建筑师数据出现误差会有哪些后果

㈠ 企业公示如果数据有误会造成什么后果

数据错误可以更正，但系统会有记录。如果不改正会上异常经营名录，再下一步会上黑名单。建议学习《企业信息公示暂行条例》。

㈡ 数据分析师，碰到数据错误怎么办

数据分析师最怕什么？数据错误！无论你是初级的数据提取师还是高级的商业分析师，无论你是通过数据统计工具埋点获取数据，还是通过SQL汇总或提取数据，又或者是使用Python计算数据。都无法逃脱数据错误的问题。这个看起来非常低级的错误，却是数据分析师永远无法摆脱的痛。
数据错误无法避免
数据错误的问题可能来自分析师主观的操作失误，也可能来自各种客观因素。比如，不同统计工具间的统计逻辑差异，业务方对同一个指标不同的定义和计算规则，用户和合作伙伴行为的复杂性和潜在的欺诈流量，原始数据太脏或缺失，复杂多变走位风骚的业务逻辑，以及需求方可能压根就不知道或者表达清楚自己到底想要什么？
小到单一数据的提取，大到一份商业分析报告，不分重要程度，不分公司大小都会遇到数据错误的问题，甚至连当前市值5千亿美金的Facebook在2012年上市之初的几份季报中也反复的说明我们有一些关键指标出现了错误，不信你往下看。
Facebook2012年2月1日提交S-1文件。在随后的2012年Q3和Q4的季报中专门用一段“关键指标的局限性”(Limitations of Key Metrics)来说明影响指标的因素，以及关键指标中存在的错误。(我在S-1文件中并没有找到Limitations of Key Metrics部分的内容和对地理位置指标算法的披露)
以下是具体内容：
“例如，在2012年6月初，我们发现了我们用于估计用户地理位置的算法中的一个错误，该算法影响了我们在截至2012年3月31日期间对某些用户位置的归属。虽然这个问题没有影响我们的全球MAU总数，但它确实影响了我们对不同地理区域用户的归属。我们估计，截至2012年3月31日，由于误差，美国和加拿大地区的MAU数量被高估了约3%，这些高估被其他地区的低估抵消。此外，我们对用户位置收入的估计也受这些因素的影响。我们定期审查并尽可能调整计算这些指标的流程，以提高其精确性。此外，由于方法上的差异，我们的MAU和DAU估算数将与第三方公布的估算数不同。例如，一些第三方无法精确地度量移动用户，或者无法计算特定用户组的移动用户数，也无法对移动用户数进行分析。”
由于早期Facebook通过IP地址统计PC端的用户地理位置，由于IP地址库本身的精确性问题，以及用户使用代理服务器的问题，造成Facebook对用户地理归属的错误。进而影响了美国和加拿大地区MAU和ARPU值的计算结果。在随后的Q4中Facebook也依然单独说明了这个问题。
2013年Q1的季报中这个问题被移到了风险因素(Risk Factors)中，并一直保留到现在。如果你去看2018年Q4的报告依然会找到这些错误信息。除此之外，还包含重复账户和虚假账户的信息对MAU造成的影响。
Facebook错误确实影响了数据精确性，但这对宏观层面的业务表现并没有影响。换句话说，美国和加拿大的MAU被高估了3%，但并不会影响这两个国家MAU在整体排序中的位置及ARPU值第一的重要性。数据不够精确，但是很准确。
那么既然数据错误这个问题是无法避免的，当遇到这个问题时怎么办呢？结合Facebook的处理方法以及之前的经验，我们给出两个方法：事前说明和事后补救。
事先说明事后补救
事前说明主要是对业务逻辑和衡量指标的统一。如果最基本的指标定义都不一致，那么计算方法也一定是不一致的。这样的结果就是数据错误。所以在最开始，需要先罗列出关键的指标体系，以及每个指标的定义和计算方法。在内形成共识后附在每个分析报告的后面。当然，这是对已有数据的处理方法，还有一种情况就是数据缺失，或者需要预测和推理，这时就需要用到事后补救的方法。
事后补救是针对计算逻辑中的缺失值进行估算时，写清楚现有的条件，你的假设和具体的推算方法。说的直白一点就是当你拍脑袋的时候，告诉大家你是按什么逻辑拍的。是按历史数据增长率算的，还是按行业平均增速估的。每个数值来自哪里等等。
例如，对之前文章中我们讨论的Apple App Store累计下载量进行预测。Apple官方给出的下载量数据只截止到2016年Q1的1000亿。在现有的历史数据下，我们通过回归粗略推测2016年Q2的累积下载量为1162亿。这里没有考虑到iphone销量变化对App下载的影响。
数据错误这件事对分析师来说在所难免，即使主观做到最好，客观因素也不可能面面俱到。人的行为本来就是复杂多变的，不可能用一个简单的数字来涵盖，连Facebook也无法妥善的处理好这样的问题。所以，请理解数据分析师的工作，理解这些混乱且无法改变的客观因素。力求准确，但求精确。
作者：蓝鲸来源:?http://bluewhale.cc/2019-08-05/data-analyst-what-if-your-data-is-wrong.html

