Analytics Lie
Анализдин бир жактуулугу
Марк Твен мындай деген: «Жалгандын үч түрү бар: калп, каргыш тийген калп жана аналитика. «
Биз аналитика бизге пайдалуу, ишке ашырууга боло турган түшүнүктөрдү берет деп эсептейбиз. Биз көбүнчө эң татаал программалык камсыздоо жана системалар берген жоопторубузга өзүбүздүн жана башкалардын көз караштары кандай таасир этээрин түшүнбөйбүз. Кээде бизди чынчылдык менен манипуляция кылышы мүмкүн, бирок көбүнчө аналитикабызга тымызын жана аң-сезимсиз бир жактуу көз караштар болушу мүмкүн. Бир жактуу аналитиканын мотиви көп. Кээде биз илимден күткөн калыс натыйжаларга 1) берилиштер кандайча берилгендигинде тымызын тандоолор, 2) дал келбеген же репрезентативдик эмес маалыматтар, 3) AI системалары кандайча үйрөтүлгөнү, 4) изилдөөчүлөрдүн сабатсыздыгы, компетентсиздиги же башкалардын аракети таасир этет. окуяны айтып берүү, 5) талдоо өзү.
Презентация бир жактуу
Калптын кээ бирлерин башкаларга караганда оңой табууга болот. Эмне издеш керек экенин билгенде, потенциалды оңой аныктай аласыз адаштыруучу графиктер жана диаграммалар.
Жок дегенде бар маалыматтарды адаштырып көрсөтүүнүн беш жолу: 1) Чектелген маалымат топтомун көрсөтүү, 2). Байланышсыз корреляцияларды көрсөтүү, 3) Маалыматтарды так эмес көрсөтүү, 4) Берилиштерди салттуу эмес көрсөтүү, же 5). Ашыкча жөнөкөйлөштүрүлгөн дайындарды көрсөтүү.
Чектелген маалымат топтомун көрсөтүү
Маалыматтарды чектөө же маалыматтын кокустук эмес бөлүгүн тандоо көбүнчө чоң сүрөткө туура келбеген окуяны айтып бериши мүмкүн. Начар тандоо, же алча терүү, талдоочу чоңураак топту көрсөтүү үчүн репрезентативдик эмес үлгүнү колдонот.
-Жылы март 2020, Грузиянын Саламаттыкты сактоо департаменти Бул диаграмманы күнүмдүк абалы отчетунун бир бөлүгү катары жарыялады. Бул чындыгында жооп бергенге караганда көбүрөөк суроолорду жаратат.
Жетишпеген нерселердин бири - контекст. Мисалы, ар бир курактык топко калктын канча пайызын түзөрүн билүү пайдалуу болмок. Жөнөкөй көрүнгөн тегерек диаграммадагы дагы бир маселе - бул бирдей эмес курактагы топтор. 0-17 18 жаш, 18-59 42, 60+ ачык, бирок 40тын тегерегинде. Корутунду, бул диаграмманы гана эске алганда, учурлардын көбү 18-59 жаштагылар тобунда. 60 жаштан жогорку курактагыларга COVID учурлары азыраак таасир этет. Бирок бул бүт окуя эмес.
Салыштыруу үчүн, бул ар кандай маалыматтар топтому CDC веб-сайты Ар бир курактык диапазондогу АКШнын Калкынын пайызы боюнча кошумча маалыматтар менен COVID учурларын курактык топтор боюнча диаграммалайт.
Бул жакшыраак. Бизде көбүрөөк контекст бар. Биз 18-29, 30-39, 40-49 жаш курактагы топтордо калктын жаш курагындагы пайыздык үлүшүнө караганда оорулардын пайызы жогору экенин көрөбүз. Азырынча жаш курагы бирдей эмес топтор бар. Эмне үчүн 16-17 жаш курагы өзүнчө? Бул баары бир окуя эмес, бирок эксперттер мындан азыраак тилкелерди жазып, болжолдоолорду жана мандаттарды айтышкан. Албетте, COVID менен, жаштан тышкары көптөгөн өзгөрмөлөр бар, алар позитивдүү учур катары эсептелүүгө таасирин тийгизет: эмдөө статусу, тесттердин болушу, текшерилгендердин саны, кошумча оорулар жана башкалар. Иштердин саны өзү толук эмес сүрөттү берет. Көпчүлүк эксперттер ошондой эле COVID ар бир курактык топко кандай таасир этээрин карап чыгуу үчүн өлүмдөрдүн санын же 100,000 калкка карата өлүмдөрдүн пайызын же өлүмдөрдүн санын карашат.
