业务数据造假怎么检查

㈠ 如何判断GDP有数据造假

只是看相关统计数据是很难发现造假，因为统计数据不是给普通老百姓看的，没有专业知识你根本不明白统计数据的意义和作用。所以，不要认为这是宣传手段，业内人士确实在使用这些数字，可用性还是很高的。数据参水是有的，但总体结果还是可信的。统计局在发布的时候会用一些技术性方法去除水分，业内人士对一些系统性原因产生的错误也会有自己的估计。数据打架的原因往往是因为”统计口径“的不同，而不是作假。例如，各省GDP比全国GDP高，这是因为有些跨省业务的重复统计，会在全国的统计报表中去除。汇丰的PMI跟统计局的差距很大，因为规模不同的企业占据的权重不同。初学统计的人，往往陷入统计陷阱。均值并不能说明整体的分布状况，我们还会考虑方差、偏度、峰度等等统计指标。概念不明晰造成的认知错误。比如CPI，要看这”消费篮子“里的构成与比重，CPI中就不包括房价，所以房价对CPI毫无影响；还有电子产品，虽然我们买的比较少，但价值比较高，这类商品的降价也会对CPI数值产生一定的副作用。绝不能简单的把CPI看成是物价。

㈡ 注意：审稿人是这样判断你的数据是不是造假的！

数据审核是医学论文审稿流程的重要环节 ，可以保障论文质量且有效防范学术不端。 01 审稿人如何识别数据真假？ 我将通过以下案例 ，利用GraphPad Prism 软件教大家识别文章是否存在论文造假的嫌疑！  实际案例：  验证：    在数据审核时，审稿人认 为 两 组 患 者 LVEDD的均值相差并不大 ，对其是否真的具有统计学意义存疑。虽然稿件并未提供 LVEDD 的原始数值 ，应 用 GraphPad Prism 软 件 ，编 辑 仍 可 以利用文中提供的均数 ，标准差及样本量进行两样 本 均 数 的 t 检 验 ，从 而 对 统 计 结 果 进 行 验证。  操作： 打 开 软件 ，在欢迎界面 New Table & Graph 选框中选择 Column → Enter and plot error values already calculated elsewhere → Mean，SD，N → Create，创建并进入数据表。 录入数据后 ，在工具栏选择 Analyze → Column analyses → t tests （and nonparametric tests） → OK。Parameters 对 话框中 ，可选择非配对的 t 检验（Unpaired t test. Assume both populations have the same SD）或方差不齐时的 t’检验（Unpaired t test with Welch’s correction. Do not assume equal SDs）。 在不知道方差齐性的情况下 ，先选择 t 检验 ，点击 OK，即可生成统计结果表单。 如果方差齐性检验的 P ＞ 0.05，说明两样本方差相等 ，表单中 t 检验有效  反之 ，则需返回到 Parameters 对话框 ，选择方差不齐时的 t’检验。  结论： 本例两组方差齐次性检验的 P ＞ 0.05（F test to compare variances，P ＝ 0.1560），且 t 检验的 P ＝ 0.1384，说明两组患者的 LVEDD 不具有统计学差异 ，文章的结果确实存在问题。之后审稿人用同样的操作对文章的其他数据逐一进行检验，又发现多处 P值错误。编辑部经讨论，认为此稿件数据不可靠 ，结论不可信 ，给予退稿。 