ab数据分析的劣势有哪些?

数据质量问题

缺乏统计建模知识

数据稀疏性

变量混淆

噪声和异常值

数据质量问题：数据质量问题是分析数据过程中最容易出现的问题。由于数据收集的各个阶段存在误差，例如收集方式、标注错误、数据丢失等，最终的结果可能存在数据质量问题。

缺乏统计建模知识：统计建模是数据分析的核心方法，需要数据拥有统计建模的知识。如果数据缺乏统计建模的知识，分析结果可能不准确。

数据稀疏性：稀疏数据是指数据中大部分数据点都是空值的。在数据分析中，稀疏数据会影响分析结果的准确性。

变量混淆：变量混淆是指多个变量之间存在多重关系的情况。在数据分析中，变量混淆会导致分析结果误导。

噪声和异常值：噪声和异常值是指对数据真实值造成误差的数值。在数据分析中，噪声和异常值会影响分析结果的准确性。