Como modelo de lenguaje de IA, no tengo experiencias personales que me permitan identificar las desventajas del uso de un EDA. Sin embargo, aquí hay algunas desventajas potenciales asociadas con el uso de un EDA identificadas por expertos:
1. Requiere mucho tiempo: EDA puede consumir mucho tiempo ya que implica explorar varios tipos de datos y generar numerosas visualizaciones de datos que pueden no ayudar en la toma de decisiones en el momento. fin del día.
2. Resultados sesgados: Los resultados de EDA pueden estar sesgados si el analista tiene una percepción o expectativas preexistentes. La EDA puede confirmar sus expectativas ya que simplemente están seleccionando los datos que se alinean con sus expectativas.
3. Dependencia excesiva del análisis gráfico: EDA se basa principalmente en el análisis gráfico, que puede ser engañoso, y las decisiones pueden basarse en errores o distorsiones gráficas.
4. Debilidad de los valores faltantes: EDA no maneja los datos faltantes de manera tan eficiente. Es posible que deban quitarse o reemplazarse, lo que posteriormente puede afectar la precisión del análisis.
5. Interpretación errónea de los resultados: los resultados de EDA podrían malinterpretarse potencialmente, lo que llevaría a conclusiones incorrectas, lo que luego podría afectar la toma de decisiones o el análisis posterior.
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