Байланышпаган байланыштарды көрсөтүү
Албетте, бар күчтүү корреляция АКШнын илимге, космоско жана технологияга сарптоолору менен асынып, муунтуу жана муунтуу аркылуу өз жанын кыйгандардын саны ортосунда. Корреляция 99.79%, дээрлик кемчиликсиз дал келет.
Булар кандайдыр бир байланышта же бири экинчисине себепкер деп ким ырастайт? Башка азыраак экстремалдуу мисалдар бар, бирок андан кем эмес жалган. Scripps National Spelling Bee сөзүнүн утушундагы тамгалар менен уулуу жөргөмүштөр тарабынан өлтүрүлгөн адамдардын санынын ортосунда ушундай күчтүү корреляция бар. Кокустукпу? Сиз чечесиз.
Адаштырбай турган бул маалыматтарды диаграммалоонун дагы бир жолу - Y огуна тең нөлдү кошуу.
Маалыматтарды так эмес көрсөтүү
From Маалыматты кантип жаман көрсөтүү керек, АКШнын Джорджия штаты тастыкталган COVID-5 учурларынын эң көп 19 штатын көрсөттү.
Мыйзамдуу көрүнөт, туурабы? тастыкталган COVID-19 учурларынын төмөндөө тенденциясы ачык байкалууда. Сиз X огун окуй аласызбы? X огу убакытты билдирет. Адатта, даталар солдон оңго көбөйөт. Бул жерде биз X огу боюнча бир аз убакыт саякатын көрөбүз:
4/28/2020
4/27/2020
4/29/2020
5/1/2020
4/30/2020
5/4/2020
5/6/2020
5/5/2020
5/2/22020 ...
Күтө туруңузбу? Эмне? X огу хронологиялык иретте эмес. Демек, тенденция канчалык жакшы көрүнбөсүн, биз эч кандай жыйынтык чыгара албайбыз. Эгерде даталар иреттелген болсо, учурлардын саны үчүн тилкелер ар кандай трендге караганда араа тишинин үлгүсүн көбүрөөк көрсөтөт.
Бул жерде оңой оңдоо - күндөрдү календардагыдай иреттөө.
Берилиштерди салттуу түрдө көрсөтүү
Баарыбыз бош эмеспиз. Биздин мээбиз бизди дүйнөбүздө ырааттуу болгон божомолдорго негизделген тез чечим чыгарууга үйрөттү. Мисалы, мен көргөн ар бир график нөлдө же эң төмөнкү мааниде кездешкен x жана y- окторду көрсөтөт. Бул диаграмманы кыскача карап, Флориданын таасири жөнүндө кандай тыянак чыгарууга болот «Негизги мыйзамыңды сакта.”? Мойнума алгандан уялам, бирок бул график мени алгач алдады. Сиздин көзүңүз графиканын ортосундагы текстке жана жебеге ыңгайлуу тартылат. Бул графикте ылдый жогору. Бул калп болушу мүмкүн эмес - маалыматтар баары жайында. Бирок, мен алдоо үчүн деп ойлошум керек. Эгер сиз аны көрө элек болсоңуз, y огунда нөл жогоруда турат. Ошентип, маалыматтар төмөндөгөн сайын, бул өлүмдөрдүн көбөйүшүн билдирет. Бул диаграмма ок атуучу куралды колдонуу менен өлтүрүлгөндөрдүн санын көрсөтүп турат көбөйдү 2005-жылдан кийин, бара жаткан тенденция менен көрсөтүлгөн төмөн.
Ашыкча жөнөкөйлөштүрүлгөн маалыматтарды көрсөтүү
Маалыматтарды ашыкча жөнөкөйлөштүрүүнүн бир мисалын аналитиктер Симпсондун парадоксунан пайдаланганда көрүүгө болот. Бул топтолгон маалыматтар бөлүктөргө бөлүнгөндөн башка корутундуну көрсөткөндө пайда болгон көрүнүш. Жогорку деңгээлдеги топтолгон пайыздарды карап жатканда бул тузакка түшүү оңой. Симпсондун Парадоксунун эң айкын мисалдарынын бири менен байланышкан орточо көрсөткүчтөр.
