業務數據造假怎麼檢查

㈠ 如何判斷GDP有數據造假

只是看相關統計數據是很難發現造假，因為統計數據不是給普通老百姓看的，沒有專業知識你根本不明白統計數據的意義和作用。所以，不要認為這是宣傳手段，業內人士確實在使用這些數字，可用性還是很高的。數據參水是有的，但總體結果還是可信的。統計局在發布的時候會用一些技術性方法去除水分，業內人士對一些系統性原因產生的錯誤也會有自己的估計。數據打架的原因往往是因為」統計口徑「的不同，而不是作假。例如，各省GDP比全國GDP高，這是因為有些跨省業務的重復統計，會在全國的統計報表中去除。匯豐的PMI跟統計局的差距很大，因為規模不同的企業占據的權重不同。初學統計的人，往往陷入統計陷阱。均值並不能說明整體的分布狀況，我們還會考慮方差、偏度、峰度等等統計指標。概念不明晰造成的認知錯誤。比如CPI，要看這」消費籃子「里的構成與比重，CPI中就不包括房價，所以房價對CPI毫無影響；還有電子產品，雖然我們買的比較少，但價值比較高，這類商品的降價也會對CPI數值產生一定的副作用。絕不能簡單的把CPI看成是物價。

㈡ 注意：審稿人是這樣判斷你的數據是不是造假的！

數據審核是醫學論文審稿流程的重要環節 ，可以保障論文質量且有效防範學術不端。 01 審稿人如何識別數據真假？ 我將通過以下案例 ，利用GraphPad Prism 軟體教大家識別文章是否存在論文造假的嫌疑！  實際案例：  驗證：    在數據審核時，審稿人認 為 兩 組 患 者 LVEDD的均值相差並不大 ，對其是否真的具有統計學意義存疑。雖然稿件並未提供 LVEDD 的原始數值 ，應 用 GraphPad Prism 軟 件 ，編 輯 仍 可 以利用文中提供的均數 ，標准差及樣本量進行兩樣 本 均 數 的 t 檢 驗 ，從 而 對 統 計 結 果 進 行 驗證。  操作： 打 開 軟體 ，在歡迎界面 New Table & Graph 選框中選擇 Column → Enter and plot error values already calculated elsewhere → Mean，SD，N → Create，創建並進入數據表。 錄入數據後 ，在工具欄選擇 Analyze → Column analyses → t tests （and nonparametric tests） → OK。Parameters 對 話框中 ，可選擇非配對的 t 檢驗（Unpaired t test. Assume both populations have the same SD）或方差不齊時的 t』檢驗（Unpaired t test with Welch』s correction. Do not assume equal SDs）。 在不知道方差齊性的情況下 ，先選擇 t 檢驗 ，點擊 OK，即可生成統計結果表單。 如果方差齊性檢驗的 P ＞ 0.05，說明兩樣本方差相等 ，表單中 t 檢驗有效  反之 ，則需返回到 Parameters 對話框 ，選擇方差不齊時的 t』檢驗。  結論： 本例兩組方差齊次性檢驗的 P ＞ 0.05（F test to compare variances，P ＝ 0.1560），且 t 檢驗的 P ＝ 0.1384，說明兩組患者的 LVEDD 不具有統計學差異 ，文章的結果確實存在問題。之後審稿人用同樣的操作對文章的其他數據逐一進行檢驗，又發現多處 P值錯誤。編輯部經討論，認為此稿件數據不可靠 ，結論不可信 ，給予退稿。 