数据推理的错误是什么?这些数据分析师的案例也给你提供帮助
更新时间:2020-06-10 10:00:59
来源:环球网校
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摘要 在数据现象清晰之后,我们需要对数据进行一些推理,得出清晰的结论,那么数据推理的错误是什么?这些数据分析师的案例也给你提供帮助,为了让大家更重视数据,小编为大家讲数据推理的错误是什么?这些数据分析师的案例也给你提供帮助。

在数据现象清晰之后,我们需要对数据进行一些推理,得出清晰的结论。在逻辑推理过程中,要合理推理,避免常见的错误。
1、数据推理的错误是什么——对关联性的误解
案例:在人类智力水平与臂长的统计数据中发现,人类智力水平与臂长正相关,且长臂人的智力普遍较高!
启示:关联并不意味着因果关系。
统计数字从一岁以下的儿童到成年儿童,再到成年成人。在成长过程中,身体逐渐变大,智力逐渐发展。
2、数据推理的错误是什么——缺少比较对象
案例:一家制药厂推出了一种新感冒,广告上写着:“临床上,这种药10分钟就能杀死5万个感冒病毒!”
启示:乍一看,感冒药很给力似乎是有道理的,但是如果我们得到更多的比较数据,比如“一感冒就会产生5亿个病毒”或者“其他药厂的感冒药在10分钟内至少可以杀死100万个病毒”,这新的感冒药的效果是不是不如人意?
3、数据推理的错误是什么——根据个案推断整体
案例:朋友有吸烟的习惯。每次有人劝他戒烟,他都说:“你看名人a活到80多岁了。名人B在没有吸烟和酗酒的情况下早逝。因此,寿命与吸烟和无烟无关。”
启示录:无论一个人是否吸烟,他都可能早逝或长寿。然而,从大样本数据来看,吸烟者的寿命一般比不吸烟者短5年。从统计的整体来看,掌握一些案例并不是很有意义。
在避免常见逻辑错误的同时,也要敢于下结论,尽管结论可能是错误的。
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