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防爆电气企业数据可视化工具的陷阱

发布时间:2019-03-02 13:28:02点击量:1

您是这些工具的用户。您可以使用这些工具来可视化业务防爆电气数据。这些工具不会为您做出任何决定,也不会为您提供防爆电气数据之间的连接。它们之所以被称为工具,是因为它们为您提供了一种查找防爆设备数据连接的方法,以帮助您做出决策。

这里最容易出错的是你需要自己找到连接。听起来很简单,但这可能会导致参与者掉入一个被称为“事后诸葛亮”的陷阱。事后谬论是指只有防爆电器的数据显示出某种相关性,才使你认为某种事实上不存在的相关性是正确的。只有在确定防爆电器的数据关联时,才能清楚、仔细地思考,才能避免这种令人讨厌的陷阱。这种联系有意义吗?是因果关系还是其他原因?或者只是相关的?统计数据中有一个非常著名的例子:在那些冰淇淋销量特别高的日子里,溺水的人特别高。那么人们会因为吃冰淇淋而淹死吗?不!溺水事故频繁发生是因为许多人在炎热的天气里去海边玩耍。炎热的天气会增加冰淇淋的销售量。冰淇淋和溺水有关系,但决不是因果关系。要小心,运用好基本的逻辑思维。

正如我前面提到的,没有足够数据和影响的防爆电器的数据预测适合于验证过去,而不是预测未来。许多组织正在努力研究“预测准确度”(后面的小数位数)是否足够准确。事实上,企业领导者往往不满意,因为预测经常出错,而这些错误往往导致客户服务质量低下或成本上升。

这一观点在2014年4月6日出版的《纽约时报》第八篇(ivd,9:)大数据问题(Gary Marcus和Emest Davis)中非常清楚。

“(尽管)对防爆电器进行大数据分析的结果并不意味着微不足道,但它们通常不如最初看起来的那样可靠。例如,google flu的趋势已经成为防爆设备的数据应用模型。2009年,谷歌报告——事实上,被大肆宣传——通过分析与流感相关的搜索行为,它可以比任何疾病控制和预防中心更快、更准确地检测到流感的传播。然而,几年后,谷歌的流感趋势开始被误报。在过去的两年里,它做出的错误预测比正确的预测要多。

可视化首先应该被用来从一个更广泛的角度来判断整体情况。然而,科学家们经常尝试去润色其中正确的相关性。就像用望远镜观察一颗星星,镜头前有一头大象。你认为你找到了一个非常有趣的星座,直到你退后一步才意识到你看到的是大象而不是星星!

《纽约时报》的作者也告诫人们不要建立太多的联系。

如果你试图在两个变量之间找到100倍的关联,那么偶然发现错误关联的风险将增加5倍以上,即使这两个目标变量以前没有任何有意义的关联。如果没有仔细的监督,大型防爆电气数据的规模将大大扩大这种误差。

为了避免这些问题,组织需要关注全局,关注最初的战略问题。

思想要点:只有当企业领导者与可视化有着普通和短暂的接触,他们才能真正感受到所有权。

记忆要点:“小心,运用好基本的逻辑思维。”

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