第一篇：MBA MPA MPAcc聯考中易犯的十大邏輯錯誤

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MBA MPA MPAcc聯考中易犯的十大邏輯錯誤

1.循環論證

這種錯誤發生在一個論證中，論據的證明需要依賴前提的情況。

2.循環定義

例如：戰爭就是兩次和平之間的間隙，和平就是兩次戰爭之間的間隙。

3.轉移論題

例如：“我以為中學生沒有必要學習地理。整個國家的地形和位置完全可以和這個國家的歷史同時學習。我主張可以把歷史課和地理課合并，這樣對學生是方便的。”

4.概念不當并列

例如：音樂分為古典音樂、鄉村音樂、流行音樂和民樂等。

5.同語反復

例如：樂觀主義者就是樂觀地對待生活的人。

6.兩不可

例如：“這篇文章的觀點不能說是全面的，也不能說是片面的。

7.自相矛盾

例如：“這件事情我沒有問過，只是側面了解一下情況，提點意見，僅供參考。”

8.倒置因果

例如：為了加快我國的發展，必須大力發展航天工業。因為在發達國家，航天工業發展很快。

9.以偏概全

這是不正確構造簡單枚舉歸納推理時出現的邏輯錯誤。

10.偷換概念

例如：司馬光夫人說：“我要去看花燈。”

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司馬光說：“家中這么多燈，何必去看？”

司馬光夫人說：“我要去看游人。”

司馬光說："家中這么多人，何必出去看?

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第二篇：01 中國父母易犯的十大錯誤

中國父母易犯的十大錯誤

1.讓他人帶孩子，不自己親自照顧

很多中國父母以為孩子只要身邊有人看著，沒有生命危險就好。其實從出生開始，孩子就需要和別人交流。不會說話也可以交流。肌膚的接觸，擁抱，關注的眼光，和他說話。孩子需要不斷的交流，會變得比較聰明，對愛有安全感。我們很多家庭的孩子，是在沒有關注的環境下長大。腦子會變得怪異呆滯。然后永遠缺乏愛的安全感。終生追求那童年，嬰兒時期失去卻永遠追不回的愛。

2.把孩子當炫耀比較的對象

中國人一方面愛面子，一方面想鼓勵孩子上進。常常說，你看人家孩子多用功，成績多好。人家又得了什么獎。這種比較最要不得。況且常常是當著很多人的面說。說難聽點，孩子考試考不好只怪你基因太差。人受到基因影響太多了，包括智力，個性種種等等，并不是孩子不愿意做好。你每一次把孩子和別人比，只帶給他多一份不滿和痛苦。對于事情沒有什么幫助。

這種比較和競爭的心里，也導致中國人團體比較無法和諧合作做事。喜歡互斗。對于能力強的人不是佩服，而是嫉妒，要拉他下來。學校的老師更是火上加油。整個家長和老師的教育觀念需要加速修正。否則中國人的團隊合作永遠不如人。

3.不尊重孩子的隱私和權利

很多父母抱著傳統的觀念，把父母擺在權威的角色。認為子女是屬于父母的。這種不把孩子當一個擁有完整權利個體的錯誤觀念，導致個人和社會的很多不良的后果。父母進入子女房間應該先敲門。移動或用孩子的東西應該得到他的允許。任何牽涉到子女的決定應該先和子女商談。不要隨意翻看子女的日記或隱私。應該尊重孩子的所有權利，把他當一個成人一樣尊重。這個尊重是從出生換尿片開始。換

尿片前，先和顏悅色告訴他要換尿片了，向他道歉，請他忍耐一下。這種尊重的精神是我們社會所缺乏的。導致社會缺乏服務和尊重的觀念。不被尊重的人以后也不知道尊重別人。

4.把孩子塑造成自己想要的方向

很多父母把自己一生的遺憾寄托在孩子身上。一直逼孩子往自己以為是正確的路走。即使孩子并不適合，或者不喜歡。譬如學鋼琴。譬如出國。在這種壓力下，家庭變的不快樂。親子的愉快時光成了斗爭大會。犧牲了親子的和諧關系，追求一些莫明其妙，也不見得正確的父母理想。當子女長大回想起童年，盡是不快樂的回憶。的確是些愚蠢父母的作為。

5.把學校成績當成一切表現的指標

中國家長都認為越用功越好。很多父母愚蠢地以為學校的成績代表一切。這個科舉時代遺留的過時觀念，仍舊深存人心。其實事實擺在面前，在學校的成績并不代表一切。反而是全面的能力，活力，毅力，性格，才是影響他們一生的重要因素。

6.認為早起才好，睡覺就是懶惰

成長中孩子需要充分的睡眠。目前全國教育界正在集體剝奪孩子們的睡眠時間。很多孩子6點就起床。每天睡不足8小時。還在推廣早起才健康的錯誤觀念。睡不足會影響發育。腦力會減退。我們的孩子需要充分的睡眠。違法讓孩子在周末學習或晚睡覺的教育人士應該用嚴厲的法律措施來禁止

7.認為孩子不該做家事，該把時間拿來學習

社會學家調查的結果，在家常做家事的孩子將來生活比較幸福。可能是因為處理事情的能力比較強。所以長大以后比較不容易有挫折。或者比較能面對挫折。中

國的父母為了讓孩子學習，剝奪了一切孩子做家事的機會。剝奪了他學習工作，學習分擔責任，學習面對問題的機會。教養出一個個只會解幾題數學（又解不好）的傻孩子。中國父母應該讓子女充分分擔家事。學校應該全面減低作業份量。