02 Prism 9數據處理教程 一、輕松上手GraphPad9.0新功能教程 1、GraphPad Prism9.0-新功能介紹 2、GraphPad Prism入門-Prism速覽 3、GraphPad Prism入門-Prism的數據表 4、GraphPad Prism9.0視頻:主成分分析(PCA) 5、GraphPad Prism9.0視頻:多變數數據表 6、GraphPad Prism9.0統計教程:如何做T檢驗 7、GraphPad Prism9.0繪制光滑曲線視頻教程 8、GraphPad Prism9.0做獨立T（配對T）檢驗估算圖 9、GraphPad Prism9.0單因素方差分析 10、GraphPad Prism9.0自動標注兩兩比較結果 11、GraphPad Prism9.0雙Y軸疊加柱狀圖繪制視頻教程 二、手把手教你用GraphPad做符合SCI投稿的標准圖 1、配對t檢驗的統計分析及圖形繪制 2、重復測量資料方差分析的統計分析與圖形繪制 3、完全隨機設計資料方差分析的統計分析及圖形繪制 4、成組設計的t檢驗的統計分析及圖形繪制 5、簡單線性回歸和線性相關的圖形繪制 6、重復測量資料方差分析的統計分析與圖形繪制 7、簡單線性回歸和線性相關的圖形繪制 8、兩組獨立樣本的秩和檢驗的統計分析與圖形繪制 9、因設計資料方差分析的統計分析與圖形繪制2 10、多組獨立樣本的秩和檢驗的統計分析與圖形繪制 11、非線性擬合（擬合存活曲線） 12、通過實例學習GraphPad_Prism作圖的流程 三、GraphPad教你如何做高逼格SCI統計圖 1、SCI制圖規范及簡介 2、Excel2013作圖 3、Graphpad制圖 4、Graphpad製作生存曲線 5、lmageJ作圖 6、Photoshop拼圖 7、PPT拼圖 8、Grappad繪制單式柱狀圖 9、Grappad繪制復式柱狀圖 10、Graphpad繪制相關性曲線 11、Graphpad繪制柱狀散點圖 12、Graphpad繪制折線圖(實操) 13、Graphpad拼圖 14、Photoshop拼圖(實操) 03 避免數據重復技巧 一、數據分析必備軟體合集 salmon轉錄組數據分析工具 Python數據分析教程 Trifacta數據整理工具 Rapid Miner數據清洗工具 Rattle GUI數據處理轉換 Qlikview 數據分析可視化 樣本量計算-軟體GPower 網頁版SRTt統計學數據分析 網頁版SHEsis數據統計分析 Epidate 3.1--數據分析工具 數據提取神器—GetData Graphpad prism9.0、sas 9.4最新版 Stata中文版V15.1、spss 26、Origin2021 二、零基礎精通科研數據處理 生存分析:生存曲線的繪制方法，多重比較和計劃比較 Research Article圖片類型分析 如何在多個軟體中繪制Column圖 XY圖和Column圖拓展 如何在多個軟體中繪制雙Y軸圖 繪制顯菩性差異的標注和連接線 雙尾T檢驗:對兩列數據進行F檢驗和雙尾T檢驗 單尾T檢驗:對兩列數據進行F檢驗和單尾T檢驗 細胞毒實驗的半數抑制濃度IC50的計算方法 模糊數據圖的重新繪圖:原始數據補救 數據圖在後期修改時如何調整字體 如何對圖像中的顆粒等結構進行計數 如何測定圖像中結構的大小和距離 共聚焦、電泳等圖片的半定量分析 三、適合醫學科研人員的統計學教程 T檢驗.docx 聚類分析.ppt 秩和檢驗.ppt P值和FDR的關系.docx 方差分析(ANOVA) .docx 醫學統計學分析基本思路指南.docx 編輯視角下統計學知識的應用.pdf 統計學審查在醫學論文審稿中的必要性.pdf 用R做貝葉氏斯分析-.pdf 循證醫學和臨床醫學論文中統計學問題編輯監審的必要性 MedCalc常用統計分析教程（思維導圖版本）

㈢ 整治工作實弄虛作假自查報告

弄虛作假不僅影響黨和政府的科學決策，損害人民群眾的利益，還會挫傷那些踏實幹事的黨員幹部的工作積極性，敗壞黨內政治生態。對於此類不正之風，必須嚴肅制止。

整治工作實弄虛作假自查報告範文一：

根據省、州統計局關於“開展統計上弄虛作假行為專項整治”的要求，縣統計局進行了相關工作部署進行貫徹落實，現將自查情況報告如下：

一、組織領導

為認真開展“統計上弄虛作假行為專項整治工作”，統計局領導高度重視此項工作，成立了工作領導小組，由局長任組長，副局長任辦公室主任親自抓好此項工作，並編制了工作方案。

