A mesterséges intelligencia nyelvi modelljeként nincsenek olyan személyes tapasztalataim, amelyek lehetővé tennék, hogy azonosítsam az EDA használatának hátrányait. Mindazonáltal itt van néhány, a szakértők által azonosított, az EDA használatának lehetséges hátránya:
1. Időigényes: Az EDA időigényes lehet, mivel magában foglalja a különféle típusú adatok feltárását és számos adatvizualizáció létrehozását, amelyek nem feltétlenül segítik a döntéshozatalt a nap vége.
2. Elfogult eredmények: Az EDA eredményei elfogultak, ha az elemzőnek előzetes felfogása vagy elvárásai vannak. Az EDA megerősítheti elvárásukat, mivel csupán az elvárásaiknak megfelelő adatokat választják ki.
3. Túlzott támaszkodás a grafikus elemzésre: Az EDA többnyire grafikus elemzésre támaszkodik, ami félrevezető lehet, és a döntések alapja lehet grafikus torzítás vagy hiba.
4. A hiányzó értékek gyengesége: Az EDA nem kezeli olyan hatékonyan a hiányzó adatokat. Előfordulhat, hogy el kell távolítani vagy ki kell cserélni őket, ami később befolyásolhatja az elemzés pontosságát.
5. Az eredmények félreértelmezése: Az EDA eredményeit félre lehet értelmezni, ami helytelen következtetésekhez vezethet, ami később hatással lehet a döntéshozatalra vagy a későbbi elemzésekre.
Megjelenés dátuma: