建築師數據出現誤差會有哪些後果

㈠ 企業公示如果數據有誤會造成什麼後果

數據錯誤可以更正，但系統會有記錄。如果不改正會上異常經營名錄，再下一步會上黑名單。建議學習《企業信息公示暫行條例》。

㈡ 數據分析師，碰到數據錯誤怎麼辦

數據分析師最怕什麼？數據錯誤！無論你是初級的數據提取師還是高級的商業分析師，無論你是通過數據統計工具埋點獲取數據，還是通過SQL匯總或提取數據，又或者是使用Python計算數據。都無法逃脫數據錯誤的問題。這個看起來非常低級的錯誤，卻是數據分析師永遠無法擺脫的痛。
數據錯誤無法避免
數據錯誤的問題可能來自分析師主觀的操作失誤，也可能來自各種客觀因素。比如，不同統計工具間的統計邏輯差異，業務方對同一個指標不同的定義和計算規則，用戶和合作夥伴行為的復雜性和潛在的欺詐流量，原始數據太臟或缺失，復雜多變走位風騷的業務邏輯，以及需求方可能壓根就不知道或者表達清楚自己到底想要什麼？
小到單一數據的提取，大到一份商業分析報告，不分重要程度，不分公司大小都會遇到數據錯誤的問題，甚至連當前市值5千億美金的Facebook在2012年上市之初的幾份季報中也反復的說明我們有一些關鍵指標出現了錯誤，不信你往下看。
Facebook2012年2月1日提交S-1文件。在隨後的2012年Q3和Q4的季報中專門用一段「關鍵指標的局限性」(Limitations of Key Metrics)來說明影響指標的因素，以及關鍵指標中存在的錯誤。(我在S-1文件中並沒有找到Limitations of Key Metrics部分的內容和對地理位置指標演算法的披露)
以下是具體內容：
「例如，在2012年6月初，我們發現了我們用於估計用戶地理位置的演算法中的一個錯誤，該演算法影響了我們在截至2012年3月31日期間對某些用戶位置的歸屬。雖然這個問題沒有影響我們的全球MAU總數，但它確實影響了我們對不同地理區域用戶的歸屬。我們估計，截至2012年3月31日，由於誤差，美國和加拿大地區的MAU數量被高估了約3%，這些高估被其他地區的低估抵消。此外，我們對用戶位置收入的估計也受這些因素的影響。我們定期審查並盡可能調整計算這些指標的流程，以提高其精確性。此外，由於方法上的差異，我們的MAU和DAU估算數將與第三方公布的估算數不同。例如，一些第三方無法精確地度量移動用戶，或者無法計算特定用戶組的移動用戶數，也無法對移動用戶數進行分析。」
由於早期Facebook通過IP地址統計PC端的用戶地理位置，由於IP地址庫本身的精確性問題，以及用戶使用代理伺服器的問題，造成Facebook對用戶地理歸屬的錯誤。進而影響了美國和加拿大地區MAU和ARPU值的計算結果。在隨後的Q4中Facebook也依然單獨說明了這個問題。
2013年Q1的季報中這個問題被移到了風險因素(Risk Factors)中，並一直保留到現在。如果你去看2018年Q4的報告依然會找到這些錯誤信息。除此之外，還包含重復賬戶和虛假賬戶的信息對MAU造成的影響。
Facebook錯誤確實影響了數據精確性，但這對宏觀層面的業務表現並沒有影響。換句話說，美國和加拿大的MAU被高估了3%，但並不會影響這兩個國家MAU在整體排序中的位置及ARPU值第一的重要性。數據不夠精確，但是很准確。
那麼既然數據錯誤這個問題是無法避免的，當遇到這個問題時怎麼辦呢？結合Facebook的處理方法以及之前的經驗，我們給出兩個方法：事前說明和事後補救。
事先說明事後補救
事前說明主要是對業務邏輯和衡量指標的統一。如果最基本的指標定義都不一致，那麼計算方法也一定是不一致的。這樣的結果就是數據錯誤。所以在最開始，需要先羅列出關鍵的指標體系，以及每個指標的定義和計算方法。在內形成共識後附在每個分析報告的後面。當然，這是對已有數據的處理方法，還有一種情況就是數據缺失，或者需要預測和推理，這時就需要用到事後補救的方法。
事後補救是針對計算邏輯中的缺失值進行估算時，寫清楚現有的條件，你的假設和具體的推算方法。說的直白一點就是當你拍腦袋的時候，告訴大家你是按什麼邏輯拍的。是按歷史數據增長率算的，還是按行業平均增速估的。每個數值來自哪裡等等。
例如，對之前文章中我們討論的Apple App Store累計下載量進行預測。Apple官方給出的下載量數據只截止到2016年Q1的1000億。在現有的歷史數據下，我們通過回歸粗略推測2016年Q2的累積下載量為1162億。這里沒有考慮到iphone銷量變化對App下載的影響。
數據錯誤這件事對分析師來說在所難免，即使主觀做到最好，客觀因素也不可能面面俱到。人的行為本來就是復雜多變的，不可能用一個簡單的數字來涵蓋，連Facebook也無法妥善的處理好這樣的問題。所以，請理解數據分析師的工作，理解這些混亂且無法改變的客觀因素。力求准確，但求精確。
作者：藍鯨來源:?http://bluewhale.cc/2019-08-05/data-analyst-what-if-your-data-is-wrong.html