Бул жерде биз Дерек Жетердин 1995 жана 1996 сезондору үчүн Дэвид Адистиске караганда жалпы согуу орточо көрсөткүчү бар экенин көрөбүз. Парадокс биз Адилет Жетерди ошол жылдардагы орточо эсеп менен жеңгенин түшүнгөндө пайда болот. Эгер кылдаттык менен карасаңыз, 4-жылы Жетер жарганаттардын саны болжол менен 1996 эсе көп (бөлүүчү) 007-жылы орточо 1996 эсе төмөн болгонун түшүнгөндө мааниси бар. 10-жылы орточо 003 жогору.
Презентация түз көрүнөт, бирок Симпсондун Парадоксу билип туруп же билбестен туура эмес жыйынтыктарга алып келди. Жакында эле Симпсондун парадоксунун мисалдары жаңылыктарда жана социалдык медиада вакциналар жана COVID өлүмү менен байланышкан. Бир диаграмма 10-59 жаштагы адамдар үчүн эмделген жана эмделбеген өлүмдүн көрсөткүчтөрүн салыштырган сызык диаграммасын көрсөтөт. Диаграмма эмделбегендердин өлүмүнүн деңгээли дайыма төмөн экенин көрсөтүп турат. Бул жерде эмне болуп жатат?
Маселе биз батингдин орточо көрсөткүчтөрүнө окшош. Бул учурда бөлүүчү болуп ар бир курактык топтогу адамдардын саны саналат. График ар кандай жыйынтыктарга ээ болгон топторду бириктирет. Эгерде биз 50-59 жаштан улуу куракты өзүнчө карасак, эмдөөлөрдүн баасы жакшы экенин көрөбүз. Анын сыңарындай, 10-49ду карай турган болсок, эмдөөлөр жакшыраак экенин көрөбүз. Парадоксалдуу түрдө, бириккен топтомду карап жатканда, эмдөөдөн өтпөгөндөр начарраак натыйжага алып келет. Мына ушундай жол менен, сиз маалыматтарды колдонуп, карама-каршы аргументтерди келтире аласыз.
Маалыматтар бир тараптуу болуп саналат
Берилиштерге ар дайым ишенүү мүмкүн эмес. Ал тургай, илимий коомчулукта, сурамжылоого катышкан изилдөөчүлөрдүн үчтөн бир бөлүгү моюнга алды "шектүү изилдөө практикалары." башка изилдөө алдамчы детектив мындай дейт: "Маалыматтарда алдамчылык алда канча көп болушу мүмкүн - таблицаларда, сызык графиктеринде, секвенирлөө маалыматтарында [- биз чындап тапканга караганда]. Ашкана столунда отурган ар бир адам таблицага сандарды салып, ынандырарлык көрүнгөн сызык графигин түзө алат."
Бул биринчи мисал кимдир бирөө ушундай кылган окшойт. Мен муну алдамчылык деп айтуудан алысмын, бирок сурамжылоо катары, бул жөн гана негизделген чечимге өбөлгө түзө турган маалыматтарды жаратпайт. Сурамжылоо респонденттерге май куюучу жайдагы кофе же башка актуалдуу окуя тууралуу пикири тууралуу сураган окшойт.
- Superb
- Абдан жакшы
- Абдан жакшы
Мен күнөөлүү тарапка шилтемелерди алып салуу үчүн Twitter постун кестим, бирок бул сурамжылоонун акыркы жыйынтыктарынын чыныгы диаграммасы. Мындай сурамжылоолор сейрек эмес. Албетте, жооптордон алынган маалыматтардан түзүлгөн ар кандай диаграмма каралып жаткан кофени өткөрүп жибербөө керектигин көрсөтөт.
Көйгөй, эгерде сизге бул сурамжылоо тапшырылып, сиздин оюңузга ылайыктуу жооп таппасаңыз, анда сурамжылоону өткөрүп жибермексиз. Бул ишенимсиз маалыматтарды түзүүгө мүмкүн болгон экстремалдык мисал болушу мүмкүн. Сурамжылоонун начар дизайны жооптордун азыраак болушуна алып келиши мүмкүн жана жооп бергендердин бир гана пикири бар, бул жөн гана даража маселеси. Маалыматтар бир тараптуу болуп саналат.
