Некоторые ошибки, которые могут возникнуть при анализе данных на основе наибольшего и наименьшего значений:

• Малая выборка. 1 Использование слишком малого количества данных для анализа может привести к статистически незначимым результатам. 1 Например, если выборка из 10 человек показывает, что 90% из них предпочитают определённый продукт, это не обязательно означает, что такое предпочтение характерно для всей популяции. 1
• Неучёт изменений во времени. 1 Если данные собраны только за один конкретный период, они могут не отражать долгосрочных тенденций или сезонных колебаний. 1 Например, анализ продаж только за летний период может показать высокую популярность определённых товаров, но эти данные могут не быть релевантными в другие времена года. 1
• Данные, собранные в разных условиях или разными методами. 1 Смешение таких данных может привести к искажению результатов и ложным выводам. 1 Например, результаты онлайн-опроса могут показывать более высокий уровень технической грамотности, чем результаты офлайн-опроса. 1
• Пропущенные данные. 1 Они могут возникать по разным причинам, например из-за неполной записи данных, ошибок при сборе или несовместимости форматов. 1 Неправильная обработка пропущенных данных может привести к смещению в результатах анализа. 1
• Ошибки в данных. 1 Они могут возникнуть на этапе сбора данных, ввода или передачи данных и проявляться в виде опечаток, неправильных форматов, неверных кодировок, дубликатов или логических несоответствий. 1
• Неправильные или нерелевантные данные. 1 Использование таких данных может привести к неверным выводам и ложным корреляциям. 1 Например, включение данных о температуре в анализ продаж, где температура не является фактором, может создать ложное ощущение связи между переменными. 1
• Выбросы. 12 Это экстремальные значения, которые сильно отклоняются от других наблюдений в наборе данных. 1 Они могут быть результатом ошибок при сборе данных или действительно отражать редкие события. 1 Выбросы могут искажать результаты анализа, особенно если используются такие метрики, как среднее значение, которое чувствительно к выбросам. 1