Som en AI-språkmodell har jeg ingen personlige erfaringer som tillater meg å identifisere ulemper ved å bruke en EDA. Her er imidlertid noen potensielle ulemper forbundet med bruk av en EDA identifisert av eksperter:
1. Tidkrevende: EDA kan være tidkrevende siden det innebærer å utforske ulike typer data og generere en rekke datavisualiseringer som kanskje ikke hjelper i beslutningstaking på slutten av dagen.
2. Forutinntatte resultater: Resultatene av EDA kan være partiske hvis analytikeren har forhåndseksisterende oppfatning eller forventninger. EDA kan bekrefte deres forventninger siden de bare velger dataene som stemmer overens med deres forventninger.
3. Overavhengighet av grafisk analyse: EDA er for det meste avhengig av grafisk analyse, som kan være misvisende, og beslutninger kan være basert på grafisk forvrengning eller feil.
4. Svakhet ved manglende verdier: EDA håndterer ikke manglende data like effektivt. De må kanskje fjernes eller erstattes, noe som senere kan påvirke analysens nøyaktighet.
5. Feiltolkning av resultater: EDA-resultater kan potensielt mistolkes, og føre til uriktige konklusjoner, som senere kan påvirke beslutningstaking eller påfølgende analyse.
Publiseringsdato: