Основные различия между релевантной и нерелевантной информацией в анализе данных:

• Релевантная информация напрямую связана с темой или вопросом, даёт ценные insights и помогает в понимании. 5 Например, если нужно оценить поведение клиентов, то релевантные данные — это информация о трафике на сайте. 2
• Нерелевантная информация не применима или полезна в данном контексте. 5 Например, если искать рецепт шоколадного торта, то статья об истории зубочисток будет нерелевантной. 5

Некоторые примеры нерелевантной информации в анализе данных:

• Редуцированные данные. 2 Повторяющаяся информация не добавляет новых идей. 2 Например, при отслеживании ежедневной выручки не стоит включать несколько строк с одинаковой информацией, так как это исказит результаты. 2
• Устаревшие данные. 2 Неактуальная информация может привести к неправильным решениям. 2 Например, если использовать данные с 2018 года для принятия решений о текущем рынке, они, вероятно, будут устаревшими и создадут неверные выводы. 2
• Неполные данные. 2 В них отсутствует важная информация, что мешает принимать решения. 2 Например, если пытаться оценить поведение клиентов, но есть только данные о трафике на сайте, выводы будут неполными и менее полезными. 2