02 Prism 9数据处理教程 一、轻松上手GraphPad9.0新功能教程 1、GraphPad Prism9.0-新功能介绍 2、GraphPad Prism入门-Prism速览 3、GraphPad Prism入门-Prism的数据表 4、GraphPad Prism9.0视频:主成分分析(PCA) 5、GraphPad Prism9.0视频:多变量数据表 6、GraphPad Prism9.0统计教程:如何做T检验 7、GraphPad Prism9.0绘制光滑曲线视频教程 8、GraphPad Prism9.0做独立T（配对T）检验估算图 9、GraphPad Prism9.0单因素方差分析 10、GraphPad Prism9.0自动标注两两比较结果 11、GraphPad Prism9.0双Y轴叠加柱状图绘制视频教程 二、手把手教你用GraphPad做符合SCI投稿的标准图 1、配对t检验的统计分析及图形绘制 2、重复测量资料方差分析的统计分析与图形绘制 3、完全随机设计资料方差分析的统计分析及图形绘制 4、成组设计的t检验的统计分析及图形绘制 5、简单线性回归和线性相关的图形绘制 6、重复测量资料方差分析的统计分析与图形绘制 7、简单线性回归和线性相关的图形绘制 8、两组独立样本的秩和检验的统计分析与图形绘制 9、因设计资料方差分析的统计分析与图形绘制2 10、多组独立样本的秩和检验的统计分析与图形绘制 11、非线性拟合（拟合存活曲线） 12、通过实例学习GraphPad_Prism作图的流程 三、GraphPad教你如何做高逼格SCI统计图 1、SCI制图规范及简介 2、Excel2013作图 3、Graphpad制图 4、Graphpad制作生存曲线 5、lmageJ作图 6、Photoshop拼图 7、PPT拼图 8、Grappad绘制单式柱状图 9、Grappad绘制复式柱状图 10、Graphpad绘制相关性曲线 11、Graphpad绘制柱状散点图 12、Graphpad绘制折线图(实操) 13、Graphpad拼图 14、Photoshop拼图(实操) 03 避免数据重复技巧 一、数据分析必备软件合集 salmon转录组数据分析工具 Python数据分析教程 Trifacta数据整理工具 Rapid Miner数据清洗工具 Rattle GUI数据处理转换 Qlikview 数据分析可视化 样本量计算-软件GPower 网页版SRTt统计学数据分析 网页版SHEsis数据统计分析 Epidate 3.1--数据分析工具 数据提取神器—GetData Graphpad prism9.0、sas 9.4最新版 Stata中文版V15.1、spss 26、Origin2021 二、零基础精通科研数据处理 生存分析:生存曲线的绘制方法，多重比较和计划比较 Research Article图片类型分析 如何在多个软件中绘制Column图 XY图和Column图拓展 如何在多个软件中绘制双Y轴图 绘制显菩性差异的标注和连接线 双尾T检验:对两列数据进行F检验和双尾T检验 单尾T检验:对两列数据进行F检验和单尾T检验 细胞毒实验的半数抑制浓度IC50的计算方法 模糊数据图的重新绘图:原始数据补救 数据图在后期修改时如何调整字体 如何对图像中的颗粒等结构进行计数 如何测定图像中结构的大小和距离 共聚焦、电泳等图片的半定量分析 三、适合医学科研人员的统计学教程 T检验.docx 聚类分析.ppt 秩和检验.ppt P值和FDR的关系.docx 方差分析(ANOVA) .docx 医学统计学分析基本思路指南.docx 编辑视角下统计学知识的应用.pdf 统计学审查在医学论文审稿中的必要性.pdf 用R做贝叶氏斯分析-.pdf 循证医学和临床医学论文中统计学问题编辑监审的必要性 MedCalc常用统计分析教程（思维导图版本）

㈢ 整治工作实弄虚作假自查报告

弄虚作假不仅影响党和政府的科学决策，损害人民群众的利益，还会挫伤那些踏实干事的党员干部的工作积极性，败坏党内政治生态。对于此类不正之风，必须严肃制止。

整治工作实弄虚作假自查报告范文一：

根据省、州统计局关于“开展统计上弄虚作假行为专项整治”的要求，县统计局进行了相关工作部署进行贯彻落实，现将自查情况报告如下：

一、组织领导

为认真开展“统计上弄虚作假行为专项整治工作”，统计局领导高度重视此项工作，成立了工作领导小组，由局长任组长，副局长任办公室主任亲自抓好此项工作，并编制了工作方案。

