數據生產過程中會出現什麼問題

㈠ 數據分析師在工作中會遇到什麼難題

最容易碰到的問題就是自己分析的數據不準確，導致辛苦了半天，分析出來的結果不具備參考價值，甚至都是錯誤的。

我有一個同事就是做數據分析師的。當然，我們公司目前這方面的工作剛剛起步，還很不成熟，所有相關的資料庫還沒有建立完畢，處於正在建立的階段。收集數據的方式也是在摸索中進行。所以收集到的數據很有可能是不準確的。

有一次，領導要求我這個朋友對市場收集回來的關於市場目標群體的消費習慣，興趣愛好進行數據分析，找出其中的規律。於是我這個朋友就找到市場部的同事要來了近三年的市場活動數據，對接客服，要到了近三年的客戶消費信息和記錄。光是文件夾本身就有幾十兆的大小，可想而知這些數據是多麼的龐大。

經過幾個日夜的不懈努力，終於初見成效，將這些數據進行了系統的梳理和分類。可是在分類過程中，發現其中一些關於市場活動的數據前後存在矛盾的現象。參加活動的人數和實際轉化的人數對不上，有的時候現場轉化的人數比實際參加活動的人數還要多。這顯然是存在問題的。

於是他就找到了相關部門的相關人員了解情況。工作人員看完之後，又核對了一下自己手頭的記錄，發現確實有一些數據沒有及時更新，而且數據錄入的時候出現了一些問題，導致數據錄錯了。

