数据中的虚假是什么

‘壹’ 为什么统计数据有时会“撒谎”

要想从统计数据中挖掘出正确的结论，并不是一件容易的事。如果只从表面上观察数据，往往会得到一些错误的信息。正如着名作家马克·吐温所言：“世上一共有三种谎言：谎言，糟糕的谎言，还有统计数据。”

收集统计数据是一项复杂而又精细的工作，每一步都有出错的可能。即使所有的细节都万无一失，最终得到的数据里也会隐藏大量的陷阱。如果盲目地对统计数据进行分析，有时会得出一些甚为荒谬的结论。

统计学家曾经调查过铀矿工人的寿命，其结果让人大跌眼镜：在铀矿工作的工人居然与普通人的寿命相当，有时甚至更长！难道统计结果表明在铀矿工作对身体无害甚至有益吗？当然不是！事实上，只有那些身强体壮的人才会去铀矿工作，他们的寿命本来就可能长一些；正是因为去了铀矿工作，才把他们的寿命拉低到了平均水平，造成了数据的伪独立性。这种现象常常被称为健康工人效应。

类似地，有数据表明打太极拳的人和不打太极拳的人平均寿命相当。事实上，打太极拳确实可以强身健体，延长寿命，但打太极拳的人往往体弱多病，这一事实也给统计数据带来了虚假的独立性。

有虚假的独立性数据，就有虚假的相关性数据。统计数据显示，去救火的消防员越多，火灾损失越大。初次听到这样的结论，想必大家的反应都一样：这怎么可能呢？仔细想想你就明白了：正是因为火灾灾情越严重，损失会越大，所以才会有更多消防员去救火。这里的因果关系弄颠倒了。数据只能显示两个事情有相关性，但并不能告诉你它们内部的逻辑关系。

事实上，两个在统计数据上呈现相关性的事件，甚至有可能根本就没有因果关系。统计数据表明，冰激凌销量增加，鲨鱼食人事件也会同时增加。但这并不意味着，把冰激凌销售点全部取缔了，就能减小人被鲨鱼吃掉的概率。真实的情况是，这两个变量同时增加只不过是因为夏天到了。又如，统计数据显示，篮球队的获胜率，竟然与队员的球袜长度成正比。难道把队员的球袜都换长一些，就能增加球队实力吗？显然不是。数据背后真正的因果关系是，球队的获胜概率和队员的球袜长度同时受第三个因素——队员身高——的影响，这导致了获胜概率与球袜长度之间表现出虚假的相关性。

类似的例子还有很多。如果观察大气层二氧化碳的含量变化和肥胖症人口的数量变化，会发现一个非常有趣的现象：在1950年左右，两者都出现了一次非常剧烈的增长。但科学研究并没有发现，二氧化碳含量的增加会导致人类出现过度肥胖的趋势。事实上，这个数据背后的真实原因是，20世纪50年代，汽车产业形成了一定的规模，尾气排放导致大气中的二氧化碳含量陡然增加；同时，人们也更多地用汽车代步，活动的时间越来越少，自然就越来越胖了。

‘贰’ 娱乐圈虚假数据都有那些

7月23日，2019中国文娱金数据年中发布会在京举办，针对2019年上半年文娱各领域的行业现象，发布会专门进行了数据盘点。据现场公布的数据显示，随着刷流量产业的成熟，由粉丝刷出的虚假数据占比不断攀升，时至2019年上半年再创新高，达到71%，无效用户的占比，亦高达49.4%。“也就是说，在全网范围内，近一半都是假用户。剔除虚假声量，任重而道远。”艾漫数据董事长夏宗靓一脸凝重。

那么，规模如此庞大的数据造假，到底为的什么？毋容置疑，无利不起早，数据造假其实就是诈骗，拿着一份虚高的流量数据，诈骗品牌商，诈骗制片商，诈骗广大观众，为明星以及明星背后的利益集团疯狂敛财。于是，因为数据造假，原本没有什么作品的明星名气却大得不得了，或者，没有什么名气的明星数据却高得不得了，各种酬劳动不动就是几百万几千万几个亿！

‘叁’ 审计工作中财务报表数据的造假套路有哪些

【导读】财务报表是反映公司企业的经济运营状况和资金流动情况的表现，从rx咖啡可以看到财务造假可以造成什么样的后果。那么在审计工作中财务报表数据的造假套路有哪些?一起来看看吧!