瓮安县政府召开统计工作弄虚作假行为专项整治工作会。县统计局、发改局、工信局、住建局等部门和13个乡镇、街道办事处主要负责人等共40余人参会。

会议传达了省、州统计局专项整治工作相关文件精神和《瓮安县统计局关于开展统计上弄虚作假行为专项整治工作方案》，对具体工作进行安排部署。

会议要求，“三上”联网直报企业、行业主管部门及乡(镇、社区)按照各自的职责分工进行自查，并在规定时间内上报自查表和自查报告，确保专项整治工作不走过程，做好准备迎接省、州统计局的检查。各相关部门和企业要认真领会方案内容，严格按照工作方案开展自查自纠，严格依法统计，进一步夯实统计基础工作，做到数出有据，真实可靠，确保统计数据质量。同时将对抽查阶段发现的统计违法违纪行为依法严肃查处和纠正，集中通报或曝光。

二、认真开展自查工作

一是组织全局职工认真学习省州“开展统计上弄虚作假行为专项整治工作的通知”文件精神，认真领会文件精神及自查工作内容。

二是落实专人负责此项自查工作，逐一开展自查，并形成自查记录、自查表和自查报告，对查出的问题要建立统计台帐登记。同时，对工作中查出的问题及时进行整改，不能及时整改的，要求制定整改计划，落实整改责任人和责任单位，分阶段进行整改。

三、自查结果

经过近一个月的认真自查，瓮安县共自查了125户限止企业20xx年上半年“工业总产值”指标、限额以上批发零售住宿餐饮企业20xx年上半年“零售额”指标、房地产开发企业和固定资产投资项目20xx年上半年“本年完成投资”指标、能源统计20xx年上半年“综合能源消费量”和 “原煤生产量”指标及上半年的名录库入库条件工作，瓮安县无下列情况：

1、自行修改统计资料、编造虚假统计数据的;

2、要求统计机构、统计人员或者其他机构人员伪造、篡改统计资料的;

3、明知统计数据不实，不履行职责进行调查核实的;

4、提供不真实或者不完整的统计资料的;

5、拒绝、阻碍统计调查、统计检查的;

6、不符合条件入库的企业。

通过此次开展统计上弄虚作假行为专项整治工作,进一步宣传了《统计法》，增强各级领导干部、广大统计人员、统计调查对象和社会公众依法统计的意识，引导各级领导干部进一步树立正确的价值观、政绩观;通过查处和纠正在统计上弄虚作假的违法违纪行为，相关制度得到了建设和落实，营造出了依法统计的良好社会环境，为提高政府的统计能力、提高统计数据质量和提高政府统计公信力提供强有力的法制保障。

整治工作实弄虚作假自查报告范文二：

根据市委活动办《关于报送“四风”突出问题专项整治工作总结的通知》工作要求，现将市统计局牵头开展统计上弄虚作假行为专项整治工作情况总结如下：

一、整治措施及工作成效

(一)高度重视，深化认识，夯实整治工作基础。

一是加强领导，健全组织。年初，我局以党的群众路线教育实践活动为契机，围绕为民务实清廉主题，根据国家统计局国统字〔20xx〕9号、省统计局黔统字〔20xx〕84号文件关于开展统计上弄虚作假行为专项整治工作精神和市委“四风”突出问题整治安排部署，局领导班子高度重视，成立了以局长为组长、分管领导为副组长、法规专业人员及具有统计执法资格的人员为成员的领导小组，领导小组办公室下设在法规科，由法规专业人员及具有统计执法资格的人员具体实施开展自查自纠和相关整治工作。

二是加强教育，深化思想认识。除积极组织参加和开展统计法律法规专题培训外，我局先后对各县(区、市)统计局、市属各工作部门印发了《遵义市统计局关于认真开展统计上弄虚作假行为专项整治工作的通知》(遵市统〔20xx〕62号)和《遵义市统计局关于坚决制止和严肃查处在统计上弄虚作假的通知》(遵市统〔20xx〕3号)文件，并多次在全市统计工作会、干部职工会上反复强调，要求县、区(市)各级统计机构和统计人员进一步深化思想认识，严明统计纪律，严格依法履职，在工作中坚守以数据质量为生命、视求真务实为天职的职业道德操守，不得以任何理由编造假数据、虚报工作业绩。

(二)完善考核评价体系，加大数据审核评估力度。

一是积极查找现行评估体系中的漏洞和问题。今年以来，我局进一步制定和完善了《遵义市社会消费品零售总额评估暂行办法》、《遵义市规模工业增加值评估暂行办法》和《遵义市固定资产投资数据评估暂行办法》，用文字表述具体的评估过程，并加大了对评估方案的培训力度，确保评估依据更加客观、评估办法更加科学、评估程序更加规范、评估结果更加真实。