我這個同事當時聽完之後想死的心都有，就是因為數據出現問題，他這幾天的工作都白幹了，班也白加了。最終沒有在規定的時間完成工作，還被領導說了一頓。

作為數據分析師來講，分析的數據一定要是准確的，不然，所有工作都是百搭。

㈡ 生產管理中的數據分析

生產管理中的數據分析
生產系統在大多數情況下是一個內向型的組織，相對比較封閉，無論是連續型生產模式還是離散型生產模式，都可以用類似的分析方法和思路。
生產製造過程大概分為四大類階段，即傳統生產、精益生產、數據化生產、智能生產。不同的階段，數據分析能夠發揮的作用也不同。
在傳統生產階段下，數據化程度不足，缺少信息系統的支持，多數的數據都是以記錄表、紙張、條子等形式存在，都被鎖在櫃子里，數據分析能夠起到的作用是有限的，處理數據的成本是非常高的。
在精益生產階段中引入了大量數據分析的內容，包括全面質量管理，以及精益生產管理中的各種數據指標和分析方法都開始用數據來說話，包括典型的看板管理就是數字化的管理模式。用數據可以看到公司的行為、用可視化的方式可以讓全員能夠看到自己的進度、看到產品的質量。
第三個階段是數據化生產，通過數據我們可以知道整個生產過程在發生什麼，該怎麼生產才能更好地滿足客戶的需求，如何更好地滿足客戶的個性化需求。數據化讓所有的過程更加清晰和透明，讓更多的信息產生智慧。
第四個階段是智能生產，通過全供應鏈流程的通信管理，讓工廠為消費者的個性化、高效地生產。更多的無人參與的工廠會涌現，更多的靈活生產的生產線會產生，智能化生產是未來一二十年的基本生產模式。
目前中國的企業大多數都仍然處在傳統生產模式中，中國企業要想跟進國際企業的進程，必須要在數據化管理上彎道超車，必須要加快數字化建設，讓數據成為企業決策的依據，讓數據本身能夠產生管理的智慧和生產的智慧。
智能生產的基礎是數據化，數據化的基礎是信息化，信息化的基礎是管理的正規化。目前有很多工廠還在用管理手工作坊的方式管理著生產，特別是在三四線城市的工廠中，工人沒有經過嚴格的工廠化的培訓，還在用「差不多就行」的思想在工廠里工作。雖然中國是世界製造大國，但我們的管理能力、生產製造能力、研發能力、生產線設計能力、機器設備的配套能力都遠遠落後其他國家。雖然我們有很多先進的工廠，但工廠里除了員工是中國的，其他都是進口的，如設備是進口的、原材料是進口。我們必須要突破，必須在管理上要改善。正規化管理、信息化建設、數據化管理是我們奔向智能化管理的必經之路，無法跳躍，但是我們可以用最快的速度補齊短板。國外用幾十年、上百年走過的工業化之路，我們可以用短短的三四十年來完成，而數據化管理是我們的跳板，必須要把握。
在生產管理領域的數據分析中，有四個維度是需要數據化的，而且這四個維度之間是相互作用的。這四個維度分別是產量（Quantity）、品質（Quality）、成本（Cost）和交期（Time），為了方便記憶這里縮寫為 TCQQ。
1．產量
我們需要從產能的角度思考生產產量，例如產能是多少；我們實際產出了多少；我們的產能利用率是多少；我們生產產量的波動性是多少；產能或者訂單是否穩定，如果不穩定，那麼我們如何配置資源，減少產能閑置；如何在高峰期滿足生產，如何在低峰期減少閑置；如何規劃未來的產能；如何通過靈活生產來平衡產能；是否需要淡季儲備，這一系列的問題都與產量相關。
2．品質
全面的品質管理包括品質達成情況是怎麼樣的；次品率是多少；返修率是多少；投訴率是多少；退貨率是多少；消費者對品質的評價是什麼；品質是否是公司產品的競爭力；對比競爭對手，我們的品質是否領先；我們的產品是否創新了，是否引領市場了；我們的產品生命周期是否足夠長；我們除了生產管理強調了品質管理；其他部門是否也達到了品質管理的要求和標准，等等。
3．成本
成本方面的分析包括產品的成本結構是什麼樣的；訂單的成本結構是否能夠精準地算出；別人生產的成本率是多少；我們如何降低成本；哪些地方有降低成本的空間 ；哪些方面存在浪費 ；哪些浪費是可以消除的。
《精益生產》中列舉了七大類浪費，我們在為生產製造型企業提供數據管理咨詢服務的時候，把這種精益管理思想數據化，並推延到整個公司的管理中，總結出「十大企業管理資源浪費」，並用這些浪費的首字母組成了一個單詞：DOWNTIMERS，下面分別介紹一下。
①產品不良(Defect): 產品生產出來不合格，無法銷售，並且無法再次加工，那麼這就浪費了材料，消耗了能源，耽擱了生產線生產，浪費了加工過程各種投入，甚至影響公司的銷售，延長訂單交期，導致客戶不滿。
②過度加工（Over Proction）：一件商品從消費者滿意角度看，加工 N 道工序最為合適，如果超過這些工序就是過度加工。過度加工會將不必要的生產投入注入產品中，並未得到消費者更高的評價，或者消費者根本就感知不到，因此造成公司投入上的浪費 ；過度包裝也是一種過度加工的類型。
③等待(Wait)：等待是指人、財、物在時間上的浪費。無論是物料的等待還是人員的等待都是企業管理過程中的資源浪費。物料等待時間過長導致的是訂單交期延長；在產庫存量增加，也會帶來資金浪費；等待中的材料需要存放，也會導致倉儲費用增加；人員的等待也是浪費，例如下一道工序等待上一道工序完成。所有的等待都可以看作是閑置，或者不產生價值的時間，例如公司約定 8 點開會，早到的人 7:50 到場，有些人 8:15 才到場，然後會議 8:20 才開始，早到的人提前了 30 分鍾，這個半小時就是閑置時間，是浪費，所以說高效的公司一定是非常守時的，守時是對所有與會者的尊重。幾乎所有的公司中都存在或多或少的閑置浪費，這種浪費如果不消除，那麼公司就很難控製成本。