Берилиштердин туура эместигинин бул экинчи мисалы "файлдарынан алынган.Эң начар COVID 19 адаштыруучу графиктер. «
Дагы, бул тымызын жана толугу менен ачык эмес. Штанга диаграммасы Флорида штатында убакыттын өтүшү менен оң COVID-19 учурларынын пайызынын жылмакай - дээрлик өтө жылмакай төмөндөшүн көрсөтүп турат. Иштер азайып баратат деген тыянакты оңой эле чыгарсаңыз болот. Бул сонун, визуализация маалыматтарды так көрсөтөт. Маселе маалыматтарда. Демек, бул алда канча арамзалык, анткени сен аны көрө албайсың. Ал маалыматтарга бышырылган. Сиз бере турган суроолорго, ким текшерилип жатат? Башкача айтканда, бөлүүчү деген эмне, же биз пайыз менен карап жаткан калк. Болжол менен бул бүтүндөй популяция, же жок дегенде, репрезентативдик үлгү болуп саналат.
Бирок, бул мезгилде, бул округда, тесттер чектелген сандагы адамдарга гана берилген. Аларда COVID сыяктуу симптомдор болушу керек болчу же ысык чекиттердин тизмесиндеги өлкөгө жакында барышкан. Кошумча жыйынтыктарды чаташтыруу - бул ар бир оң тесттин эсептелиши жана ар бир терс тесттин эсептелиши. Эреже катары, адам оң тесттен өткөндө, алар вирус өз жолуна түшкөндө кайра тесттен өтүп, терс тесттен өтүшөт. Демек, кандайдыр бир мааниде, ар бир оң окуя үчүн, аны жокко чыгарган терс сыноо иши бар. Тесттердин басымдуу көпчүлүгү терс жана ар бир адамдын терс тесттери эсептелген. Сиз маалыматтардын бир жактуу экенин жана чечим кабыл алуу үчүн өзгөчө пайдалуу эмес экенин көрө аласыз.
AI киргизүү жана окутуу бир тараптуу болуп саналат
AI бир жактуу натыйжаларга алып келиши мүмкүн, жок эле дегенде, эки жолу бар: бир жактуу маалыматтардан баштап, же жарактуу маалыматтарды иштеп чыгуу үчүн бир тараптуу алгоритмдерди колдонуу.
Бир тараптуу киргизүү
Көпчүлүгүбүз AI сандарды майдалоо, анын алгоритмдерин колдонуу жана маалыматтардын ишенимдүү анализин чыгарууга ишенсе болот деген ойдобуз. Жасалма интеллект үйрөтүлгөндөй гана акылдуу боло алат. Эгерде ал үйрөтүлгөн маалыматтар жеткилеңсиз болсо, натыйжаларга же корутундуларга да ишенүүгө болбойт. Жогорудагы сурамжылоонун бир жактуулугуна окшош, маалыматтар болушу мүмкүн болгон бир нече жолдор бар бир жактуу машина үйрөнүүдө:.
- Үлгү бурмалоо – окутуу маалымат топтому бүтүндөй калктын өкүлү эмес.
- Четтетүү объектилери - кээде четтөөлөр болуп көрүнгөн нерселер чындыгында жарактуу болот, же биз эмнени кошуу керектиги боюнча сызык сызабыз (почта индекстери, даталар ж.б.).
- Өлчөөнүн тенденциясы – конвенция ар дайым менискинин борборунан жана түбүнөн өлчөө керек, мисалы, суюктуктарды өлчөөчү колбалардагы же пробиркалардагы (сымаптан башка) ченегенде.
- Эч нерседен баш тартуу – изилдөө катышуучулардын эс тутумунан көз каранды болгондо.
- Байкоочу тарап - илимпоздор, бардык адамдар сыяктуу эле, алар көрүүнү күткөн нерсени көрүүгө көбүрөөк ыкташат.
- Сексисттик жана расисттик көз караш - жыныстык же расалык ашыкча же аз көрсөтүлүшү мүмкүн.
- Ассоциациянын бир жактуулугу - маалыматтар стереотиптерди бекемдейт
AI ишенимдүү натыйжаларды бериши үчүн, анын машыгуу маалыматтары чыныгы дүйнөнү чагылдырышы керек. Мурунку блог макаласында талкуулаганыбыздай, маалыматтарды даярдоо маанилүү жана башка маалымат долбоору сыяктуу. Ишенимсиз маалыматтар машина үйрөнүү системаларына туура эмес сабакты үйрөтүшү мүмкүн жана туура эмес жыйынтыкка алып келет. Ал мындай деди: "Бардык маалыматтар бир жактуу. Бул паранойя эмес. Бул факт». – Доктор Санджив М. Нараян, Стэнфорд университетинин медицина мектеби.
