10 条创业者需要避免的数据圈套

1. 假设数据没有噪声：分析前要检查数据是否有效、实用
2. 忘记归一化：例如要考虑基础概率的影响
3. 排除异常点：需要先讨论
4. 包括异常点：异常点可能不适合用于普世模型中
5. 忽视季节性：考虑变化背后的周期变化
6. 抛开基数奢谈增长
7. 数据呕吐：找到重要数据
8. 谎报军情的指标：数据指标预警不可过于敏感
9. 「不是在这收集的」综合症：参考不同数据源可能会带来独到的见解
10. 关注噪音：人类容易从噪音中无中生有出模式

Ref：数据科学家 Monica Rogati