¿Cuáles son las fallas en las estadísticas de datos epidémicos de Python?

Las deficiencias de las estadísticas de datos epidémicos de Python incluyen principalmente los siguientes aspectos.

1. Incertidumbre de las fuentes de datos: las fuentes de datos epidémicos pueden no ser lo suficientemente autorizadas y confiables. Por ejemplo, el sitio web de la fuente de datos puede tener problemas como actualizaciones tardías de los datos y baja precisión de los datos, lo que afectará. la exactitud y la integridad de los datos.

2. Procesamiento de datos incompleto: en el proceso de estadísticas de datos epidémicos, puede haber problemas con el procesamiento de datos imperfecto, como irregularidades en la limpieza de datos, estandarización de datos, valores atípicos, etc., lo que resulta en una disminución en calidad de los datos.

3. Limitaciones del análisis de datos: el análisis de datos epidémicos solo puede analizar tendencias y patrones pasados ​​a partir de datos existentes, pero no puede predecir tendencias de desarrollo futuras. Además, factores como datos de muestra insuficientes y métodos de análisis de datos inadecuados también afectarán los resultados del análisis de datos.

4. Efecto deficiente de visualización de datos: la visualización de datos epidémicos tiene como objetivo mostrar mejor los datos, pero puede haber algunos datos que no se pueden presentar bien o el diseño del gráfico no es razonable, lo que resulta en un efecto de visualización deficiente.

5. Interferencia humana: las estadísticas de datos epidémicos también pueden estar sujetas a interferencia humana, como la falsificación de datos y otros problemas, que afectarán la precisión y autenticidad de los datos.