Analysen erfordern oft die aktuellsten Daten. Daher ist die Frage nach dem Datum der Datenerhebungen zulässig.
Die Suche nach fehlenden Daten hilft dir, die Annahmen zu verstehen, die bei der Bereinigung der Daten gemacht wurden.
Komplexität ist nicht immer das Beste für deine Bedürfnisse, also frag nach einer einfacheren Methode.
Durchschnittswerte können irreführend sein, deshalb ist es in Ordnung, nach den zusammenfassenden Statistiken der Analyse zu fragen.
Selbst bei hochwertigen Data-Science-Arbeiten bezieht sich die Frage nach der Aussagekraft von Daten auf die Ergebnisse eines Modells.
Alle Analysen erfordern Annahmen und können zu Verzerrungen führen. Es ist wichtig, diese zu erforschen und ihre Auswirkungen zu verstehen.
Viele Unternehmen nutzen maschinelles Lernen zum Erkenntnisgewinn, ohne dass dies Auswirkungen auf die Kunden, den Betrieb oder die Geschäftsergebnisse hat. Datenbasierte Projekte sollten jedoch eine echte Wirkung erzielen.
Die Dokumentation der positiven und sogar negativen Auswirkungen kann helfen, Risiken zu mindern.

Häufige Fallstricke

Datengestützte Entscheidungsfindung für Unternehmen