甕安縣政府召開統計工作弄虛作假行為專項整治工作會。縣統計局、發改局、工信局、住建局等部門和13個鄉鎮、街道辦事處主要負責人等共40餘人參會。

會議傳達了省、州統計局專項整治工作相關文件精神和《甕安縣統計局關於開展統計上弄虛作假行為專項整治工作方案》，對具體工作進行安排部署。

會議要求，“三上”聯網直報企業、行業主管部門及鄉(鎮、社區)按照各自的職責分工進行自查，並在規定時間內上報自查表和自查報告，確保專項整治工作不走過程，做好准備迎接省、州統計局的檢查。各相關部門和企業要認真領會方案內容，嚴格按照工作方案開展自查自糾，嚴格依法統計，進一步夯實統計基礎工作，做到數出有據，真實可靠，確保統計數據質量。同時將對抽查階段發現的統計違法違紀行為依法嚴肅查處和糾正，集中通報或曝光。

二、認真開展自查工作

一是組織全局職工認真學習省州“開展統計上弄虛作假行為專項整治工作的通知”文件精神，認真領會文件精神及自查工作內容。

二是落實專人負責此項自查工作，逐一開展自查，並形成自查記錄、自查表和自查報告，對查出的問題要建立統計台帳登記。同時，對工作中查出的問題及時進行整改，不能及時整改的，要求制定整改計劃，落實整改責任人和責任單位，分階段進行整改。

三、自查結果

經過近一個月的認真自查，甕安縣共自查了125戶限止企業20xx年上半年“工業總產值”指標、限額以上批發零售住宿餐飲企業20xx年上半年“零售額”指標、房地產開發企業和固定資產投資項目20xx年上半年“本年完成投資”指標、能源統計20xx年上半年“綜合能源消費量”和 “原煤生產量”指標及上半年的名錄庫入庫條件工作，甕安縣無下列情況：

1、自行修改統計資料、編造虛假統計數據的;

2、要求統計機構、統計人員或者其他機構人員偽造、篡改統計資料的;

3、明知統計數據不實，不履行職責進行調查核實的;

4、提供不真實或者不完整的統計資料的;

5、拒絕、阻礙統計調查、統計檢查的;

6、不符合條件入庫的企業。

通過此次開展統計上弄虛作假行為專項整治工作,進一步宣傳了《統計法》，增強各級領導幹部、廣大統計人員、統計調查對象和社會公眾依法統計的意識，引導各級領導幹部進一步樹立正確的價值觀、政績觀;通過查處和糾正在統計上弄虛作假的違法違紀行為，相關制度得到了建設和落實，營造出了依法統計的良好社會環境，為提高政府的統計能力、提高統計數據質量和提高政府統計公信力提供強有力的法制保障。

整治工作實弄虛作假自查報告範文二：

根據市委活動辦《關於報送“四風”突出問題專項整治工作總結的通知》工作要求，現將市統計局牽頭開展統計上弄虛作假行為專項整治工作情況總結如下：

一、整治措施及工作成效

(一)高度重視，深化認識，夯實整治工作基礎。

一是加強領導，健全組織。年初，我局以黨的群眾路線教育實踐活動為契機，圍繞為民務實清廉主題，根據國家統計局國統字〔20xx〕9號、省統計局黔統字〔20xx〕84號文件關於開展統計上弄虛作假行為專項整治工作精神和市委“四風”突出問題整治安排部署，局領導班子高度重視，成立了以局長為組長、分管領導為副組長、法規專業人員及具有統計執法資格的人員為成員的領導小組，領導小組辦公室下設在法規科，由法規專業人員及具有統計執法資格的人員具體實施開展自查自糾和相關整治工作。

二是加強教育，深化思想認識。除積極組織參加和開展統計法律法規專題培訓外，我局先後對各縣(區、市)統計局、市屬各工作部門印發了《遵義市統計局關於認真開展統計上弄虛作假行為專項整治工作的通知》(遵市統〔20xx〕62號)和《遵義市統計局關於堅決制止和嚴肅查處在統計上弄虛作假的通知》(遵市統〔20xx〕3號)文件，並多次在全市統計工作會、幹部職工會上反復強調，要求縣、區(市)各級統計機構和統計人員進一步深化思想認識，嚴明統計紀律，嚴格依法履職，在工作中堅守以數據質量為生命、視求真務實為天職的職業道德操守，不得以任何理由編造假數據、虛報工作業績。