④無價值流程（Non-Value-AddedProcess）：無價值流程是指不產生價值的流程、工藝、過程。業務流程、生產工藝、管理過程等在好多的情況下都有不產出價值的內容。例如火車站的檢票程序，你會發現進站的時候乘務員會查一遍火車票和身份證，上車前乘務員還要查一遍火車票和身份證，這兩次檢查其中有一次就是無價值的。而北京南站取消了第一道檢票流程，只在上車前才查身份證和火車票，從而讓乘客的進站時間大大縮短，這樣的流程安排讓更多人把去火車站的提前時間縮短，滯留在北京南站的人數也會大幅度減少。
⑤運輸或中轉位移(Transportation) ：工廠中的物料移動、人員移動都不產生任何價值，移動距離越大，浪費越大，所以先進的工廠都通過立體的設計減少物料的移動和人員的移動。當物料的等待時間和人員的等待時間價值不同時，流程設計也會不同。當人員成本高時，物料移動；當物料成本高時，人員移動。除生產高凈值產品的生產線外，絕大多數的工廠都是物料圍繞著人員轉的，所以有了流水線的設計。在公司管理上，人員的移動距離也是一種浪費，如果人員能夠在一個辦公室中，那麼絕對不要開設更多的辦公地點，這樣一方面會讓溝通被弱化，另外也帶來移動的浪費。員工在上下班路上的時間也是人工成本上的浪費，雖然勞動合同上並未把員工在上下班路上的時間計入工作時間，但是這個時間也是員工付出的成本之一，也會被員工計入對薪資的期望中。如果可能，要盡可能地將員工上下班路上的時間縮到最小，因為這個時間並不產生任何價值，還會消耗大量的社會資源。一個城市的規劃也是如此，在 20 世紀 90 年代，中國的城市發展希望走「功能區」模式，即將商務區、工廠區、行政區、高科技區、居住區、文化娛樂區等分開建設，這種功能區的建設讓很多人都在同一個方向移動，不能很好地分散人流，導致交通壓力大，出行效降低，同時無效的上下班移動距離，增加了大量的社會成本，也涌現了「鬼城」、「睡城」等特殊現象。繁華商業區因為只有上班的地方而沒有居住的地方，所以在晚上成了「鬼城」；而居住區白天無人居住，晚上都回來睡覺，所以成了「睡城」。城市功能不分散導致很多人的移動距離增加，這種模式應該逐漸在城市發展中被淘汰。
⑥智力冗餘（IntellectRendancy）：一個高級技工從事普通的體力勞動，這就是一種智力的冗餘。如果按照高級技工的工資給其付酬，也是浪費，因為這在無形之中給公司帶來了費用的增加；除非你是出於競爭戰略考慮：雖然我不能給這個高級人才提供適合他的工作，但我必須把他圈在我的公司中，因為他一旦去了競爭對手的公司，那麼我的公司面臨的競爭壓力就會非常大了。很多公司中都存在或多或少的智力冗餘現象，因為一家公司在識人、用人上存在能力不足和信息不對稱，就會出現優秀人才得不到重用的現象。當然，有些公司需要從流程上避免智力冗餘現象，例如，服裝廠的一個裁縫工人是高級技工，工資比普通工人要高很多，但如果在工藝流程上，他還需要縫紉工去領料、送料、修剪毛邊、剪線頭，那麼就是智力冗餘的不良工藝設計。
⑦動作冗餘(Motion)：我們在從事勞動的時候都會由一些基本的動作來完成，如果動作不合理，就會造成動作上的浪費。據說計算機鍵盤是根據字元在英文中出現的最大頻率來設計的，以便讓手指頭在鍵盤上的移動距離最小，從而大幅度節省手指在打字移動的距離和時間，提高效率。這個設計是按照英文習慣設計的，但不見得適合中文、法文、義大利文等其他語言，這里就是效率的問題。歷史上英文字母出現的頻率和現代社會中英文字母出現的頻率已經大大不同，而鍵盤按鍵布局的變化會導致打字速度大幅度降低，從而會提高學習成本，所以最初的設計非常重要。
工廠中的動作設計也需要科學地評估、合理設計，要降低學習成本。
⑧超額庫存(Excess Stock/Inventory): 「庫存是萬惡之源」，每個公司都希望大幅度削減庫存，包括工廠中的庫存和流通環節的庫存。物品的存放就是浪費，社會物資快速流動起來才能創造更多的價值。超額的庫存是由於生產計劃不準確、銷售預測不準確導致的，很多企業因為庫存問題被拖垮。產品生產出來賣不出去、采購的物料用不完、生產交期過長，這些都將高流動性的企業經營現金流固化到庫存中，甚至成了長期的庫存。降低庫存甚至零庫存需要通過數據化管理，需要通過商業模式創新。
⑨返工或者重復工作（Rework）：返工、返修、重復都是極大的浪費，產品質量不合格，可能需要返工，例如一個零件尺寸要求為 11.55 米，你卻加工成了 11.56米，超過了標准，就需要再銑掉 0.01 米，這個過程就是返工；而如果你將零件加工成了11.54米就成了廢品(Defect)，而11.56米的零件是不合格品。一篇文章反復修改，一個方案反復討論，一個模型反復設計，都是重復工作，最好將這種工作減少到最小，雖然有些工作是不可能一步到位的。
⑩停機、停下(Stop) ：我們在開車時，如果要停車，需要慢慢踩剎車。再次啟動時也需要慢慢提速。如果停車的次數過多，則會大幅度延長我們到達目的地的時間。工廠中的加工也是如此，有些時候我們需要停機檢修，需要對鍋爐進行清洗等，這些都是浪費；公司管理中也存在這種浪費，當項目停下來又再啟動時需要花費時間，只有一鼓作氣將一件事情做完才最高效。
4．交期
交期是指從客戶下達訂單到客戶獲得產品和服務的周期。任何一個人都希望能立馬獲得並能夠使用產品。工廠的客戶也一樣，客戶希望下達訂單之後能夠馬上收到產品，並能夠快速投入使用，讓整個的供應周期降低到最短。這是一個理想的狀態，在多數非庫存生產的企業中都存在交期的問題。而交期一方面代表著客戶的滿意度，代表著企業適應市場變化的能力。更為重要的是，交期也代表著企業的周轉效率。
筆者曾經服務過一個年產值 20 億元人民幣的外加工工廠。當一個訂單從國外發送過來之後，企業就組織生產並與原材料采購同步，整個周期是 18 天，而實際有效的生產的周期是 7 天。