二是加大对县级统计局工作的指导，加强数据审核力度，确保搜集、审核、录入的统计数据与统计调查对象报送的统计资料相一致。同时，加强业务培训，增强统计人员对指标之间协调性的分析能力，确保各项指标相互匹配、有据可依。

(三)加大统计执法力度，严厉打击统计弄虚作假行为。

一是加强统计执法检查，坚决查处一些地方和单位制造假数据、虚报工作业绩。一方面，组织各级统计机构认真开展自查，坚决制止和纠正编造各项经济指标的本期数和同期数等行为，坚决清理把统计部门作为招商引资、经济增长、民生改善和节能减排第一责任单位的有关文件和做法，要求各县、区(市)统计局积极向地方政府汇报说明情况，与有关部门进行沟通协调，坚决取消违背统计法精神、影响统计工作独立性的有关做法，对要求停止而不停止、要求纠正而不纠正的，按伪造统计数据处理。另一方面，认真梳理群众信访举报、媒体披露、网络反映和案件检查工作中发现的弄虚作假、虚报浮夸问题，上下联动，组织开展统计工作自查、重点抽查、专项检查和交叉检查，及时查处和纠正在工业统计、固定资产投资统计等方面存在的数据不实问题。活动开展以来已开展数据质量检查30余次，检查工业企业52家，检查投资、建筑、房地产项目62个。

二是加大统计执法力度，严厉打击统计上弄虚作假行为。对违反统计法律法规、损害统计数据质量和政府统计公信力的，坚决依法予以制止和惩处。活动开展我局以来共计查处统计弄虚作假行为124起，其中：对存在问题发出统计检查一次性告知函的单位有70个，对统计违法案件立案并结案54起，4家单位受罚款处罚、50家单位受行政警告并通报批评。通过严格执法、依法治统，使各类虚报、瞒报、拒报、迟报和伪造篡改统计资料等统计违法行为得到有效遏制。

二、存在的.问题和困难

(一)部分统计对象的支持配合力度不够

出于保护个人隐私和商业秘密等原因，部分企业和统计调查对象配合程度不高，不如实提供统计数据，瞒报、漏报、迟报、拒报现象一定程度存在。

(二)统计执法不力

一是统计执法力量薄弱。各级各地区统计执法机构不健全，专职人员少，一些县区甚至没有专项执法人员;部分执法人员对相应法律知识、统计方法制度、财务会计等专业知识掌握不够全面、深入，影响办案速度和办案质量。

二是执法环境差。统计执法规章制度不健全，法制宣传力度不够，在实际工作中，依法检查处理统计违法案件难度较大，有些企业和个人法制意识淡薄，对执法工作不重视、不配合，对查处的违法事实不以为然，甚至对统计部门做出的处罚决定置若罔闻，这类情况使统计执法工作很难开展，也严重影响了统计执法者的信心。

三是执法力度偏软偏弱。日常统计执法检查时间少、次数少，检查不够严格，对发现问题的单位责令整改的多、处罚的少，在执法工作中存在着不敢查、不敢管，失之于软、失之于宽的现象。

三、下步工作打算及建议

(一)进一步加强统计法制建设

一是积极上报协调地方政府及相关部门，及时健全机构、补足人员，加强业务培训，充实执法力量。

二是强化统计执法体制机制建设。建立和完善统计执法检查常态化制度，对我市范围内的企业进行定期的数据质量检查，对存在统计违法的案件，发现一件，查处一件。

三是加强对统计法律法规的宣传力度。不断创新统计法律法规宣传方式，使统计法律法规进企业、进社区，广泛深入百姓家中，提高全社会对统计法律法规和统计相关知识的知晓率，进一步改善执法环境，预防统计数据虚报、漏报、迟报、拒报等统计违法行为的发生。