(二)完善考核評價體系，加大數據審核評估力度。

一是積極查找現行評估體系中的漏洞和問題。今年以來，我局進一步制定和完善了《遵義市社會消費品零售總額評估暫行辦法》、《遵義市規模工業增加值評估暫行辦法》和《遵義市固定資產投資數據評估暫行辦法》，用文字表述具體的評估過程，並加大了對評估方案的培訓力度，確保評估依據更加客觀、評估辦法更加科學、評估程序更加規范、評估結果更加真實。

二是加大對縣級統計局工作的指導，加強數據審核力度，確保搜集、審核、錄入的統計數據與統計調查對象報送的統計資料相一致。同時，加強業務培訓，增強統計人員對指標之間協調性的分析能力，確保各項指標相互匹配、有據可依。

(三)加大統計執法力度，嚴厲打擊統計弄虛作假行為。

一是加強統計執法檢查，堅決查處一些地方和單位製造假數據、虛報工作業績。一方面，組織各級統計機構認真開展自查，堅決制止和糾正編造各項經濟指標的本期數和同期數等行為，堅決清理把統計部門作為招商引資、經濟增長、民生改善和節能減排第一責任單位的有關文件和做法，要求各縣、區(市)統計局積極向地方政府匯報說明情況，與有關部門進行溝通協調，堅決取消違背統計法精神、影響統計工作獨立性的有關做法，對要求停止而不停止、要求糾正而不糾正的，按偽造統計數據處理。另一方面，認真梳理群眾信訪舉報、媒體披露、網路反映和案件檢查工作中發現的弄虛作假、虛報浮誇問題，上下聯動，組織開展統計工作自查、重點抽查、專項檢查和交叉檢查，及時查處和糾正在工業統計、固定資產投資統計等方面存在的數據不實問題。活動開展以來已開展數據質量檢查30餘次，檢查工業企業52家，檢查投資、建築、房地產項目62個。

二是加大統計執法力度，嚴厲打擊統計上弄虛作假行為。對違反統計法律法規、損害統計數據質量和政府統計公信力的，堅決依法予以制止和懲處。活動開展我局以來共計查處統計弄虛作假行為124起，其中：對存在問題發出統計檢查一次性告知函的單位有70個，對統計違法案件立案並結案54起，4家單位受罰款處罰、50家單位受行政警告並通報批評。通過嚴格執法、依法治統，使各類虛報、瞞報、拒報、遲報和偽造篡改統計資料等統計違法行為得到有效遏制。

二、存在的.問題和困難

(一)部分統計對象的支持配合力度不夠

出於保護個人隱私和商業秘密等原因，部分企業和統計調查對象配合程度不高，不如實提供統計數據，瞞報、漏報、遲報、拒報現象一定程度存在。

(二)統計執法不力

一是統計執法力量薄弱。各級各地區統計執法機構不健全，專職人員少，一些縣區甚至沒有專項執法人員;部分執法人員對相應法律知識、統計方法制度、財務會計等專業知識掌握不夠全面、深入，影響辦案速度和辦案質量。

二是執法環境差。統計執法規章制度不健全，法制宣傳力度不夠，在實際工作中，依法檢查處理統計違法案件難度較大，有些企業和個人法制意識淡薄，對執法工作不重視、不配合，對查處的違法事實不以為然，甚至對統計部門做出的處罰決定置若罔聞，這類情況使統計執法工作很難開展，也嚴重影響了統計執法者的信心。

三是執法力度偏軟偏弱。日常統計執法檢查時間少、次數少，檢查不夠嚴格，對發現問題的單位責令整改的多、處罰的少，在執法工作中存在著不敢查、不敢管，失之於軟、失之於寬的現象。

三、下步工作打算及建議

(一)進一步加強統計法制建設

一是積極上報協調地方政府及相關部門，及時健全機構、補足人員，加強業務培訓，充實執法力量。

二是強化統計執法體制機制建設。建立和完善統計執法檢查常態化制度，對我市范圍內的企業進行定期的數據質量檢查，對存在統計違法的案件，發現一件，查處一件。

三是加強對統計法律法規的宣傳力度。不斷創新統計法律法規宣傳方式，使統計法律法規進企業、進社區，廣泛深入百姓家中，提高全社會對統計法律法規和統計相關知識的知曉率，進一步改善執法環境，預防統計數據虛報、漏報、遲報、拒報等統計違法行為的發生。

