冠状病毒疫情带来的重要数据分析教训

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在冠状病毒疫情开始时,数据分析对企业来说是一个福音。数据分析帮助企业筛选大量数据,获得有见地的信息,帮助他们了解消费者需求的变化。但是正在进行的冠状病毒疫情教会了一些实际的和具有挑衅性的数据,包括信任、合作的重要性,以及解决局限性和错误信息的重要性。

冠状病毒疫情带来的重要数据分析教训

数据点代表人


逻辑很简单,数据是由人生成的。因此,这里的教训是思考好的实践者可以通过数据做什么,以及在政策层面决策时公布数据的意外后果。


与正常的公共数据集相比,用于告知广泛的公共决策(如健康和安全措施)的数据应谨慎对待


数据的错误表示可以将信息的强度降到最低,并影响他们围绕重要规则的决策。一个常见的例子就是疫苗数量的变化。通过分享有关疫苗数量的错误信息,相关责任人正在制造一个问题,因为他们鼓励人们在出现供应问题的同时使用疫苗。


数据可以显示悲剧严重程度的真实情况


冠状病毒疫情展示了数据可视化的真正力量,不是在屏幕上,而是通过象征性的表示,比如为每一个逝去的生命点亮的蜡烛,或是用来疏远社会的旗帜。虽然屏幕上有数据,但没有任何东西接近视觉表现,这就是外卖。尽管数据分析师有这些数字,但对这些数字的理解只能通过适当的表示来实现。


数据中的偏见和不平等不应该隐藏起来


在美国,冠状病毒疫情的数据在国家、州和地区层面上都有体现,但各州花了好几个月才公布数据。各州之所以坚持这样做,是因为土著、黑人和伊斯兰社区构成了处于危险之中的基本工人群体。数据显示,那些有权在家工作的特权人士和那些不得不每天上网的特权人士所面临的影响是不平等的。只有当分析者不在数据中隐藏这些不平等时,人们才能努力理解原因并找到补救办法。


不要只依赖一个数据源


在冠状病毒疫情出现的最初几天,许多关于阳性病例、住院和死亡的报道都被曝光了。到了2020年底,不同的报告发表了,讨论死亡率和恢复率,当比较时,显示了影响的全貌。这意味着不应该信任来自一个实例的数据。记住数据的动态行为,只有在彻底收集之后才能判断结果。


数据透明度很重要。当全世界都在应对有关案件数量和偏见的挑战时,许多不信任正在产生。为了使正确的数据更容易访问,应该解决上述问题。


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