㈣ 伪造的原始数据经过统计处理后能查出来数据造假么

只要是假的就肯定会存在蜘丝马迹，要认真查肯定还是可以查出来的。
比如说收款记录，虽然在数据库里面修改的，从软件系统的角度来说，是已经查不出来问题了，但还是有实物票据、台帐可查。
所以还是一句话，假的肯定真不了。

㈤ 提供原始数据怎么知道有没有造假

通过对比的方法。原始数据是指直接获取，没有经过加工或者第三方传递获得的数据，为了检测原始数据的真实性，我们可以和现有的旧数据进行对比，没有差异，证明没造假。

㈥ 篡改实验数据如何发现

要造假初级的大概是直接篡改实验数据，进行二次采样，然后修改样本量计算依据。实验做完从数据到统计都没问题，但就是造假了。

实验数据（experiment data） 是指在实验中控制实验对象而搜集到的变量的数据。搜集数据的另一类方法是通过实验，在实验中控制一个或多个变量，在有控制的条件下得到观测结果。

例如，对在一起饲养的一群牲畜，分别喂给不同的饲料，以检验不同饲料对牲畜增重的影 响。实验是检验变量间因果关系的一种方法。在实验中，研究人员要控制某一情形的所有相关方面，操纵少数感兴趣的变量，然后观察实验的结果。

㈦ 凯乐科技财务造假是怎么查出来的

新年伊始，湖北凯乐科技股份有限公司（简称“凯乐科技”或“*ST凯乐”）基本锁定2023年退市第一股的名额。2月8日，*ST凯乐收到上海证券交易所下发的文件，上交所决定终止其股票上市。

雷达财经了解到，凯乐科技于2000年登陆A股资本市场。在此之后，公司曾频繁变换主业，凯乐科技因此还被外界冠上A股“故事大王”的称号，但公司的许多转型尝试其实并没能达到预想的效果。

2015年，凯乐科技正式进军专网通信业务，但一度成为公司支柱业务的专网通信业务，让凯乐科技坠入深渊。2016年至2020年，凯乐科技五年累计虚增512.25亿元营业收入及59.36亿元利润总额。

事实上，即将从A股撤场的*ST凯乐，身上的“顽疾”不少。即便此次不触及交易类退市情形，*ST凯乐也有可能因触及财务类退市或重大违法强制退市情形而与A股告别。

*ST凯乐成A股开年退市第一股

2月8日，上海证券交易所发布一则公告，宣布了湖北凯乐科技股份有限公司将要终止股票交易的消息，这意味着*ST凯乐的A股之旅将画上句号。

公告中提到，去年12月29日至今年2月2日，该公司的股票连续20个交易日的每日收盘价均低于人民币1元。由于上述情形属于相关股票上市规则中规定的股票终止上市情形，根据相关规定，经上海证券交易所上市委员会审核，决定终止*ST凯乐股票上市。

次日，*ST凯乐发布公告称，公司股票不进入退市整理期交易；公司股票将于2月15日终止上市暨摘牌；公司目前正与券商进行接洽，拟签订《委托股票转让协议书》，委托其提供股份转让服务，并授权其办理股份退出登记，股份确权及股份登记和挂牌转让的有关事宜。

*ST凯乐股票终止上市后，将进入全国中小企业股份转让系统有限责任公司依托主板券商代办股份转让系统设立并代为管理的两网公司及退市公司板块挂牌转让。

值得一提的是，*ST凯乐在A股的谢幕，是本年度第一个从资本市场退市的公司。同时*ST凯乐的黯然离场，也是继去年4月*ST艾格退市后，A股市场上最新的一个交易类退市的案例。

除了*ST凯乐外，目前A股的资本市场中还有别的股票也处于退市的边缘，如*ST金洲2月3日已收到深交所下发的《事先告知书》。

年初至今，已有*ST银河、*ST奇信、*ST荣华、*ST宜康、*ST山航B、*ST深南、*ST辅仁、*ST吉艾、*ST科林、*ST西源等数家*ST公司预告，公司将触及财务类退市指标。

此外，*ST紫晶、*ST泽达、*ST新海和*ST计通等公司也有可能面临重大违法强制退市风险。

事实上，近年从A股退市的公司数量不断攀升。相关数据显示，2019年2021年，A股分别有10家、16家、20家公司退市。而到了2022年，这一数字飙升至40家以上，再度创下年度退市公司数量的历史新高。