㈢ 統計表數據填寫錯誤會有什麼後果

沒人發現，找時候改過來，發現了，找借口找不到就領導收拾你，沒別的了，

㈣ 數據收集方式的不同一般影響計量誤差

摘要 數據採集設備中測量誤差問題 本文介紹幾種誤差產生的原因與糾正方法，可供中國測試工程師們在實際工作中參考。現代測量很多都採用數字方式，數字本身的離散特性決定了在數據採集過程中存在一種模擬測量所沒有的量化誤差，但除了量化誤差外還有多種其它因素導致測量不準確，在設計或應用這類系統時必須對此有清楚的認識。本文介紹幾種誤差產生的原因與糾正方法，可供中國測試工程師們在實際工作中參考。我們的日常工作經常要從顯示屏幕上讀取測量數據，如汽車儀表盤上用數字表示的速度、實驗室溫度，或者是示波器上所顯示的讀數。盡管我們很相信這些測量數據，但它們優良不是****准確的，汽車速度計上所顯示的速度很容易出現幾公里/小時的誤差，溫度測試也可能會相差好幾度。速度計上的小小誤差還不是什麼大問題，但當我們建立一個專業的測量和數據採集系統時，認識可能存在的*大誤差是非常重要的。任何數字測量系統都存在一個局限，即代表實際測量值的數字是有限的，其*大數量由所使用的位數決定。例如一個8位二進制數有28=256個可能值，如果某個速度計使用8位來表示0到255公里/小時范圍的速度，則速度值將以1公里/小時的間隔進行顯示，因此司機總會有約0.5公里/小時的誤差，這類誤差稱為量化誤差。如果速度范圍是0到127公里/小時，那麼這256個可能值就被擠入一個更小的空間，誤差也相應減小了一半。認為量化誤差是僅有的測量誤差是一個危險的錯誤，但也是一個常見錯誤。各類測量設備包括數據採集產品的產品資料和目錄中一般關注幾個指標：解析度、測量范圍、采樣率和帶寬，其中解析度就是用來代表信號實際值的二進制數字的長度，一般從8位到24位，它只會影響量化誤差。多功能數據採集板解析度一般為12位和16位，量化誤差僅占整個測量誤差的很小一部分，其它還包括非線性誤差、系統雜訊和溫度漂移誤差，這些都可能對結果造成很大影響，具體要看板的設計和應用條件。非線性誤差和量化有關。如上所述，量化誤差與數據採集板有效范圍除以代表測量值的二進制數可能狀態數的結果成正比，等於相鄰測量值間隔的一半。在實際設備中，離散的各值之間距離並不總是相同的，這種現象造成了非線性誤差。非線性誤差非常難於校正，因為它要求對高精度信號源進行多次測量才能完成。對線性誤差校正則比較容易，線性誤差包括增益和偏移誤差，兩個都可以很簡單地憑借y=mx+b等式糾正，對一個高精度信號或已知信號源進行一

㈤ 有時不懂會忽視了量房的重要性，裝修公司量房誤差會造成什麼後果

量房的意義是很重要的，一旦量錯了將會產生巨大的分差，導致房屋構造產生極大不合適。

量房的意義

1、了解房屋直觀數據。

通過量房准確地了解房屋內各房間的長、寬、高以及門、窗、空調、暖氣等的位置。

2、吊櫃頂部與屋頂不平行

錯誤的量房結果導致錯誤的設計。吊櫃頂明明是平的，卻因為屋頂的不平而產生了左右寬度不一致的難看縫隙，想彌補也來不及了。

3、門關不上

門縫越來越大，或門套變小垂直距離量不準，門套的對稱點也就找不準，時間長了門套必然變形，有的門縫越來越大，有的則門套變小，門都關不上了。

4、預算不斷超支

量房和設計的不精準，產生的問題只好在裝修後期彌補，導致裝修者不斷被動的為裝修公司的失職買單。

綜上所述，有時不懂會忽視了量房的重要性，裝修公司量房誤差會造成業主和裝修公司兩者的兩難之中。

㈥ 數據分析常見的犯錯問題有哪些

1、分析目標不明確

“海量的數據其實並不能產生海量的財富”，許多數據分析人員由於沒有制定清晰的分析目標，常常在海量數據中混亂，要麼是收集了錯誤的數據，要麼收集的數據不夠完整，這會導致數據分析的結果不夠准確。

2、收集數據時產生誤差

當我們捕獲數據的軟體或硬體出錯時，就會出現一定的誤差。例如，使用日誌與伺服器不同步，則可能丟失移動應用程序上的用戶行為信息。同樣，如果我們使用像麥克風這樣的硬體感測器，我們的錄音可能會捕捉到背景噪音或其他電信號的干擾。

3、樣本缺乏代表性

在進行數據分析時，一定要有可信的數據樣本，這是確保數據分析結果靠不靠譜的關鍵，如果數據樣本不具代表性，終分析的結果也就沒有價值。因此，對於數據樣本，也要求完整和全面，用單一的、不具代表性的數據來代替全部數據進行分析，這種片面的數據得到的分析結果有可能完全是錯誤的。

4、相關關系和因果關系混亂

大部分的數據分析人員在處理大數據時假設相關關系直接影響因果關系。使用大數據來理解兩個變數之間的相關性通常是一個很好的實踐方法，但是，總是使用“因果”類比可能導致虛假的預測和無效的決定。要想實現數據分析的好效果，必須理解相關關系和因果關系兩者的根本區別。相關關系往往是指同時觀察X和Y的變化，而因果關系意味著X導致Y。在數據分析中，這是兩個完全不同的事情，但是許多數據分析人員往往忽視了它們的區別。

5、脫離業務實際

一個專業的數據分析人員，必須非常熟悉所分析項目的行業情況、業務流程以及相關知識，因為數據分析的終結果是解決項目中存在的問題，或者給行業的決策者提供參考意見。如果不能很好地將業務知識和數據分析工作結合起來，脫離業務實際而只關心數據，在這種情況下得到的分析結果將不具有參考價值。

關於數據分析常見的犯錯問題有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

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