五、初學者要了解工具的限制

數據分析和人工智慧的發展讓我們感覺自己像是數據的魔法師，但這些工具並不是萬能的。來看看這些工具的限制，讓你在學習數據分析的過程中少踩雷。

深度學習模式與K-A方法

最近，我看到一個很酷的深度學習模式，它用了一個叫做Komogorov Arnold（K-A）的方法。簡單來說，K-A的想法是將多元函數拆分成簡單的單變量函數，再進行相加。聽起來很厲害對吧？但問題來了，如果你的數據是超級複雜的多元函數，這個方法就不太管用了。更何況，你真的知道你的數據是什麼樣的函數嗎？

工具的測試能力

我們有一個叫做RMSE的指標來評估神經網絡的表現。RMSE告訴我們模型的預測有多準，但它不會直接給出數學式。這就像你拿到了一個成績單，只知道自己考得好不好，卻不知道哪道題目錯了。

數據的真實複雜性

有時候，數據可能來自非常複雜的多元函數，甚至是不可微分的函數。在這種情況下，工具給出的結果可能完全不可靠。這就像你用一把直尺去測量一條彎曲的路，結果肯定是不準的。 使用者對工具限制的認知

很多人使用工具時，不知道它們的限制。創造這些工具的人可能假設使用者知道這些限制，或者覺得有總比沒有好，於是沒有特別說明。但事實是，當你在學習數據分析時，了解工具不能做哪些事情非常重要。

數據分析的強大與工具限制

數據分析的強大之處在於它能夠讓你不需要掌握微分或積分，也能找出數學式。但工具的限制會影響這個過程的可靠性。例如，有些工具需要先測定數據來自哪種機率分配，但可能只提供幾種選項。如果工具不能覆蓋所有可能性，你的分析結果就會打折扣。

案例說明

讓我舉個例子吧。在《Nature》上的一個案例中，我們有日期排序和當日研討會註冊總金額。你想知道會議費用支付時間的分佈，可以使用多種方法來達成，例如使用多線段的直線模型或高次方多項式。但作者的做法則偏向先建立數學模型，然後嘗試配適上時間分佈。他們的做法應該是從觀察數據後再建立數據規律的模型，而不是以數據自己說話的建模方法找出時間分佈。由此，我們可以發現既有工具、方法，及個人經驗都會限制並影響你選擇的方法和結果的可靠性。

總之，當你學習數據分析時，不僅要掌握工具的使用，還要了解它們的限制。這樣你才能更好地解讀數據，避免被工具限制所困擾。希望這些小建議能幫助你在數據分析的旅程中少走彎路，快樂地探索數據的秘密！

註：Nature案例在後頭還會出現