㈢ 數據分析過程中容易犯的幾個錯誤

數據分析過程中容易犯的幾個錯誤

數據分析的作用不必多說，在網站運營、網路推廣等方面都需要數據分析作為支撐，所謂兵馬未動，數據先行，數據分析是我們做網路推廣必須要掌握的技能。通過觀察學員們在做數據分析的過程中以及最後的數據情況，發現大家最容易犯的幾個錯誤，在此也幫大家總結一下。

1、沒有明確分析數據的目的

咱們要分析一個數據，首先要明確自己的目的，為什麼要收集和分析這樣一份數據，也是只有明確了目的之後，才能夠把握好接下來應該收集哪些數據，應該怎麼收集數據，應該分析哪些數據等。

2、沒有合理安排時間

數據分析也要合理安排時間，一般我們有幾個步驟，收集數據>>整理數據>>分析數據>>美化表格，在做這些之前，我們要預估一下每一個步驟需要花多少時間，哪一步比較重要，需要花更多的時間等，這些都要在開始收集數據前就計劃好，然後在操作的過程中在規定的時間里完成每一個步驟。

3、重收集輕分析

培訓里有不少同學就犯了這樣的一個錯誤，做任務的時間為3個星期，卻用了兩個多星期來收集數據，最後基本沒有時間去分析，緊趕慢趕最後交上來一份沒有怎麼分析的數據。數據分析重點應該在於分析，應該以最快的速度收集完數據，才有更多的時間整理和分析，最後經過分析的數據才是最有價值的。