1.虚拟资产挂账：

存货计价采用的方法不同，对企业财务状况、盈亏情况以及经营成果会产生不同的影响,因此存货计价方法的变更可以产生一定的利润调整空间。如明知原材料的价格大幅上涨，在年末编制财务报表时将存货发出方法由“移动加权法”改为“先进先出法”，导致高估利润。

2.利用关联交易调节利润。

(1)虚构经营业务，人为增加主营业务收入和利润。

(2)采用大大高于或低于市场价格的方式进行购销活动由非上市的国有企业以优质资产置换上市公司的劣质资产和进行股权置换。

(3)利用低息或高息发生资金往来调节财务费用。

(4)以收取或支付管理费用，或分摊共同费用调节利润。

3.在建工程与完工周期不匹配

企业为了扩大再生产，一般是会加快在建工程完工速度的，而且在建工程结转为固定资产后，还可以通过固定资产折旧抵扣所得税。但是个别一些企业，在建工程几年都不完工，而且项目数量年年还在增加。这么做可能有两个原因，一是工程项目是虚假的，二是迟迟不转固定资产，是便于将各种费用装进在建工程，虚增当期盈利。

4.隐瞒负债

隐瞒负债可以降低债务杠杆，美化资产负债表。隐瞒负债的方式有很多，包括故意将负债错误分类，通过回购调节公司资产负债情况等。

以上就是小编今天给大家整理的关于审计工作中财务报表数据的造假套路有哪些的相关内容，希望对大家有所帮助。

‘肆’ 大数据信息来源于哪里为什么有虚假

• 大数据概念最初起源于美国，是由思科、威睿、甲骨文、IBM 等公司倡议发展起来的。大约从2009年始，“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇。

• 大数据是一个不断演变的概念，当前的兴起，是因为从IT技术到数据积累，都已经发生重大变化。当今世界，大数据无处不在，它影响到了我们的工作、生活和学习，并将继续施加更大的影响。

关于“大数据”概念产生的来龙去脉:

• “大数据”的名称来自于未来学家托夫勒所着的《第三次浪潮》

  尽管“大数据”这个词直到最近才受到人们的高度关注，但早在1980年，着名未来学家托夫勒在其所着的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。从2009年开始“大数据”才成为互联网技术行业中的热门词汇.

• 最早应用“大数据”的是麦肯锡公司（McKinsey）.对“大数据”进行收集和分析的设想，来自于世界着名的管理咨询公司麦肯锡公司。麦肯锡公司看到了各种网络平台记录的个人海量信息具备潜在的商业价值，于是投入大量人力物力进行调研，在2011年6月发布了关于“大数据”的报告，该报告对“大数据”的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。麦肯锡的报告得到了金融界的高度重视，而后逐渐受到了各行各业关注。

• “大数据”的特点由维克托•迈尔-舍恩伯格和肯尼斯•库克耶在《“大数据”时代》中提出维克托•迈尔-舍恩伯格和肯尼斯•克耶编写的《大数据时代》中提出：“大数据”的4V特点：

• Volume（数据量大）

• Velocity（输入和处理速度快）

• Variety（数据多样性）

• Value（价值密度低）

‘伍’ 如何识别虚假数据

如何识别虚假数据

决策本身就够困难的了，更不要说是根据一些糟糕的数据做出决策了。

好的决策应该是“数据驱动”的，但是如果数据有效性不好，就不可能据此做出好的决定。我的整个职业生涯几乎都在做市场调研和调查数据分析方面的工作，根据我的经验，我已经找到了一个试金石，能够判断一组业务数据是否值得在决策过程中引用。

要想从有效（因此也可能是）有用的数据中剔除虚假（因此也是）无效的数据，就需要问以下九个问题。如果对于任何一个问题的答案是“是的”,那么数这些据就是虚假的。

1. 这些数据的来源是否以此牟利？

如果收集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，我曾经听到过一名市场研究员（一名外部顾问）询问雇佣了他的市场营销人员：“你想要数据说什么？”那么他所提交的研究报告中的数据一定经过了仔细地调整，以便反映这个观点。

2. 原始数据是否没有公布？

任何缺少原始数据的研究结果都是虚假的。原始数据不公布一定是因为以下的某一个原因：

原始数据实际上完全证明了别的事情。

原始数据会显示出该研究使用了奇怪的定义或者有偏见的问题。（参见下面的第三点和第五点。）

原始数据不存在，因为研究结果完全是某人的“信口雌黄”,就像他们交易中所说的那样。

3. 是否扭曲了正常的定义？

虽然人类的语言本质上市不精确的，但是如果一份调查问卷或者调查提纲中对于某个词的定义超出了其普遍接受的含义，那么和这个词相关的所有数据就都是虚假的。例如，一项调查将“客户满意”定义为“未退回所购产品”就显然会误导读者，错误地理解你对客户服务的好坏程度。

以上是小编为大家分享的关于如何识别虚假数据的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

‘陆’ 地方统计数据虚假现象产生的原因有哪些

造成统计数据虚假的成因及当前统计数据质量方面存在的问题及原因。1、统计数据人为干扰因素增加。在经济利益主体多元化以及各级政府管理工作的加强和细化的条件下,统计数据直接反映领导政绩,受到各种人为因素的影响。错报、漏报、迟报、虚报等不良现象时有发生。

‘柒’ 什么是经济学论文数据造假

经济学论文数据造假是指经济学科所书写的论文中的数据是假的。
在造假的基础上得出的研究数据,无论有多合理、多缜密,都免不了被发现的命运。
物理史及科学史上最大造假事件之一——舍恩事件，便是最好的证明。