He observado que muchos errores en análisis de datos no se deben a algoritmos complejos ni a falta de comprensión del software estadístico, sino por algo mucho más básico:
❌ Formular mal la pregunta de investigación.❌ Confiar ciegamente en el R².
❌ Ignorar la calidad de los datos.
❌ Interpretar mal un resultado significativo (y uno no significativo).
❌ Utilizar modelos sin comprender sus supuestos.
❌ Realizar múltiples pruebas sin controlar los falsos positivos.
❌ Confundir capacidad predictiva con capacidad explicativa.
Por eso he recopilado algunos de los contenidos que considero útiles para cualquier persona que trabaje con datos, ya sea en investigación, análisis de negocio, ciencia de datos o IA. Conceptos básicos:
No hay comentarios:
Publicar un comentario