4、收集數據太多，導致無法整理及分析

在我們開始收集數據的時候，容易犯的一個毛病就是看到什麼內容比較符合的就都收集下來，這樣的情況是數據越來越多，表格里文檔里的內容越來越多，到最後一看，自己都暈了，該怎麼整理和分析啊！其實我們在收集數據的時候也要有一個標准，什麼樣的數據是我們需要的，什麼數據是不符合條件的，作一個初步的判斷，這樣就可以減少後面整理的更多工作量了。

5、不懂得分析哪些數據

這是比較普遍的問題，收集了數據後不知道要分析哪些項目，哪些數據點才能體現出分析的目的。其實這也是前面說的目的不明確造成的，不清楚為什麼要收集這份數據，這份數據是用來做什麼用的，那就不會有一個評判標准，就沒有辦法找到數據的要點。比如我們要分析排名前十的在線旅遊網站，那就要知道什麼樣的旅遊網站才是最好的，最好的在線旅遊網站應該具備什麼條件，把這些條件列出來，然後根據條件去收集網站的數據，最後滿足所有條件的網站就是最好的旅遊網站之一了。

6、表格不美觀，不清晰

咱們做數據分析一般使用的是excel表格記錄，一份美觀清晰的表格不僅使我們可以清楚的看到這份數據的重點，方便查到所想要的數據，我們在收集數據的過程中，也可以提高我們收集和分析數據的效率。Excel還不熟練的同學，建議多找些教程，然後多練習，最後得到一份漂亮的數據，自己看著也舒服。

7、不能堅持

數據收集和分析是一件非常悶的工作，不管是收集還是分析，海量的數據里，經常會讓人摸不著頭緒，數據越多，整理分析起來越麻煩，也越容易讓人煩燥，堅持不了的就會半途而廢。所以，做好以上6點，也就是明確目標、合理安排時間、把握重點、懂得取捨數據、製作精美表格，都可以讓你更輕松的完成數據的收集和分析。

以上是小編為大家分享的關於數據分析過程中容易犯的幾個錯誤的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

㈣ 數據處理經歷了哪幾個階段

1.數據採集\x0d\x0a了解數據採集的意義在於真正了解數據的原始面貌，包括數據產生的時間、條件、格式、內容、長度、限制條件等。這會幫助數據分析師更有針對性的控制數據生產和採集過程，避免由於違反數據採集規則導致的數據問題;同時，對數據採集邏輯的認識增加了數據分析師對數據的理解程度，尤其是數據中的異常變化。\x0d\x0a在數據採集階段，數據分析師需要更多的了解數據生產和採集過程中的異常情況，如此才能更好的追本溯源。另外，這也能很大程度上避免「垃圾數據進導致垃圾數據出」的問題。\x0d\x0a2.數據的加工整理\x0d\x0a在明確數據分析目標基礎上收集到的數據，往往還需要進行必要的加工整理後才能真正用於分析建模。數據的加工整理通常包括數據缺失值處理、數據的分組、基本描述統計量的計算、基本統計圖形的繪制、數據取值的轉換、數據的正態化處理等，它能夠幫助人們掌握數據的分布特徵，是進一步深入分析和建模的基礎。\x0d\x0a3.數據分析\x0d\x0a數據分析相對於數據挖掘更多的是偏向業務應用和解讀，當數據挖掘演算法得出結論後，如何解釋演算法在結果、可信度、顯著程度等方面對於業務的實際意義，如何將挖掘結果反饋到業務操作過程中便於業務理解和實施是關鍵。\x0d\x0a4.數據展現\x0d\x0a數據展現即數據可視化的部分，數據分析師如何把數據觀點展示給業務的過程。數據展現除遵循各公司統一規范原則外，具體形式還要根據實際需求和場景而定。基本素質要求如下：\x0d\x0a工具：PPT、Excel、Word甚至郵件都是不錯的展現工具，任意一個工具用好都很強大。\x0d\x0a形式：圖文並茂的基本原則更易於理解，生動、有趣、互動、講故事都是加分項。\x0d\x0a原則：領導層喜歡讀圖、看趨勢、要結論，執行層歡看數、讀文字、看過程。\x0d\x0a場景：大型會議PPT最合適，匯報說明Word最實用，數據較多時Excel更方便。\x0d\x0a最重要一點，數據展現永遠輔助於數據內容，有價值的數據報告才是關鍵。

