Con el gran auge de los datos, las organizaciones comenzaron a contratar científicos de datos y adoptar nuevas tecnologías para obtener información valiosa del análisis de datos. Ser investigador de datos requiere alta precisión y responsabilidades, ya que las personas con este rol tienen un margen muy pequeño para los errores. Entonces, en esta publicación, describimos las imprecisiónes más comunes que cometen los científicos de datos para evitarlos.

  • Confusión entre correlación y causalidad

Incluso si estos términos parecen muy similares, es importante que los investigadores de datos reconozcan la diferencia. Si bien estos dos aspectos pueden existir al mismo tiempo, la correlación no implica causalidad. La causalidad siempre se aplica a los casos en que la acción A causa el resultado B. Por el contrario, la correlación es solo una relación donde la acción A se relaciona con la acción B.

Estos dos aspectos generalmente se confunden, ya que a las personas les encanta encontrar patrones a pesar de que no existen. Los individuos generalmente crean estos patrones cuando dos variables parecen estar tan estrechamente relacionadas que una depende de la otra. Esta asociación implicaría una relación de causa y efecto donde el evento dependiente es el resultado de un evento independiente.

  • Elegir la herramienta de visualización incorrecta

Existen diferentes técnicas de visualización que permiten a los científicos de obtener valores de los datos. Sin embargo, la mayoría de los analistas no se enfocan en comprender los datos utilizando diferentes técnicas de visualización. Por lo general, no saben qué metodología de visualización usar para modelar el desarrollo, monitorear el análisis exploratorio de datos o mostrar los resultados. En cambio, usan gráficos la mayor parte del tiempo sin centrarse en las características principales de su conjunto de datos.

  • Analizar sin tener un plan

La ciencia de datos es una disciplina caracterizada por un proceso estructurado que comienza con objetivos y preguntas claras seguidas de hipótesis para alcanzar los objetivos. Sin embargo, la mayoría de las veces, los analistas consideran los datos sin pensar en sus objetivos o preguntas que necesitan responder a través del análisis. Por lo tanto, recogen datos que no desean.

  • Considerar solo los datos

La mayoría de los analistas se entusiasman al recopilar datos de diferentes fuentes y comienzan a generar gráficos e informes sin desarrollar la perspicacia comercial requerida. Esta situación puede ser peligrosa para las empresas, ya que los científicos de datos no le dan suficiente importancia a la comprensión de cómo el análisis puede beneficiar a la organización.

  • Ignorar las probabilidades

La mayoría de las veces los investigadores de datos no consideran suficientes posibilidades para una solución, convencidos de que la acción X definitivamente alcanzará el objetivo Y. Sin embargo, la planificación de escenarios y la teoría de probabilidad son dos características de la ciencia de datos que no deben ignorarse al tomar decisiones.

En ciencia de datos, es importante que los científicos cometan la menor cantidad de imprecisiónes posible. Sin embargo, cometer errores es parte de la naturaleza humana y hay algunos de ellos que son muy comunes en esta industria. Arriba, describimos los más familiares, para que pueda reconocerlos y evitarlos fácilmente. ¡Feliz análisis!