影响数据分析的7种认知偏差及其克服方法

What are the most important cognitive biases, and how do you overcome them to make your data analysis as objective as possible?

在数据分析中，认知偏差会影响客观性，主要包括确认偏差、锚定偏差、可得性偏差、选择偏差、沉没成本谬误、异常值偏差和框架效应。克服这些偏差的方法有：保持假设中立、延迟判断、使用历史数据、关注缺失样本、重视分析质量、避免过度依赖极端数据和多角度呈现数据。提高意识并应用这些策略可减少偏差的影响。

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影响数据分析的7种认知偏差及其克服方法
原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。发表于：。
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