㈤ .在計算機數據採集、數字化處理的過程中主要存在哪些問題如何避免這些問題

一是每一個數據點的時間。另一個就是采樣率設置的問題。
第一是每一個數據點的時間，在NI的數據採集中是通過T0和dt來確定的，T0就是開始數據採集的初始時間，是任務開始時，數據次啊及卡讀取的計算機時間，dt二個數據點之間間隔的時間，是采樣率的倒數，比如1K采樣率，dt就是1/1000=0.001=1毫秒。在施工DAQmxRead.vi的時候要選擇波形輸出而不是DBL輸出，波形輸出就帶有這些信息，而DBL就只有數據而沒有時間信息了。
另一個就是采樣率設置的問題。數據採集卡的采樣脈沖一般是由它的內部時鍾源進行分頻後得到的，所以采樣率是不是非常准確，得看時鍾源是否能被整數倍地分頻到指定的采樣率。

㈥ 分娩過程中，有哪些要注意的問題

在明確自身以哪種方式孕婦分娩以後，不管最終決策是什麼樣的，都需要始終保持心靈的寧靜、情緒的舒適。

在全部分娩過程中，孕婦要信賴醫師，相互配合醫師，防止太多的精神壓力，祝福各位孕媽媽順利孕婦分娩！

選擇順產生完孩子兩小時必須 緊密觀查出血，生完孩子兩小時被稱作「第四分娩過程」，由於產後大出血大多數產生在這里兩個小時之內，這段時間孕婦仍必須 留到待產室觀查，如一切正常兩小時後送到醫院病房歇息，真真正正完畢孕婦分娩。

㈦ 數據預處理的方法有哪些

數據預處理的方法有：數據清理、數據集成、數據規約和數據變換。

1、數據清洗

數據清洗是通過填補缺失值，平滑或刪除離群點，糾正數據的不一致來達到清洗的目的。簡單來說，就是把數據裡面哪些缺胳膊腿的數據、有問題的數據給處理掉。總的來講，數據清洗是一項繁重的任務，需要根據數據的准確性、完整性、一致性、時效性、可信性和解釋性來考察數據，從而得到標準的、干凈的、連續的數據。

（1）缺失值處理

實際獲取信息和數據的過程中，會存在各類的原因導致數據丟失和空缺。針對這些缺失值，會基於變數的分布特性和變數的重要性採用不同的方法。若變數的缺失率較高（大於80%），覆蓋率較低，且重要性較低，可以直接將變數刪除，這種方法被稱為刪除變數。

若缺失率較低（小於95%）且重要性較低，則根據數據分布的情況用基本統計量填充（最大值、最小值、均值、中位數、眾數）進行填充，這種方法被稱為缺失值填充。對於缺失的數據，一般根據缺失率來決定「刪」還是「補」。

（2）離群點處理

離群點（異常值）是數據分布的常態，處於特定分布區域或范圍之外的數據通常被定義為異常或雜訊。我們常用的方法是刪除離群點。

（3）不一致數據處理

實際數據生產過程中，由於一些人為因素或者其他原因，記錄的數據可能存在不一致的情況，需要對這些不一致數據在分析前進行清理。例如，數據輸入時的錯誤可通過和原始記錄對比進行更正，知識工程工具也可以用來檢測違反規則的數據。