Окутуу үчүн бир жактуу маалыматтарды колдонуу AI бир катар көрүнүктүү мүчүлүштүктөргө алып келди. (Мисалдар бул жерде жана бул жерде, изилдөө бул жерде..)
Бир жактуу алгоритмдер
Алгоритм - бул бизнес маселесине жооп берүү үчүн киргизүүнү кабыл алган жана чыгарууну түзгөн эрежелердин жыйындысы. Алар көбүнчө жакшы аныкталган чечим дарактары. Алгоритмдер кара кутучалардай сезилет. Алардын кантип иштээрин эч ким билбейт, көбүнчө, атүгүл аларды колдонгон компаниялар. О, алар көбүнчө менчик болуп саналат. Алардын сырдуу жана татаал табияты бир жактуу алгоритмдердин ушунчалык тымызын болушунун себептеринин бири. .
Жарышты эске алган медицина, HR же финансыдагы AI алгоритмдерин карап көрүңүз. Эгер расалык фактор болсо, алгоритм расалык сокур боло албайт. Бул теориялык эмес. Бул сыяктуу көйгөйлөр чыныгы дүйнөдө AI колдонуу менен табылган жалдоо, минип бөлүшүү, насыя алуу үчүн арыз, жана бөйрөк алмаштыруу.
Жыйынтык: эгерде сиздин маалыматтарыңыз же алгоритмдериңиз жаман болсо, пайдасыздан да жаман болсо, алар кооптуу болушу мүмкүн. Мындай нерсе бар "алгоритмдик аудит.” Максаты уюмдарга алгоритмге байланыштуу потенциалдуу тобокелдиктерди аныктоого жардам берүү болуп саналат, анткени ал адилеттүүлүк, бир жактуулук жана дискриминацияга байланыштуу. Башка жерде, Facebook AIдагы бир жактуулук менен күрөшүү үчүн AI колдонуп жатат.
Эл бир жактуу
Бизде теңдеменин эки тарабында тең адамдар бар. Эл анализ даярдап, эл маалымат алып жатат. Изилдөөчүлөр бар, окурмандар бар. Ар кандай байланышта берүү же кабыл алууда көйгөйлөр болушу мүмкүн.
Мисалы, аба ырайын алалы. "Жамгыр жаашы" деген эмнени билдирет? Биринчиден, метеорологдор жаан жаашы мүмкүн деп эмнени билдирет? АКШнын екметунун билдиргенине Караганда Аба ырайы боюнча улуттук кызмат, жамгырдын жаашы ыктымалдыгы же алар Жаан-чачындын ыктымалдуулугу (PoP) деп атаган нерсе - бул аба ырайын болжолдоодо эң аз түшүнүктүү элементтердин бири. Анын стандарттуу аныктамасы бар: "Жаан-чачындын ыктымалдыгы - бул көрсөтүлгөн убакыт аралыгында берилген болжолдуу аймактагы белгилүү бир аймакта 0.01 дюйм [sic] [sic] көбүрөөк жаан-чачындын статистикалык ыктымалдыгы." "Берилген аймак" - болжолдуу аймак, же бroadкуюу аймагы. Бул жаан-чачындын расмий ыктымалдыгы аймакта жамгыр жаайт деген ишенимге жана нымдуу аймактын пайызына көз каранды экенин билдирет. Башка сөз менен айтканда, эгерде метеоролог болжолдонгон аймакта жамгыр жаай тургандыгына ишенсе (Ишенимдүүлүк = 100%), анда PoP жамгыр жааган аймактын бөлүгүн билдирет.
Париж көчөсү; Жамгырлуу күн, Gustave Caillebotte (1848-1894) Chicago Art Institute Public Domain
Жаан-чачын ыктымалдыгы ишенимге да, аймакка да көз каранды. Мен муну билген эмесмин. Башкалар да муну билбейт деп ойлойм. Калктын 75%га жакыны PoP кантип эсептелерин же ал эмнени билдирерин так түшүнбөйт. Демек, биз алданып жатабызбы, же бул кабылдоо маселесиби. Муну жаан-чачынды кабылдоо дейли. Синоптикти күнөөлөп жатабызбы? Калыстык үчүн айтканда, кээ бирлери бар тартипсиздик синоптиктердин арасында да. Биринде сурамжылоо, Сурамжылоого катышкан метеорологдордун 43% ПоП аныктамасында ырааттуулук абдан аз экенин айтышкан.