㈣ 偽造的原始數據經過統計處理後能查出來數據造假么

只要是假的就肯定會存在蜘絲馬跡，要認真查肯定還是可以查出來的。
比如說收款記錄，雖然在資料庫裡面修改的，從軟體系統的角度來說，是已經查不出來問題了，但還是有實物票據、台帳可查。
所以還是一句話，假的肯定真不了。

㈤ 提供原始數據怎麼知道有沒有造假

通過對比的方法。原始數據是指直接獲取，沒有經過加工或者第三方傳遞獲得的數據，為了檢測原始數據的真實性，我們可以和現有的舊數據進行對比，沒有差異，證明沒造假。

㈥ 篡改實驗數據如何發現

要造假初級的大概是直接篡改實驗數據，進行二次采樣，然後修改樣本量計算依據。實驗做完從數據到統計都沒問題，但就是造假了。

實驗數據（experiment data） 是指在實驗中控制實驗對象而搜集到的變數的數據。搜集數據的另一類方法是通過實驗，在實驗中控制一個或多個變數，在有控制的條件下得到觀測結果。

例如，對在一起飼養的一群牲畜，分別喂給不同的飼料，以檢驗不同飼料對牲畜增重的影 響。實驗是檢驗變數間因果關系的一種方法。在實驗中，研究人員要控制某一情形的所有相關方面，操縱少數感興趣的變數，然後觀察實驗的結果。

㈦ 凱樂科技財務造假是怎麼查出來的

新年伊始，湖北凱樂科技股份有限公司（簡稱「凱樂科技」或「*ST凱樂」）基本鎖定2023年退市第一股的名額。2月8日，*ST凱樂收到上海證券交易所下發的文件，上交所決定終止其股票上市。

雷達財經了解到，凱樂科技於2000年登陸A股資本市場。在此之後，公司曾頻繁變換主業，凱樂科技因此還被外界冠上A股「故事大王」的稱號，但公司的許多轉型嘗試其實並沒能達到預想的效果。

2015年，凱樂科技正式進軍專網通信業務，但一度成為公司支柱業務的專網通信業務，讓凱樂科技墜入深淵。2016年至2020年，凱樂科技五年累計虛增512.25億元營業收入及59.36億元利潤總額。

事實上，即將從A股撤場的*ST凱樂，身上的「頑疾」不少。即便此次不觸及交易類退市情形，*ST凱樂也有可能因觸及財務類退市或重大違法強制退市情形而與A股告別。

*ST凱樂成A股開年退市第一股

2月8日，上海證券交易所發布一則公告，宣布了湖北凱樂科技股份有限公司將要終止股票交易的消息，這意味著*ST凱樂的A股之旅將畫上句號。

公告中提到，去年12月29日至今年2月2日，該公司的股票連續20個交易日的每日收盤價均低於人民幣1元。由於上述情形屬於相關股票上市規則中規定的股票終止上市情形，根據相關規定，經上海證券交易所上市委員會審核，決定終止*ST凱樂股票上市。

次日，*ST凱樂發布公告稱，公司股票不進入退市整理期交易；公司股票將於2月15日終止上市暨摘牌；公司目前正與券商進行接洽，擬簽訂《委託股票轉讓協議書》，委託其提供股份轉讓服務，並授權其辦理股份退出登記，股份確權及股份登記和掛牌轉讓的有關事宜。

*ST凱樂股票終止上市後，將進入全國中小企業股份轉讓系統有限責任公司依託主板券商代辦股份轉讓系統設立並代為管理的兩網公司及退市公司板塊掛牌轉讓。

值得一提的是，*ST凱樂在A股的謝幕，是本年度第一個從資本市場退市的公司。同時*ST凱樂的黯然離場，也是繼去年4月*ST艾格退市後，A股市場上最新的一個交易類退市的案例。

除了*ST凱樂外，目前A股的資本市場中還有別的股票也處於退市的邊緣，如*ST金洲2月3日已收到深交所下發的《事先告知書》。

年初至今，已有*ST銀河、*ST奇信、*ST榮華、*ST宜康、*ST山航B、*ST深南、*ST輔仁、*ST吉艾、*ST科林、*ST西源等數家*ST公司預告，公司將觸及財務類退市指標。

此外，*ST紫晶、*ST澤達、*ST新海和*ST計通等公司也有可能面臨重大違法強制退市風險。

事實上，近年從A股退市的公司數量不斷攀升。相關數據顯示，2019年2021年，A股分別有10家、16家、20家公司退市。而到了2022年，這一數字飆升至40家以上，再度創下年度退市公司數量的歷史新高。

