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怎样识别虚伪数据 ？

  • 时间：2014-06-26
  • 泉源：

    888集团6008（泉源：CIO时代网  作者：佚名）    

    决议自己就够难题的了，更不要说是凭证一些糟糕的数据做出决议了。

    好的决接应该是“数据驱动”的，可是若是数据有用性欠好，就不可能据此做出好的决议。

    要想从有用（因此也可能是）有用的数据中剔除虚伪（因此也是）无效的数据，就需要问以下九个问题。若是关于任何一个问题的谜底是“是的”,那么数这些据就是虚伪的。 
   
    1. 这些数据的泉源是否以此牟利 ？

    若是网络数据的机构能够通过扭曲数据获得经济利益，那么数据就会被扭曲。例如，我一经听到过一名市场研究员（一名外部照料）询问雇佣了他的市场营销职员：“你想要数听说什么 ？”那么他所提交的研究报告中的数据一定经由了仔细地调解，以便反应这个看法。

    2. 原始数据是否没有宣布 ？

    任何缺少原始数据的研究效果都是虚伪的。原始数据不宣布一定是由于以下的某一个缘故原由：

    原始数据现实上完全证实晰别的事情。

    原始数据会显示出该研究使用了希奇的界说或者有私见的问题。（拜见下面的第三点和第五点。）

    原始数据不保存，由于研究效果完全是某人的“言三语四”,就像他们生意中所说的那样。

    3. 是否扭曲了正常的界说 ？

    虽然人类的语言实质上市不准确的，可是若是一份调盘问卷或者视察提要中关于某个词的界说凌驾了其普遍接受的寄义，那么和这个词相关的所有数据就都是虚伪的。例如，一项视察将“客户知足”界说为“未退回所购产品”就显然会误导读者，过失地明确你对客户服务的优劣水平。

    4. 被视察者是否不是随机选取的 ？

    若是一项视察只询问那些包管会提供特定回覆的人，那么网络到的数据就会反应出这样的意见。例如，我有一次看到一家广告公司关于那些购置了该广告的出书商的销售司理们举行视察，用这种要领来权衡“广告效果”.不必说啦，这款广告的效果一定是“效果好极了”.

    5. 是否在视察中使用了诱导性问题 ？

    你怎样问一个问题往往会让接受视察的人凭证可预见的方法往返覆。我们可以看看一个来自政府的例子，若是一名研究职员询问退休职员“你是否赞成政府援助 ？”那么你就会获得和“你是否支持联邦医疗包管 ？”相反的谜底。

    6. 效果是否盘算了平均值 ？

    若是用“平均”的看法来剖析的话，纵然是好数据也会酿成糟糕的数据。例如，在一个房间里有一名亿万富翁和九百九十九个身无分文的托钵人，他们的平均财产是一百万美元。有用的数据应该使用“中位数”,当所有其他的值都是凭证顺序排列的时间，中位数是中值。在上面谁人例子中，财产的中位数是零。

    7. 接受视察的人是否是自我选择的 ？

    企业通�；峋傩型缡硬�，由会见网站的人决议是否愿意加入视察。可是，任何基于“自我选择”的视察效果都一定是虚伪数据。例如，若是我在网站上贴出一个类似这样的问题，“我们的客户服务怎样 ？”只有那些获得很是好或者很是糟糕的客户服务体验的人才会加入回覆。效果你就会关于客户通�；峄竦檬裁囱姆裉逖楹廖蘅捶�。

    8. 是否先入为主地假定了因果关系 ？

    纵然两组数据看起来程序一致，你也不知道这种一致性是否有意义，除非你很确定地知道一组数据会导致另一组数据。例如，若是销售收入在你的销售职员加入了销售培训课程之后泛起了上升，那么这种收入的上升可能是由于销售培训起了作用，也有可能是由于和销售培训无关的因素，例如经济回暖的因素。相关性并纷歧定是因果关系。

    9. 是否缺乏自力简直认 ？

    科学研究在其他人（原始研究职员之外）自力地证实晰研究效果之前，是不会被视为有用的。不幸的是，绝大大都市场研究都是简单泉源的，这就让它变得自然不可靠。例如，犹如上面谁人例子中所说的，你的销售收入在销售职员加入了销售培训之后泛起了增添，那么这种增添可能是由于销售培训施展了作用，也有可能是其他的、和销售培训无关的因素造成的，例如经济回暖。相关性并纷歧定是因果关系。 

   




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