Анализдин өзү бир жактуу
Таасир кылуучу беш фактордун ичинен анализдин өзү эң таң калыштуусу болушу мүмкүн. Илимий изилдөөлөрдүн натыйжасында каралып чыккан макала жарыяланып, адатта теория гипотезаланат, гипотезаны текшерүү үчүн методдор аныкталат, маалыматтар чогултулат, андан кийин маалыматтар талданат. Жасалган анализдин түрү жана ал кандайча жасалып жатканы корутундуларга кандай таасир этээри бааланбайт. Ичинде кагаз Ушул жылдын башында (2022-жылдын январь айында) басылып чыккан Эл аралык рак журналында авторлор рандомизацияланган контролдонуучу сыноолордун жана ретроспективдүү байкоонун натыйжаларын баалашты. Алардын тыянактары төмөнкүдөй жыйынтыкка келген:
Салыштырмалуу эффективдүүлүктү изилдөөдө аналитикалык тандоолорду өзгөртүү менен биз карама-каршы натыйжаларды жараттык. Биздин натыйжалар кээ бир ретроспективдүү байкоочу изилдөөлөр бейтаптар үчүн дарылоонун натыйжаларын жакшыртат, ал эми башка ушуга окшош изилдөө жөн гана аналитикалык тандоолордун негизинде андай эмес деп табышы мүмкүн экенин көрсөтүп турат.
Мурда илимий журналдын макаласын окуп жатканда, эгер сиз мага окшош болсоңуз, анда жыйынтыктар же корутундулар маалыматтарга байланыштуу деп ойлогон болушуңуз мүмкүн. Эми, натыйжалар, же баштапкы гипотезанын ырасталганы же жокко чыгарылышы да талдоо ыкмасына жараша болот окшойт.
башка окуу окшош натыйжаларды тапты. Макала, Көптөгөн аналитиктер, бир маалымат топтому: Аналитикалык тандоолордогу вариациялар натыйжаларга кандай таасир тийгизерин ачык-айкын кылуу, талдоо үчүн 29 башка командага бир эле маалыматтарды кантип бергенин сүрөттөйт. Маалыматтарды талдоо көбүнчө бир жыйынтыкка алып келген катуу, так аныкталган процесс катары каралат.
Методологдордун эскертүүлөрүнө карабастан, натыйжалар өзү теория, божомолдор жана тандоо пункттары менен сугарылган тандалган аналитикалык стратегиядан көз каранды экенине көз жумуп коюу оңой. Көпчүлүк учурларда, изилдөө суроосу боюнча маалыматтарды баалоо үчүн көптөгөн акылга сыярлык (жана көптөгөн негизсиз) ыкмалар бар.
Окумуштуулар маалыматтарды талдоону топтоштуруп, бардык изилдөөлөр субъективдүү чечимдерди, анын ичинде анализдин кайсы түрүн колдонууну камтыйт деген тыянакка келишти, бул изилдөөнүн акыркы жыйынтыгына таасир этет.
Башканын сунушу изилдөөчү Жогорудагы изилдөөнү анализдеген адам чечим кабыл алууда же жыйынтык чыгарууда бир кагазды колдонууда этият болушу керек.
Аналитикадагы бир тараптуулукту чечүү
Бул жөн гана эскертүү үчүн айтылган. Билим бизди алдамчылыкка кабылуудан коргойт. Сканер бизди алдаш үчүн колдонушу мүмкүн болгон ыкмаларды канчалык жакшы билсе, биз, айталы, чөнтөкчүнүн туура эмес багыты же Понци оюнунун жылмакай сөздөрү ошончолук азыраак болот. Ошентип, биздин аналитикага таасир этүүчү потенциалдуу көз караштарды түшүнүү жана таануу менен болот. Эгер биз мүмкүн болуучу таасирлерди билсек, окуяны жакшыраак көрсөтүп, акыры жакшыраак чечим кабыл алышыбыз мүмкүн.
