Mahalaga ang reliable data analysis para malaman kung paano gagawin at tatagal ang mga produkto at sistema ng computer, pero kadalasan nang napapaharap ang mga analyst sa karaniwang mga pagkakamali na posibleng humantong sa maling konklusyon.
Karaniwang mga Pagkakamali sa Relibility Data Analysis
Ang isang madalas na pagkakamali ay ang pagpapabaya sa kalidad ng datos. Ang mga mahinang pamamaraan ng paglikom ng datos, ang nawawalang datos, o ang mga hindi tugmang mga entidad ay maaaring pumilipit sa mga resulta ng analisis. ang isa pang karaniwang pagkakamali ay ang maling paghawak ng mga datos na iniksiyunan, na nangyayari kapag ang mga kabiguan ay hindi napagmasdan sa loob ng panahon ng pagsubok.Ang hindi pagrerereresulta ng datos o paggamot nito bilang mga kabiguan ay maaaring humantong sa may kinikilingang mga tantiya.
Kung Paano Itutuwid ang mga Pagkakamaling Ito
Ang pag-iinsekwensiyang pang-etika ay kinasasangkutan ng pagpapatupad ng mahigpit na mga data collecture at pagbibigay ng harmonyang datos bago ang pagsusuri. para sa mga inspeksyong datos, gamit ang mga angkop na pamamaraang estadistikal gaya ng pagsusuring pang-ligtas o mga modelong maaasahan na nagpapaliwanag ng pagsensura ay mahalaga. Ang mga pamamaraang ito ay nagbibigay ng mas tumpak na mga pagtatantiya ng mga distribusyon ng pagkabigo at pagkamaaasahanng mga metriko.
Pinakamabuting mga Gawain Para sa Maaasahang Pagsusuri
- Suriing mabuti ang impormasyon bago suriin.
- Gumamit ng estadistikal na mga pamamaraan na angkop sa iniksiyunang impormasyon.
- Magsagawa ng sensitibong pagsusuri upang maunawaan ang epekto ng mga palagay.
- I-record ang lahat ng mga data handling at analysis na pamamaraan.