2月2日，中國證監會召開的2023年系統工作會議認為，常態化退市格局基本形成。

增量研究院院長張奧平指出，全面注冊制後退市常態化，市場將「有進有出、良性循環」。

北京大學光華管理學院院長劉俏表示，在全面注冊制改革實施的大背景下，上市供給的增加，退市難度會降下來，預計未來企業會出現分層，退市企業數量會顯著增加。在劉俏看來，好的企業會受到投資者的青睞，而有些企業則需要面臨淘汰出局的結果。在退市常態化實施後，市場范圍的擴大會讓投資者對表現差的企業用腳投票。

公司曾頻繁變換主業

雷達財經了解到，湖北凱樂科技股份有限公司成立於1993年2月，公司成立至今已有30年左右的發展歷史。

官網顯示，凱樂科技是一家專注於大通信產業閉環及互聯網領域的高科技企業，公司集光纖、光纜、數據線纜、射頻同軸電纜、光電元器件等光電通信產品的研發、生產、銷售為一體。

天眼查顯示，在成立至今的這段時間里，凱樂科技曾先後獲得過5輪融資，陸續吸引到了包括銀河生物、華工創投、天風證券、農銀國際等在內的投資方。

提到凱樂科技，就不得不提到公司曾經的董事長朱弟雄。在回顧公司一路走來的發展歷程時，原凱樂科技董事長朱弟雄曾感慨道，「歲月有證，滄海桑田，30多年在人類歷史的長河中猶如白駒過隙，但對於凱樂人，卻是艱苦創業，從無到有，從小到大的30多年，是泉源涌動、真誠為民、服務社會、創造輝煌的30多年」。

1982年，朱弟雄開始下海創業，彼時公司主營塑料管材。在朱弟雄的帶領下，公司從一個鄉鎮小廠不斷壯大成為塑料製品行業的知名企業。

2000年7月，湖北凱樂科技股份有限公司成功在上海證券交易所掛牌交易，成為了國內資本市場上的第1000家上市公司。據此計算，凱樂科技登陸A股的時間已達20餘載。

在登陸資本市場以後，凱樂科技的公司業務幾經調整。2002年，凱樂科技進軍光通信行業。2004年，凱樂科技又殺入房地產行業。兩年之後，凱樂科技投身教育領域。等到了2008年，凱樂科技的業務又延伸至白酒賽道。然而，凱樂科技的諸多轉型嘗試，並未達到預期，朱弟雄甚至還打算涉足民營銀行，最終也未能成行。

2015年，凱樂科技開始進軍專網通信業務。自進軍專網通信賽道以來，該業務一度成為公司的營收支柱。財報顯示，2016年，凱樂科技專網通信業務營收高達51.53億元，占當年總營收的比重超過六成。2017年至2020年，凱樂科技專網通信業務占總營收的比重不斷攀升，分別達到73.46%、86.88%、86.36%和91.51%。

不過，凱樂科技介入專網通信業務後，卻身陷財務造假風波。被虛假繁榮迷惑的凱樂科技，最終不得不自食財務造假行為的惡果。

去年6月，身為*ST凱樂一把手的朱弟雄，因病辭去了公司董事長、董事、董事會戰略委員會主任委員職務及控股子公司所任的職務，從公司的管理一線位置撤出。天眼查顯示，朱弟雄目前仍為凱樂科技的法定代表人。

㈧ 如何檢測業務數據中的異常

處理異常值

異常值的定義是與均值的偏差超過兩倍標准，但是在臟數據中，異常值的情況不止這一種：

1）比如一列數據你打開看全部是數字，當你把它當數值型處理，它會報錯；那就得仔細查找原因，遇到比較多的情況是一列數字中夾雜了幾個奇怪的字元串或者符號等元素，如果幾萬條數據中只有一兩個這種字元，即使認真從前到後仔細查看也很難發現還浪費大量時間，效率極低。

還有一種情況比較常見，就是看起來是數字，實際上都是字元串的形式，但是以表格查看的時候是看不到字元串的引號；這兩種情況可以通過查看特徵類型來提前發現，在python中用type()或者dtypes()函數，兩者使用對象有差別，可自行了解；

