Najczęstsze błędy w analizie danych i jak ich unikać?

Czym jest analiza danych?

Na proces analizy danych składają się następujące kroki:

• zbieranie danych z różnych źródeł
• porządkowanie i czyszczenie danych
• wizualizacja danych w celu ich łatwiejszego zrozumienia
• przetworzenie danych i interpretacja wyników.

Analiza danych obejmuje różnorodne techniki – od prostych statystyk opisowych, przez zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego, aż po wizualizacje danych, które ułatwiają zrozumienie wyników.

Jej celem jest nie tylko odkrycie ukrytych wzorców, zależności czy trendów, ale także przewidywanie przyszłych zdarzeń oraz optymalizacja procesów. W erze cyfryzacji i możliwości przetwarzania ogromnych ilości danych za pomocą narzędzi Big Data, analiza stała się jednym z najważniejszych elementów wspierających rozwój przedsiębiorstw.

Aby jednak analiza mogła spełnić swoje zadanie, musi być przeprowadzona rzetelnie i oparta o prawidłowe dane.  Dlatego zanim przystąpisz do analizy, spróbuj znaleźć bezpłatny tutorial w sieci lub zorganizowany kurs z analizy danych, na którym dowiesz się, w jaki sposób przygotować dane do analizy oraz jak je przetwarzać i analizować. 

Poniżej przyjrzymy się błędom, które analitycy danych najczęściej popełniają  oraz przedstawimy sposoby na ich unikanie, aby zapewnić dokładność i wiarygodność przeprowadzanych analiz.

Ignorowanie brakujących lub niekompletnych danych

Braki w danych mogą wynikać z różnych przyczyn, takich jak błędy w pomiarach, problemy techniczne czy niepełne odpowiedzi w ankietach.

Ignorowanie brakujących danych jest jednym z poważnych błędów popełnianych w procesie analizy, który może prowadzić do zniekształcenia wyników i wprowadzenia ukrytych błędów.

W zależności od skali problemu, analitycy powinni rozwiązać problem braków w danych poprzez np.

• uzupełnienie brakujących wartości średnią, medianą lub najczęściej występującą wartością w danym zbiorze danych
• usunięcie rekordów, w których brakuje informacji. 

Każda z tych metod ma swoje zalety i wady, dlatego wybór odpowiedniego podejścia powinien zależeć od charakterystyki danych oraz celu analizy.

Brak czyszczenia i normalizacji danych

Czyszczenie danych to proces poprawiania lub usuwania błędnych, niekompletnych lub niespójnych danych. Proces ten obejmuje m.in. następujące czynności:

• usuwanie duplikatów
• poprawa błędnych wartości np. literówek, różnych sposobów zapisu daty 
• analiza wartości odstających - sprawdzenie, czy ekstremalne wartości są prawidłowe czy wynikają z błędu pomiarowego
• weryfikacja spójności danych np. sprawdzenie czy wiek klienta zgadza się z datą urodzenia.

Normalizacja danych to proces, który pozwala na porównywanie danych pochodzących z różnych źródeł lub mierzonych w różny sposób. Dzięki normalizacji możemy sprowadzić dane do wspólnej skali, co ułatwia ich analizę i interpretację. 

Brak normalizacji i oczyszczenia danych to błąd, który może znacząco wpłynąć na jakość analizy i skuteczność modeli analitycznych. Staranna wstępna obróbka danych jest niezbędna, aby analiza była rzetelna i odzwierciedlała rzeczywistość.

Brak uwzględnienia kontekstu biznesowego

Brak uwzględnienia kontekstu biznesowego podczas analizy danych to poważny błąd, który może prowadzić do wyciągania błędnych wniosków i podejmowania nieoptymalnych decyzji.

Dane same w sobie mają niewielką wartość jeśli nie wiemy, w jakim środowisku zostały zebrane i jakie mają znaczenie w kontekście biznesowym. Przykładowo wzrost sprzedaży w danym okresie może wyglądać na pozytywny wskaźnik, ale bez uwzględnienia sezonowości, działań promocyjnych czy specyficznych trendów rynkowych, można łatwo wyciągnąć fałszywe wnioski. 

Kontekst biznesowy pozwala nam zrozumieć, co dane oznaczają dla firmy, jakie trendy i zależności się za nimi kryją i jakie decyzje możemy na ich podstawie podjąć.

Używanie niewłaściwych miar i wskaźników

Miary to liczby, które pomagają w bezpośrednim pomiarze określonego zjawiska. Mogą to być np. wartości średnie, sumy, minimalne lub maksymalne wyniki, które dają ogólny obraz badanego procesu lub danych.

Wskaźniki to bardziej złożone miary, które służą do porównania lub monitorowania wydajności w stosunku do określonego celu lub normy np. wskaźnik rentowności to zysk netto do przychodu, wskaźnik konwersji to liczba osób, które dokonały zakupu w stosunku do liczby odwiedzających stronę internetową.

Wybór odpowiednich metryk zależy od celu analizy i specyfiki danych. Przykładowo w analizie satysfakcji klientów, użycie średniej oceny zamiast mediany może zniekształcić wyniki, jeśli dane zawierają skrajne wartości. Podobnie liczba obserwujących na social media nie zawsze odzwierciedla rzeczywistą skuteczność działań marketingowych. Lepszym wskaźnikiem może być wskaźnik zaangażowania np. polubienia, komentarze, udostępnienia.

