Seien Sie kein Big Data-Schnüffler

Eine der größten Herausforderungen für Datenwissenschaftler ist die Unterscheidung zwischen echten und falschen Vorhersagen. Wenn ein hieb- und stichfestes Kausalmodell nicht erstellt werden kann, greifen Datenwissenschaftler häufig auf eine zweite Klasse von Modellen zurück, die auf Korrelationen basieren, um das Ergebnis genau vorherzusagen. Bei der Verwendung dieser Modelle muss jedoch sehr darauf geachtet werden, dass Sie nicht Opfer des Data Snooping Bias werden. Lesen Sie mehr von Datanami.