大數據時(shí)代的小數據甄別與分析
在大數據智能時(shí)代，有時(shí)候小數據的人工決策分析也非常重要。做經(jīng)濟數據分析，采集統計數據常常會(huì )有數據“噪聲”，如何甄別認為數據統計帶來(lái)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(gè)重要原則。
1、凡是吹牛逼不上稅的經(jīng)濟數據，一般容易產(chǎn)生虛報；如果數據還列入地方與企業(yè)的政績(jì)追求指標體系，虛報的數據更多。如招商引資數據、農業(yè)生產(chǎn)數據（目前已取消農業(yè)稅）等等；
2、凡是吹牛逼要上稅的經(jīng)濟數據，一般容易瞞報；如工資與獎金等各類(lèi)收入、企業(yè)產(chǎn)值與利潤等；如果這類(lèi)指標被列入業(yè)績(jì)考核，則雖然免不了瞞報，但統計數據會(huì )相對真實(shí)一點(diǎn)。
3、凡是可以交叉驗證的指標，一般數據統計會(huì )相對真實(shí)，因為統計人員怕出丑。如一些進(jìn)出口數據，可以與其他國家與世界組織統計的進(jìn)出口數據進(jìn)行交叉驗證，因為數據誤差容易甄別，所以相對真實(shí)。
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(jìn)行趨勢分析也可以負負得正，準確的反應發(fā)展趨勢。比如：某種產(chǎn)品的社會(huì )庫存量可能統計的不全面，難以反映真實(shí)的社會(huì )庫存量，是錯的。但是如果作為