2）幾種常用異常值檢測方法：

• 3σ探測方法

3σ探測方法的思想其實就是來源於切比雪夫不等式。

對於任意ε>0，有：

當時，如果總體為一般總體的時候，統計數據與平均值的離散程度可以由其標准差反映，因此有：

• 一般所有數據中，至少有3/4（或75%）的數據位於平均2個標准差范圍內。

• 所有數據中，至少有8/9（或88.9%）的數據位於平均數3個標准差范圍內。

• 所有數據中，至少有24/25（或96%)的數據位於平均數5個標准差范圍內。
  

所以如果我們一般是把超過三個離散值的數據稱之為異常值。這個方法在實際應用中很方便的使用，但是他只有在單個屬性的情況下才適用。

• z-score
  

Z-score是一維或低維特徵空中的參數異常檢測方法。該技術假定數據是高斯分，異常值是分布尾部的數據點，因此遠離數據的平均值。距離的遠近取決於使用公式計算的歸一化數點z i的設定閾值Zthr：



Zthr值一般設置為2.5、3.0和3.5。該技術是使用KNIME工作流中的行過濾器節點實現的。

這種異常值處理需要結合最終需求來決定怎麼處理，常見的是不處理或者按缺失值的方法處理，但是在實際場景中，異常值有時候會有非常突出的表現，比如在現金貸業務中，異常值中的壞賬率遠高於整體壞賬水平或其他區間壞賬水平，這時候異常值就得保留並作為決策閾值的參考值。

• IQR

觀察箱型圖，或者通過IQR（InterQuartile Range）計算可以得到數據分布的第一和第四分位數，異常值是位於四分位數范圍之外的數據點。

這個方法真的很簡單，因為只需要給數據排個序就行了，顯然過於籠統，但在實際場景中，觀察箱型圖仍然是一個很好的探索數據分布的方法。

畢竟，所有復雜的探索，都是從最開始簡單的探索一步步得來的嘛！

㈨ 如何認識豬場生產數據造假問題

每次清點豬數，就會發現實際數量比統計的數量要多一些，就說明存在造假問題哦
1.原材料及在產品變動報表：從生產部門取得原材料以及在產品月度報表，關注產成品產量增加的同時，相應的原材料和在產品是否有出入庫記錄；並且抽查出入庫單，審核出入庫單是否正常授權。如果公司財務造假，而生產部門的資料並沒有配套造假，那就可以拿到造假證據。
2．生產日誌：查看最近兩年每條產線的生產記錄，計算每小時產量是否大幅變動。在機器沒更新的情況下，如果每小時產量發生重大變化，就需要向生產部門詢問原因。如果獲得的答案與財務數據不匹配，那就得到了一個間接造假證據。
3．生產人員名單：要求人力資源部門提供生產人員名單，並檢查人數是否與產線的標准配置相一致。
4．銷售訂單與生產部門的產成品出庫單：從財務部門取得銷售訂單明細，再從生產部門取得產成品出庫單。把銷售訂單和產成品出庫單對比，如果出庫記錄和銷售記錄對不上就很可能有問題。
5．成本計算表：檢查近兩年的成本變動，特別是製造費用攤銷情況，查看產量增加是否同時減少了攤銷成本。進一步獲取製造費用明細，檢查每個科目的變化。

㈩ 如何運用斷點回歸的方法來檢測數據造假

運用圖形來分析處置效應是否存在是斷點回歸分析的基礎。圖形分析在斷點回歸的實施中扮演著重要的角色，通過將樣本點和決定處置的關鍵變數在坐標系中描述出來，便可以清楚的看到臨界值附近的樣本點是否存在跳躍。如果樣本點存在跳躍，那麼說明確實存在處置效應，相反，如果樣本點沒有出現相應的跳躍，那麼說明斷點回歸的模型識別可能存在問題。當我們從圖形分析中發現了臨界值處存在處置效應，那麼就應當做進一步更加細致的計量實證分析。為了使圖形更為直觀，需要根據決定處置的關鍵變數來劃分箱體（Bin）和箱體的范圍[轉載]斷點回歸及其在經濟學中的應用，並在該范圍內計算變數的均值。一般而言，箱體的范圍需要大到包含足夠多的樣本使其樣本點在臨界值兩邊都比較平滑，但又要小到一定程度使得樣本點在臨界值處的跳躍能夠明顯的顯現出來。