2月2日，中国证监会召开的2023年系统工作会议认为，常态化退市格局基本形成。

增量研究院院长张奥平指出，全面注册制后退市常态化，市场将“有进有出、良性循环”。

北京大学光华管理学院院长刘俏表示，在全面注册制改革实施的大背景下，上市供给的增加，退市难度会降下来，预计未来企业会出现分层，退市企业数量会显着增加。在刘俏看来，好的企业会受到投资者的青睐，而有些企业则需要面临淘汰出局的结果。在退市常态化实施后，市场范围的扩大会让投资者对表现差的企业用脚投票。

公司曾频繁变换主业

雷达财经了解到，湖北凯乐科技股份有限公司成立于1993年2月，公司成立至今已有30年左右的发展历史。

官网显示，凯乐科技是一家专注于大通信产业闭环及互联网领域的高科技企业，公司集光纤、光缆、数据线缆、射频同轴电缆、光电元器件等光电通信产品的研发、生产、销售为一体。

天眼查显示，在成立至今的这段时间里，凯乐科技曾先后获得过5轮融资，陆续吸引到了包括银河生物、华工创投、天风证券、农银国际等在内的投资方。

提到凯乐科技，就不得不提到公司曾经的董事长朱弟雄。在回顾公司一路走来的发展历程时，原凯乐科技董事长朱弟雄曾感慨道，“岁月有证，沧海桑田，30多年在人类历史的长河中犹如白驹过隙，但对于凯乐人，却是艰苦创业，从无到有，从小到大的30多年，是泉源涌动、真诚为民、服务社会、创造辉煌的30多年”。

1982年，朱弟雄开始下海创业，彼时公司主营塑料管材。在朱弟雄的带领下，公司从一个乡镇小厂不断壮大成为塑料制品行业的知名企业。

2000年7月，湖北凯乐科技股份有限公司成功在上海证券交易所挂牌交易，成为了国内资本市场上的第1000家上市公司。据此计算，凯乐科技登陆A股的时间已达20余载。

在登陆资本市场以后，凯乐科技的公司业务几经调整。2002年，凯乐科技进军光通信行业。2004年，凯乐科技又杀入房地产行业。两年之后，凯乐科技投身教育领域。等到了2008年，凯乐科技的业务又延伸至白酒赛道。然而，凯乐科技的诸多转型尝试，并未达到预期，朱弟雄甚至还打算涉足民营银行，最终也未能成行。

2015年，凯乐科技开始进军专网通信业务。自进军专网通信赛道以来，该业务一度成为公司的营收支柱。财报显示，2016年，凯乐科技专网通信业务营收高达51.53亿元，占当年总营收的比重超过六成。2017年至2020年，凯乐科技专网通信业务占总营收的比重不断攀升，分别达到73.46%、86.88%、86.36%和91.51%。

不过，凯乐科技介入专网通信业务后，却身陷财务造假风波。被虚假繁荣迷惑的凯乐科技，最终不得不自食财务造假行为的恶果。

去年6月，身为*ST凯乐一把手的朱弟雄，因病辞去了公司董事长、董事、董事会战略委员会主任委员职务及控股子公司所任的职务，从公司的管理一线位置撤出。天眼查显示，朱弟雄目前仍为凯乐科技的法定代表人。

㈧ 如何检测业务数据中的异常

处理异常值

异常值的定义是与均值的偏差超过两倍标准，但是在脏数据中，异常值的情况不止这一种：

1）比如一列数据你打开看全部是数字，当你把它当数值型处理，它会报错；那就得仔细查找原因，遇到比较多的情况是一列数字中夹杂了几个奇怪的字符串或者符号等元素，如果几万条数据中只有一两个这种字符，即使认真从前到后仔细查看也很难发现还浪费大量时间，效率极低。

还有一种情况比较常见，就是看起来是数字，实际上都是字符串的形式，但是以表格查看的时候是看不到字符串的引号；这两种情况可以通过查看特征类型来提前发现，在python中用type()或者dtypes()函数，两者使用对象有差别，可自行了解；

