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         這種欺騙是等級最高也是最嚴重的欺騙和錯誤，通常存在于數據分析師在做數據之前就已經下結論，分析過程中只選取有利于證明其論斷的方法和材料，因此會在從數據選擇，處理，數據表現等各個方面進行事實上的扭曲，是嚴重的誤導行為破解方法:在跟數據分析師溝通中，多詢問他們在數據選取規(guī)則，處理方法上的方法，如果他們吞吞吐吐或答不上來，那很有可能是故意為之數據報告在做市場調研中說明全樣本共1000，其中北京可能只有100，基于這100個樣本出來的結論顯然不可信整體樣本的維度，粒度和取數邏輯相同的情況下，不用的樣本抽樣規(guī)則會使數據看來更符合或不符合“預期”數據分析師需要有中立的立場，客觀的態(tài)度，任何有立場的分析師的結論都會失之偏頗數據標準化也是一個讓數據落在相同區(qū)間內常用的方法，常用Z標準化或0-1標準化，如果不提前告知，可能會誤以為兩列數據取值異常接近，不符合實際業(yè)務場景，比如:通常面對樣本時需要做整體數據觀察，以確認樣本數量、均值、極值、方差、標準差以及數據范圍等數據處理中的欺騙方法通常包括抽樣方法欺騙、樣本量不同、異常值處理欺騙等綜上，當你遇到以下數據情形，就需要警惕數據的真實性了:數據報告從來不注明數據出處，數據時間，數據取樣規(guī)則，數據取得方法等如果沒有特殊用途，通常圖表的長(橫軸)與高(縱軸)的比例為1:1到1:2之間，如果在這個范圍之外，數據現實的結果會過于異常                

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