大數據時代的小數據甄別與分析
在大數據智能時代，有時候小數據的人工決策分析也非常重要。做經濟數據分析，采集統計數據常常會有數據“噪聲”，如何甄別認為數據統計帶來錯誤？如何用不全面的錯誤數據得出正確的分析結論？如果處理反常的數據變化？今天老王談幾個重要原則。
1、凡是吹牛逼不上稅的經濟數據，一般容易產生虛報；如果數據還列入地方與企業的政績追求指標體系，虛報的數據更多。如招商引資數據、農業生產數據（目前已取消農業稅）等等；
2、凡是吹牛逼要上稅的經濟數據，一般容易瞞報；如工資與獎金等各類收入、企業產值與利潤等；如果這類指標被列入業績考核，則雖然免不了瞞報，但統計數據會相對真實一點。
3、凡是可以交叉驗證的指標，一般數據統計會相對真實，因為統計人員怕出丑。如一些進出口數據，可以與其他國家與世界組織統計的進出口數據進行交叉驗證，因為數據誤差容易甄別，所以相對真實。
4、凡是統計口徑一致的數據，即使數據統計范圍不全面，數值是錯，但用于與上年比較，進行趨勢分析也可以負負得正，準確的反應發展趨勢。比如：某種產品的社會庫存量可能統計的不全面，難以反映真實的社會庫存量，是錯的。但是如果作為

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