من أبرز الأخطاء الشائعة في EDA:
1. تجاهل القيم المفقودة أو الشاذة مما يؤدي إلى نتائج مضللة.
2. الاعتماد على تصور واحد فقط بدل استخدام عدة طرق لفهم البيانات.
3. الخلط بين الارتباط والسببية وافتراض أن العلاقة بين متغيرين تعني علاقة سببية.
4. عدم التحقق من توزيع البيانات قبل استخدام النماذج الإحصائية.
5. الإفراط في تنظيف البيانات بما يؤدي إلى فقدان معلومات مهمة.
6. إهمال توثيق الخطوات مما يصعّب إعادة التحليل أو مراجعته لاحقًا.
تجنب هذه الأخطاء يُحسن جودة التحليل ويدعم بناء نماذج أكثر دقة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق