大数据时代的小数据甄别与分析

大数据时代的小数据甄别与分析
在大数据智能时代，有时候小数据的人工决策分析也非常重要。做经济数据分析，采集统计数据常常会有数据“噪声”，如何甄别认为数据统计带来错误？如何用不全面的错误数据得出正确的分析结论？如果处理反常的数据变化？今天老王谈几个重要原则。
1、凡是吹牛逼不上税的经济数据，一般容易产生虚报；如果数据还列入地方与企业的政绩追求指标体系，虚报的数据更多。如招商引资数据、农业生产数据（目前已取消农业税）等等；
2、凡是吹牛逼要上税的经济数据，一般容易瞒报；如工资与奖金等各类收入、企业产值与利润等；如果这类指标被列入业绩考核，则虽然免不了瞒报，但统计数据会相对真实一点。
3、凡是可以交叉验证的指标，一般数据统计会相对真实，因为统计人员怕出丑。如一些进出口数据，可以与其他国家与世界组织统计的进出口数据进行交叉验证，因为数据误差容易甄别，所以相对真实。
4、凡是统计口径一致的数据，即使数据统计范围不全面，数值是错，但用于与上年比较，进行趋势分析也可以负负得正，准确的反应发展趋势。比如：某种产品的社会库存量可能统计的不全面，难以反映真实的社会库存量，是错的。但是如果作为

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