大数据处理造假的方法有哪些?大数据工程师请别再被骗了

数据处理中的欺骗方法通常包括抽样欺骗、样本大小差异、离群点处理欺骗等。

一、大数据处理造假的方法有哪些——抽样方法的欺骗

当整个样本的维度和粒度与取数逻辑相同时，未使用的样本采样规则会使数据或多或少地符合“期望”。例如，在用户恢复中，如果两个活动的抽样样本分别是最近6个月未购买和最近6个月登录的用户，则不需要进行测试，基本上可以确定后者的恢复效果较好。要看穿这个“骗局”，只需要询问数据采样方法，然后转到特定的SQL逻辑。

二、大数据处理造假的方法有哪些——不同样本量

严格地说，不同样本量并不一定是故意欺骗，这在实践中确实存在。(在这种情况下，欠采样和过采样可用于样本平衡)样本大小在两种情况下不同：

样本数量不同。例如，第一步是比较效果。如果两个数据的样本量分别为数千和几万，则可比性很小。特别是在样本分布不均匀的情况下，数据结果的可靠性较低。

样本主体不同。这是一个非常严重的数据制导误差，通常是为了达到一定的结果而故意选择对结果有利的样本。例如，对于类别推广，一部分用户推广渠道是广告，另一部分则是CPS在满足相同成本的前提下，后者的效果会更好。

同一样本的不同客观环境。例如，对于站点的用户体验分析，除了随机的A/B测试外，其他所有的测试方法都不具备相同的客观环境，所以即使选择了相同的样本，由于用户和网站本身在不同时间的影响，可信度也很低。

三、大数据处理造假的方法有哪些——离群点处理的欺骗

一般来说，面对样本时，需要观察整体数据，确定样本数、均值、极值、方差、标准差和数据范围。极值可能是异常值。如何处理异常值将直接影响数据的处理结果。例如，在一天的销售数据中，可能会出现异常订单或行订单，导致类别销售和转化率异常高。如果忽略这种情况，结论是好的，但不是。通常，我们会剔除异常值，单独进行文本描述，甚至在没有异常值的情况下解释真实情况。

解决方案：在与数据分析师的沟通中，询问他们更多关于数据选择规则和处理方法的信息。如果他们犹豫不决或无法回答，很可能是故意的。同时，业务人员也要增强基础数据意识，不要被这种看不见的潜在错误所欺骗。

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