2、數據集成

隨著大數據的出現，我們的數據源越來越多，數據分析任務多半涉及將多個數據源數據進行合並。數據集成是指將多個數據源中的數據結合、進行一致存放的數據存儲，這些源可能包括多個資料庫或數據文件。在數據集成的過程中，會遇到一些問題，比如表述不一致，數據冗餘等，針對不同的問題，下面簡單介紹一下該如何處理。

（1）實體識別問題

在匹配來自多個不同信息源的現實世界實體時，如果兩個不同資料庫中的不同欄位名指向同一實體，數據分析者或計算機需要把兩個欄位名改為一致，避免模式集成時產生的錯誤。

（2）冗餘問題

冗餘是在數據集成中常見的一個問題，如果一個屬性能由另一個或另一組屬性「導出」，則此屬性可能是冗餘的。

（3）數據值的沖突和處理

不同數據源，在統一合並時，需要保持規范化，如果遇到有重復的，要去重。

㈧ 數據質量管理的分析影響數據質量的因素

影響數據質量的因素主要來源於四方面：信息因素、技術因素、流程因素和管理因素。
信息因素：產生這部分數據質量問題的原因主要有：元數據描述及理解錯誤、數據度量的各種性質（如：數據源規格不統一）得不到保證和變化頻度不恰當等。
技術因素：主要是指由於具體數據處理的各技術環節的異常造成的數據質量問題。數據質量問題的產生環節主要包括數據創建、數據獲取、數據傳輸、數據裝載、數據使用、數據維護等方面的內容。
流程因素：是指由於系統作業流程和人工操作流程設置不當造成的數據質量問題，主要來源於系統數據的創建流程、傳遞流程、裝載流程、使用流程、維護流程和稽核流程等各環節。
管理因素：是指由於人員素質及管理機制方面的原因造成的數據質量問題。如人員培訓、人員管理、培訓或者獎懲措施不當導致的管理缺失或者管理缺陷。

㈨ 在資料庫設計過程中要注意哪些問題

在資料庫設計過程中要注意以下三個問題:(1)資料庫設計過程中要注意充分調動用戶的積極性｡用戶的積極參與是資料庫設計成功的關鍵因素之一｡用戶最了解自己的業務

㈩ 統計數據收集過程中可能有哪些誤差

統計數據收集過程中可能有：登記性誤差（也叫觀測性誤差或調查性誤差）和代表性誤差（分系統性代表誤差、偶然性代表誤差） 。

規避：登記性誤差：認真仔細，被觀測者的配合等。系統性代表誤差難以計算和控制，偶然性代表誤差無法避免，但可以計算和控制 。

統計數據對現象進行測量的結果。比如， 對經濟活動總量的測量可以得到國內生產總值（GDP）數據；對股票價格變動水平的測量可以得到股票價格指數的數據；對人口性別的測量可以得到男或女這樣的數據。

(10)數據生產過程中會出現什麼問題擴展閱讀

統計數據搜集的組織形式有普查、抽樣調查、統計報表、重點調查、典型調查等。

1、普查：普查是為了某種特定的目的而專門組織的一次性的全面調查，用以搜集重要國情國力和資源狀況的全面資料，為政府制定規劃、方針政策提供依據。

2、抽樣調查：抽樣調查是實際應用中最廣泛的一種調查方法，他是從調查對象的總體中隨機抽取一部分單位座位樣本進行調查，並根據樣本調查結果來推斷總體數量特徵的一種非全面調查方法。

3、統計報表：統計報表是一種以全面調查為主的調查方式，它是由政府主管部門根據統計法規，以統計表格形式和行政手段自上而下布置，而後由企、事業單位自下而上層層匯總上報逐級提供基本統計數據的一種調查方式

4、重點調查：重點調查是專門組織的一種非全面調查，它是在總體中選擇個別的或部分重點單位進行調查，以了解總體的基本情況。