本课程介绍了许多常见的数据陷阱，从数据集质量到思维、可视化和统计分析。
机器学习从业者应问：
- 我对数据集的特征以及收集相应数据时的条件了解程度如何？
- 我的数据中存在哪些质量或偏差问题？是否存在混杂因素？
- 使用这些特定数据集可能会导致哪些潜在的下游问题？
- 在训练用于进行预测或分类的模型时，模型所训练的数据集是否包含所有相关变量？
无论发现如何，机器学习从业者都应始终检查自己是否存在确认偏差，然后根据直觉和常识检查自己的发现，并在数据与这些直觉和常识相冲突时进行调查。
附加阅读材料
开罗，阿尔贝托。How Charts Lie: Getting Smarter about Visual Information（图表如何撒谎：更智能地了解视觉信息）。纽约：W.W. Norton，2019 年。
Huff, Darrell. How to Lie with Statistics（如何用统计数据撒谎）。纽约：W.W. Norton，1954 年。
Monmonier, Mark. How to Lie with Maps，第 3 版。芝加哥：芝加哥大学出版社，2018 年。
Jones, Ben. 避免数据陷阱。Hoboken, NJ: Wiley, 2020.
Wheelan, Charles. Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data. 纽约：W.W. Norton，2013 年