㈢ 统计表数据填写错误会有什么后果

没人发现，找时候改过来，发现了，找借口找不到就领导收拾你，没别的了，

㈣ 数据收集方式的不同一般影响计量误差

摘要 数据采集设备中测量误差问题 本文介绍几种误差产生的原因与纠正方法，可供中国测试工程师们在实际工作中参考。现代测量很多都采用数字方式，数字本身的离散特性决定了在数据采集过程中存在一种模拟测量所没有的量化误差，但除了量化误差外还有多种其它因素导致测量不准确，在设计或应用这类系统时必须对此有清楚的认识。本文介绍几种误差产生的原因与纠正方法，可供中国测试工程师们在实际工作中参考。我们的日常工作经常要从显示屏幕上读取测量数据，如汽车仪表盘上用数字表示的速度、实验室温度，或者是示波器上所显示的读数。尽管我们很相信这些测量数据，但它们优良不是****准确的，汽车速度计上所显示的速度很容易出现几公里/小时的误差，温度测试也可能会相差好几度。速度计上的小小误差还不是什么大问题，但当我们建立一个专业的测量和数据采集系统时，认识可能存在的*大误差是非常重要的。任何数字测量系统都存在一个局限，即代表实际测量值的数字是有限的，其*大数量由所使用的位数决定。例如一个8位二进制数有28=256个可能值，如果某个速度计使用8位来表示0到255公里/小时范围的速度，则速度值将以1公里/小时的间隔进行显示，因此司机总会有约0.5公里/小时的误差，这类误差称为量化误差。如果速度范围是0到127公里/小时，那么这256个可能值就被挤入一个更小的空间，误差也相应减小了一半。认为量化误差是仅有的测量误差是一个危险的错误，但也是一个常见错误。各类测量设备包括数据采集产品的产品资料和目录中一般关注几个指标：分辨率、测量范围、采样率和带宽，其中分辨率就是用来代表信号实际值的二进制数字的长度，一般从8位到24位，它只会影响量化误差。多功能数据采集板分辨率一般为12位和16位，量化误差仅占整个测量误差的很小一部分，其它还包括非线性误差、系统噪声和温度漂移误差，这些都可能对结果造成很大影响，具体要看板的设计和应用条件。非线性误差和量化有关。如上所述，量化误差与数据采集板有效范围除以代表测量值的二进制数可能状态数的结果成正比，等于相邻测量值间隔的一半。在实际设备中，离散的各值之间距离并不总是相同的，这种现象造成了非线性误差。非线性误差非常难于校正，因为它要求对高精度信号源进行多次测量才能完成。对线性误差校正则比较容易，线性误差包括增益和偏移误差，两个都可以很简单地凭借y=mx+b等式纠正，对一个高精度信号或已知信号源进行一

㈤ 有时不懂会忽视了量房的重要性，装修公司量房误差会造成什么后果

量房的意义是很重要的，一旦量错了将会产生巨大的分差，导致房屋构造产生极大不合适。

量房的意义

1、了解房屋直观数据。

通过量房准确地了解房屋内各房间的长、宽、高以及门、窗、空调、暖气等的位置。

2、吊柜顶部与屋顶不平行

错误的量房结果导致错误的设计。吊柜顶明明是平的，却因为屋顶的不平而产生了左右宽度不一致的难看缝隙，想弥补也来不及了。

3、门关不上

门缝越来越大，或门套变小垂直距离量不准，门套的对称点也就找不准，时间长了门套必然变形，有的门缝越来越大，有的则门套变小，门都关不上了。

4、预算不断超支

量房和设计的不精准，产生的问题只好在装修后期弥补，导致装修者不断被动的为装修公司的失职买单。

综上所述，有时不懂会忽视了量房的重要性，装修公司量房误差会造成业主和装修公司两者的两难之中。

㈥ 数据分析常见的犯错问题有哪些

1、分析目标不明确

“海量的数据其实并不能产生海量的财富”，许多数据分析人员由于没有制定清晰的分析目标，常常在海量数据中混乱，要么是收集了错误的数据，要么收集的数据不够完整，这会导致数据分析的结果不够准确。

2、收集数据时产生误差

当我们捕获数据的软件或硬件出错时，就会出现一定的误差。例如，使用日志与服务器不同步，则可能丢失移动应用程序上的用户行为信息。同样，如果我们使用像麦克风这样的硬件传感器，我们的录音可能会捕捉到背景噪音或其他电信号的干扰。

3、样本缺乏代表性

在进行数据分析时，一定要有可信的数据样本，这是确保数据分析结果靠不靠谱的关键，如果数据样本不具代表性，终分析的结果也就没有价值。因此，对于数据样本，也要求完整和全面，用单一的、不具代表性的数据来代替全部数据进行分析，这种片面的数据得到的分析结果有可能完全是错误的。

4、相关关系和因果关系混乱

大部分的数据分析人员在处理大数据时假设相关关系直接影响因果关系。使用大数据来理解两个变量之间的相关性通常是一个很好的实践方法，但是，总是使用“因果”类比可能导致虚假的预测和无效的决定。要想实现数据分析的好效果，必须理解相关关系和因果关系两者的根本区别。相关关系往往是指同时观察X和Y的变化，而因果关系意味着X导致Y。在数据分析中，这是两个完全不同的事情，但是许多数据分析人员往往忽视了它们的区别。

5、脱离业务实际

一个专业的数据分析人员，必须非常熟悉所分析项目的行业情况、业务流程以及相关知识，因为数据分析的终结果是解决项目中存在的问题，或者给行业的决策者提供参考意见。如果不能很好地将业务知识和数据分析工作结合起来，脱离业务实际而只关心数据，在这种情况下得到的分析结果将不具有参考价值。

关于数据分析常见的犯错问题有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

㈦ revit建模结构柱偏差几毫米有影响吗

没有什么影响