2）几种常用异常值检测方法：

• 3σ探测方法

3σ探测方法的思想其实就是来源于切比雪夫不等式。

对于任意ε>0，有：

当时，如果总体为一般总体的时候，统计数据与平均值的离散程度可以由其标准差反映，因此有：

• 一般所有数据中，至少有3/4（或75%）的数据位于平均2个标准差范围内。

• 所有数据中，至少有8/9（或88.9%）的数据位于平均数3个标准差范围内。

• 所有数据中，至少有24/25（或96%)的数据位于平均数5个标准差范围内。
  

所以如果我们一般是把超过三个离散值的数据称之为异常值。这个方法在实际应用中很方便的使用，但是他只有在单个属性的情况下才适用。

• z-score
  

Z-score是一维或低维特征空中的参数异常检测方法。该技术假定数据是高斯分，异常值是分布尾部的数据点，因此远离数据的平均值。距离的远近取决于使用公式计算的归一化数点z i的设定阈值Zthr：



Zthr值一般设置为2.5、3.0和3.5。该技术是使用KNIME工作流中的行过滤器节点实现的。

这种异常值处理需要结合最终需求来决定怎么处理，常见的是不处理或者按缺失值的方法处理，但是在实际场景中，异常值有时候会有非常突出的表现，比如在现金贷业务中，异常值中的坏账率远高于整体坏账水平或其他区间坏账水平，这时候异常值就得保留并作为决策阈值的参考值。

• IQR

观察箱型图，或者通过IQR（InterQuartile Range）计算可以得到数据分布的第一和第四分位数，异常值是位于四分位数范围之外的数据点。

这个方法真的很简单，因为只需要给数据排个序就行了，显然过于笼统，但在实际场景中，观察箱型图仍然是一个很好的探索数据分布的方法。

毕竟，所有复杂的探索，都是从最开始简单的探索一步步得来的嘛！

㈨ 如何认识猪场生产数据造假问题

每次清点猪数，就会发现实际数量比统计的数量要多一些，就说明存在造假问题哦
1.原材料及在产品变动报表：从生产部门取得原材料以及在产品月度报表，关注产成品产量增加的同时，相应的原材料和在产品是否有出入库记录；并且抽查出入库单，审核出入库单是否正常授权。如果公司财务造假，而生产部门的资料并没有配套造假，那就可以拿到造假证据。
2．生产日志：查看最近两年每条产线的生产记录，计算每小时产量是否大幅变动。在机器没更新的情况下，如果每小时产量发生重大变化，就需要向生产部门询问原因。如果获得的答案与财务数据不匹配，那就得到了一个间接造假证据。
3．生产人员名单：要求人力资源部门提供生产人员名单，并检查人数是否与产线的标准配置相一致。
4．销售订单与生产部门的产成品出库单：从财务部门取得销售订单明细，再从生产部门取得产成品出库单。把销售订单和产成品出库单对比，如果出库记录和销售记录对不上就很可能有问题。
5．成本计算表：检查近两年的成本变动，特别是制造费用摊销情况，查看产量增加是否同时减少了摊销成本。进一步获取制造费用明细，检查每个科目的变化。

㈩ 如何运用断点回归的方法来检测数据造假

运用图形来分析处置效应是否存在是断点回归分析的基础。图形分析在断点回归的实施中扮演着重要的角色，通过将样本点和决定处置的关键变量在坐标系中描述出来，便可以清楚的看到临界值附近的样本点是否存在跳跃。如果样本点存在跳跃，那么说明确实存在处置效应，相反，如果样本点没有出现相应的跳跃，那么说明断点回归的模型识别可能存在问题。当我们从图形分析中发现了临界值处存在处置效应，那么就应当做进一步更加细致的计量实证分析。为了使图形更为直观，需要根据决定处置的关键变量来划分箱体（Bin）和箱体的范围[转载]断点回归及其在经济学中的应用，并在该范围内计算变量的均值。一般而言，箱体的范围需要大到包含足够多的样本使其样本点在临界值两边都比较平滑，但又要小到一定程度使得样本点在临界值处的跳跃能够明显的显现出来。