Некоторые ошибки, которые могут возникнуть при анализе числовых данных:

• Использование недостоверной информационной базы. 1 Если полагаться на непроверенные, сомнительные сведения, то результаты анализа будут недостоверными. 1
• Неточные или некорректные расчёты. 1 Малейшая ошибка при расчёте даже одного показателя приведёт к ошибочным расчётам и результатам всего исследования. 1
• Некорректная интерпретация фактов и данных. 1 Чаще всего проявляется в виде неверного истолкования фактов на фоне неправильного восприятия сведений или некорректного понимания научных канонов, терминов, правил. 1
• Неправильное форматирование данных. 2 Данные, представленные в разных форматах, трудно анализировать. 2 Например, если даты не приведены к единому формату, могут возникнуть ошибки при их сортировке или анализе временных рядов. 2
• Отсутствие нормализации данных. 2 Без нормализации данные трудно анализировать и моделировать. 2 Например, при построении модели машинного обучения ненормализованные данные могут привести к смещению модели в сторону более крупных значений. 2
• Выбросы. 2 Экстремальные значения, которые сильно отклоняются от других наблюдений в наборе данных, могут искажать результаты анализа. 2

Чтобы избежать ошибок, рекомендуется регулярно проверять данные на ошибки, проводить автоматические процедуры валидации данных и использовать правила целостности данных. 2