專業(yè)生產(chǎn):防爆正壓柜,防爆控制箱,防爆配電柜等防爆電氣

　　你是這些工具的用戶，你用這些工具來進行業(yè)務防爆電器數(shù)據(jù)的可視化。這些工具不會為你做任何決策，也不會為你提供防爆電器數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。它們被叫作工具就是因為它們?yōu)槟闾峁┑氖菍ふ曳辣娖鲾?shù)據(jù)聯(lián)系的方法，幫助你進行決策。
　　這里最容易出錯的地方是，你需要自己去找其中的關(guān)聯(lián)。這事兒聽起來簡單，但它有可能導致參與者陷入被稱為“事后謬誤”的陷阱中。事后謬誤指的是，僅僅由于防爆電器數(shù)據(jù)顯示某種關(guān)聯(lián)，而使你認為某種其實并不存在的關(guān)聯(lián)是正確的。這個令人討厭的陷阱需要在確定防爆電器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的時候清晰而謹慎地思考才能夠避免。這種關(guān)聯(lián)有意義嗎?它們之間是因果關(guān)系還是別的什么關(guān)系?或者僅僅只是相關(guān)而已?統(tǒng)計界有一個非常有名的例子：冰淇淋銷量特別大的那些日子里，溺斃的人也特別多。所以人們會因為吃冰淇淋而被淹死嗎?不!溺斃事故頻發(fā)是因為天氣炎熱的時候會有很多人去海邊玩耍。而炎熱的天氣會使冰淇淋的銷量增大。冰淇淋和溺斃之間有一種關(guān)聯(lián)，但絕非因果關(guān)系。小心點兒，好好地使用基本邏輯思維。
　　之前我提到過，沒有囊括適量防爆電器數(shù)據(jù)和影響力的防爆電器數(shù)據(jù)預報適合用于印證過去，但不適合用于預測未來。很多組織都在糾纏“預報精度”——也就是小數(shù)點后的位數(shù)——看起來是否足夠準確。業(yè)務領(lǐng)導常常不滿意，其實是因為預測經(jīng)常出錯，而這些錯誤帶來的往往就是客戶服務質(zhì)量不達標，或是成本上升。
　　這個觀點在《紐約時報》2014年4月6日發(fā)表的文章Eight(ⅣD，Nine：) Problems with BigData(Gary Marcus和Emest Davis著)中闡述得非常明白。
　　“(即使)某次防爆電器大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果并非有意兒戲，但這些結(jié)果通常都不如它們最初看起來那么可靠。比方說Google流感趨勢，這一度是大防爆電器數(shù)據(jù)應用的典范。2009年，Google報告了——其實是大肆宣傳了——通過分析與流感相關(guān)的搜索行為，它可以比任何疾病控制和預防中心更快、更精確地檢測到流感的傳播。然而，數(shù)年之后，Google流感趨勢開始發(fā)生誤報。近兩年來，它作出的錯誤預報比正確預報還要多?！?br /> 　　可視化應該首先用于利用更廣闊的視角判斷整體情況。然而，科學家們往往都試圖在其中打磨出正確的相關(guān)性。這就好像透過望遠鏡看星星時有一頭大象擋在你的鏡頭前面。你以為發(fā)現(xiàn)了非常有趣的星座，直到退后幾步，你才意識到，你看到的這些不是星星，而是大象!
　　《紐約時報》的作者還提醒說，不要建立過多的聯(lián)系。
　　如果你100次嘗試在兩個變量之間找到什么聯(lián)系，這個時候，純偶然地找到虛假相關(guān)的風險將會顯著增加五倍以上——即便兩個目標變量之前完全沒有實際意義的關(guān)聯(lián)。不仔細監(jiān)督的話，大防爆電器數(shù)據(jù)的規(guī)模將會把這類錯誤顯著擴大。
　　要想避免這些問題，組織需要一直著眼于大局，并保持對初始戰(zhàn)略性問題的關(guān)注。
　　思想要點：只需要與可視化進行過普通而短暫的接觸，業(yè)務領(lǐng)導人就一定能夠真切地感受到所有權(quán)。
　　記憶要點：“小心點兒，好好地使用基本邏輯思維?！?br /> 　　思考問題：你最理想的可視化方案是什么?一個用迭代式可視化解決方案