数据分析

1、经过10年的实践，我们发现80%的数据清理时间都花在了处理缺失值上。 2.这是一个陷阱。不要认为更多的数据意味着更准确的分析。 3、2020年项目数据维度过多，导致模型过拟合。 4. 不要这样做，而是先进行特征选择，然后进行建模。 5.实用注意：首先从数据质量开始，然后进行详细分析。

说到数据分析，我记得上周有一位客户问我，他们的公司一直在利用数据分析进行活动，但结果似乎并不合适。我当时很困惑。数据分析应该是可靠的。
我遇到的坑是，2019年，我在上海的一个购物中心举办了一次促销活动。数据分析显示，当天人数将爆满。结果当天天气突然变冷，人数锐减，销量也下降。这让我认识到，数据分析虽然有用，但也要结合实际情况进行分析。
但是，有时数据很有趣。例如，我之前对2022年北京一家咖啡馆的顾客进行了调查，发现顾客最喜欢的前三名饮料是拿铁、卡布奇诺和冰美式咖啡。这让我更清楚地了解顾客的口味。
不过话说回来，数据分析也不是万能的。我有一个朋友，他的公司去年花了很多钱买了一套数据分析软件。结果使用起来非常复杂，连员工都不知道怎么用。最后他们聘请了专门的团队来处理，结果也只是一般。因此，数据分析工具和人才非常重要。
无论如何，这取决于你。数据分析的关键是灵活运用，而不是仅仅依赖数据。我还在想这个问题。毕竟，数据的世界太大了，难以理解。