用前未对数据集进行探索

3. 期望过高

4. 未使用控制组测试新的数据模型

5. 以目标为起点，而非以假设为起点

6. 数据模型陈旧

7. 不监控最终成果条件下盲目自动化

8. 忽视业务专家

9. 选择过于复杂的工具

10. 复用不适合当前问题的实现方法

11. 误解因果关系及交叉验证等基础因素

12. 低估用户的理解能力

原文标题：12 data science mistakes to avoid

标签： 大数据 数据分析 选择

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