AI 言語モデルとして、EDA を使用することの欠点を特定できるような個人的な経験はありません。ただし、専門家によって特定された EDA の使用に関連する潜在的な欠点がいくつかあります
。一日の終わり。
2. 偏った結果: アナリストが既存の認識や期待を持っている場合、EDA の結果に偏りが生じる可能性があります。EDA は、彼らの期待に沿ったデータを選択しているだけなので、彼らの期待を確認するかもしれません。
3. グラフィック分析への過度の依存: EDA は主にグラフィック分析に依存しているため、誤解を招く可能性があり、意思決定はグラフィックの歪みやエラーに基づいている可能性があります。
4. 欠損値に対する弱点: EDA は欠損データを効率的に処理しません。それらは削除または交換が必要になる場合があり、後で分析の精度に影響を与える可能性があります。
5. 結果の誤解: EDA の結果は誤解される可能性があり、誤った結論につながり、その後の意思決定やその後の分析に影響を与える可能性があります。
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