Les analystes veulent souvent utiliser les données les plus récentes, donc il est pertinent de demander les dates de collecte des données.
Examiner les données manquantes vous aide à comprendre les hypothèses faites lors du nettoyage des données.
La complexité n'est pas toujours ce qu'il vous faut ; demandez s'il existe une méthode plus simple.
Les moyennes peuvent être trompeuses, donc n'hésitez pas à demander les statistiques sommaires de l'analyse.
Demander le récit que racontent les données, même dans des travaux de science des données avancés, permet de comprendre les résultats d'un modèle.
Toute analyse repose sur des hypothèses et peut introduire des biais. Il est important d'explorer ces éléments et de comprendre leur impact.
Bien des organisations mènent des projets académiques de machine learning sans effet réel sur la clientèle, les opérations ou les résultats d'affaires. Tentez d'exiger un impact concret pour les projets fondés sur les données.
Documenter les retombées positives et même négatives peut aider à atténuer les risques.

Pièges courants

Prise de décision guidée par les données en entreprise