Ważne jest zastanowienie się, co chcemy osiągnąć w procesie analizy i dobranie takich wskaźników, które najlepiej odzwierciedlają nasz cel i będą najlepiej pasować do specyfiki badanej sytuacji.

Wyciąganie wniosków na podstawie zbyt małej próby danych

Mała próbka danych nie odzwierciedla zazwyczaj pełnej zmienności populacji, co sprawia, że wnioski oparte na takich danych mogą być obarczone dużym błędem.

Może to prowadzić do nadmiernych uogólnień, które nie są reprezentatywne dla szerszego kontekstu. Na przykład, jeśli firma przeprowadzi test nowego produktu tylko na grupie 10 osób, wyniki mogą być przypadkowe i nie przedstawiać rzeczywistego zachowania większej grupy klientów. Aby wyniki były wiarygodne, próbka danych powinna być wystarczająco duża, aby uwzględniała różnorodność. Musi być też dobrze dobrana do badanego zagadnienia.

Im większa próbka, tym bardziej dokładne i wiarygodne będą wyniki analizy. Przed przystąpieniem do analizy warto poznać metody statystyczne np. do obliczenia optymalnej wielkości próby uwzględniające m.in. pożądany poziom ufności (np. 95%) oraz margines błędu (np. 5%). Istnieją kalkulatory online, które mogą pomóc w obliczeniu odpowiedniej wielkości próby w zależności od populacji i zmienności danych.

Pomijanie wizualizacji w procesie analizy

Wizualizacje, takie jak wykresy, diagramy czy mapy pozwalają na szybkie uchwycenie ukrytych wzorców, trendów i zależności, które mogą umknąć w trakcie samej analizy numerycznej.

Dzięki wizualizacjom łatwiej można zidentyfikować anomalie, zależności czasowe  czy porównać zmienne. Przykładowo wykres słupkowy może pokazać, jak różne grupy klientów reagują na różne oferty, podczas gdy tabelaryczne dane mogą tego nie uwidocznić.

Aby uniknąć błędu pomijania wizualizacji w procesie analizy, warto stosować kilka sprawdzonych praktyk:

• regularne tworzenie wizualizacji - nawet na wczesnym etapie analizy, twórz proste wykresy np. histogramy, i wykresy punktowe dla każdej zmiennej, aby uchwycić podstawowe wzorce i rozkład danych. Pomaga to szybko dostrzec problemy z danymi, takie jak wartości odstające czy brakujące dane.
  
  
• używanie różnych typów wykresów - zależnie od charakteru danych, wybieraj odpowiednie typy wizualizacji. Wykresy liniowe świetnie nadają się do analizy zmian w czasie. Z kolei wykresy słupkowe bardzo dobrze sprawdzają się do porównań pomiędzy grupami. 
  
  
• używanie interaktywnych narzędzi do wizualizacji - korzystaj z narzędzi do interaktywnych wizualizacji np. Tableau, Power BI, Google Data Studio, które pozwalają na dynamiczną eksplorację danych i dostosowanie wykresów do potrzeb analizy. Interaktywność ułatwia szybkie filtrowanie danych i odkrywanie wzorców w danych.

Stosowanie tych praktyk pozwala na pełniejsze zrozumienie danych, lepsze komunikowanie wyników oraz podejmowanie bardziej świadomych decyzji opartych na analizie.

Brak weryfikacji wyników analizy

Analiza danych to proces, który wymaga dokładności na każdym etapie, a uzyskane wyniki nie zawsze są poprawne.

Wyniki analizy danych warto zweryfikować poprzez dodatkowe testy, porównania z innymi źródłami danych czy zastosowanie innych metod analitycznych. Na przykład, jeśli analiza wykazuje zależność między dwoma zmiennymi, warto sprawdzić, czy zależność ta utrzymuje się przy innych próbach danych lub przy zastosowaniu innych technik modelowania.

Weryfikacja wyników pozwala nie tylko na upewnienie się, że są one poprawne, ale także na zrozumienie, jakie czynniki mogą wpływać na uzyskane rezultaty. Przykładowo jeśli analiza dotyczy trendów sprzedaży lub wzorców zachowań klientów, warto porównać uzyskane wyniki z danymi z poprzednich okresów. Sprawdzenie, czy obserwowane zmiany są zgodne z wcześniejszymi trendami pozwala na weryfikację, czy dane są spójne i realistyczne.

Podsumowanie

Aby uniknąć pułapek prowadzących do nieprawidłowej analizy, ważne jest przestrzeganie następujących zasad:

• staranna weryfikacja danych
• wybór odpowiednich narzędzi i technik analitycznych


• dbałość o kontekst biznesowy
• odpowiednie dobieranie próby danych
• regularne stosowanie wizualizacji danych
• weryfikowanie wyników analizy.

Kluczem do sukcesu w analizie danych jest kompleksowe podejście, które łączy umiejętności techniczne ze zrozumieniem kontekstu biznesowego i celu analizy.