📊 تأثیر بایاس (Bias) در تحلیل داده‌ها (Data Analysis) 🤖 در این فایل به بررسی انواع بایاس‌ها که ممکن است در هر مرحله از تحلیل داده‌ها - از پرسش (Ask) تا اقدام (Act) - رخ دهد، پرداخته شده است. این بایاس‌ها می‌توانند نتایج تحلیل را تحریف کنند و منجر به تصمیم‌گیری‌های نادرست (Misleading Decisions) شوند. آگاهی از این بایاس‌ها و تلاش برای کاهش آنها، کلید دستیابی به تحلیل‌های دقیق (Accurate Analysis) و تصمیمات بهتر است. 🔍 #تحلیل_داده #بایاس #تصمیم_گیری #علم_داده #BI #مدیریت_داده ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس @DataPlusScience

📊 ابعاد رایج کیفیت داده (Common Dimensions of Data Quality) 💡 این تصویر که توسط Gartner ارائه شده است، ابعاد اصلی کیفیت داده را نمایش می‌دهد. این ابعاد برای اطمینان از قابل‌اعتماد بودن و کارآمدی داده‌ها در سازمان‌ها حیاتی هستند و شامل موارد زیر می‌شوند: کامل بودن (Completeness): تمامی اطلاعات مورد نیاز در دسترس است. کاربردپذیری (Usability): اطلاعات در قالبی مناسب ارائه می‌شوند. دقت (Precision): اطلاعات به اندازه کافی جزئی و دقیق هستند. به‌موقع بودن (Timeliness): دسترسی به اطلاعات بدون تأخیر انجام می‌شود. صحت (Accuracy): اطلاعات واقعیت‌های دنیای واقعی را منعکس می‌کنند. عدم تکرار (Non-duplication): داده‌ها فاقد تکرار و کپی هستند. در دسترس بودن (Availability): اطلاعات در زمان نیاز موجود هستند. اعتبار (Validity): داده‌ها مطابق با قوانین و قواعد تجاری هستند. سازگاری (Consistency): داده‌ها با تعریف خود همخوانی دارند. #کیفیت_داده #مدیریت_داده #گارتنر #DataQuality #Gartner #DataManagement #Analytics ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇 📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science @DataPlusScience