8.缺乏幽默感和輕松的一面

或許因為各種壓力，家庭的基本氣氛就是逼孩子學習。什么是家庭生活？什么是親子活動？完全不知道。父母因為生活壓力，失去了幽默感，失去了輕松。一切都是逼，都是趕，都是高考。實在不知道人活著是為什么。親子或夫妻在這種缺乏輕松和幽默感的氣氛下，一個小挫折就會引爆沖突。

9.認為父母的愛是對子女不合理要求的借口

男女之間，愛并不是為一切所欲為的借口。或許因為電視劇演太多了。很多人以為愛就可以當一切的借口。很多父母常對子女說的一句話：我們這樣做，也是因為愛你，為你好啊。想用這句話堵住子女的反駁。這簡直荒謬。要求不合理就是不合理。別把愛扯進來當擋箭牌。父母的要求應該要合理。讓孩子心服口服。

10.認為養孩子是艱苦的義務，不是享受

中國父母，經過傳統的教育，習慣把養育兒女當成艱苦的義務。也因為這個苦，而常常暗示或明示子女要回報，孝順。比較正確的態度是養孩子是一種上天賜予的享受。

第三篇：高考易犯低級錯誤大盤點

高考易犯“低級錯誤”大盤點

導讀：往年高考中，考生在哪些地方疏忽導致無謂失分？如何科學答題才能拿到理想分數？參加過高考閱卷的語文、數學、英語名師，介紹往年閱卷時發現的考生諸多“低級錯誤”，給考生們提個醒。文言翻譯考生失分最多

勤奮刻苦的復習備考當然是最重要的，但考試中的一些答題技巧和細節也不能忽視。結合參加高考閱卷的體會，從考試內容和答題形式，給同學們幾點忠告。

文言翻譯

文言翻譯是近幾年考生失分最多的題之一，主要原因是譯不準“得分點”。譯不準的原因，除了能力不足之外，對“得分點”認識不清、重視不夠是另一個重要原因。

對于古詩詞鑒賞題，可以采用“三問解答法”———這首詩寫了什么，用什么手法寫的，寫的怎樣（表達效果）。名句默寫：寫準確，做最有把握的題，關于名句默寫，最重要的是書寫準確，不要寫錯別字。

閱讀理解

做好閱讀理解題主要靠長期形成的閱讀能力，但是改進方法也有明顯的效果。一定要通讀全文，邊讀邊圈點勾畫，整體把握文章的思想內容和藝術特點，然后再做題。

語言表達

語言表達題是一個考查范圍很廣、靈活性很強的題型，要做到不丟分很不容易，特別是有些難度較大的題，如對聯、仿句和概括文意等，很難一揮而就，因此，要先擬寫草稿，修改后再寫到試卷上。

作文

寫作是語文試卷的重頭戲。

文章的中心必須盡可能地鮮明、集中；文體要鮮明。寫作議論文就是議論文，散文就是散文，小說就是小說；不要大段行文，高考作文一般分為5～8段為好；語言順暢，不能過于含蓄更不能晦澀難懂，老師不可能用較多的時間去琢磨你的文章；書寫清楚。

答題說明

高考語文考卷開頭都有一個“答題說明”，用來說明答題的注意事項和要求，尤其是現在很多省份進行“網上閱卷”，需要注意的更多，要求也更嚴格，因此，必須認真閱讀。

涂卡修改

客觀題的閱卷特點是機器只認符號不認人，因此，必須涂寫規范，合乎要求。涂答題卡，一定要涂寫清楚、規范；如果修改，必須擦干凈，否則，可能會吃虧。

先易后難技巧是不變真理

先易后難，這一技巧是不變的真理，屢用屢成功，希望同學們切記。先做簡單的題，使自己的思維動起來，稍微難一點的題也就做出來了，另外還可以增強自己的自信心，保證基本分。如何保證準確率

對于每一個同學來說，只要把自己會做的題做對了，自己的考試就算成功了，不會留下遺憾。怎樣才能保證準確率呢？首先要做到答題的規范性，規范性不僅僅包括書寫的規范性，還包括審題的準確性，分析題目的嚴密性，計算的準確性，表達的準確性。所以從審題開始，就要做到零失誤，把錯誤扼殺在萌芽狀態，這是關鍵之關鍵，否則一分沒有，時間也浪費掉了。

分析題目時，一定要分析到位，不要為了多做題，在分析題目上節省時間，導致分析不到位，理解題意不準確，出現錯誤。計算上該有的驗算步驟一步也不能省，只要平時口算愛出錯的同學，一定在驗算本上書寫驗算步驟，保證計算的準確性。演算紙也不能亂寫亂畫，也要標上題號，按照從左到右，從上到下書寫，以便于檢查，這樣書寫也節省了檢查的時間，不用重新寫一遍，易于找到出錯的地方。在書寫的時候，要表達準確，從高考閱卷反饋信息來看，對于簡單的題目，步驟要求比較嚴格，在此類題目中，要求自己不漏寫一個得分點，那什么是得分點呢？比如一個公式，一個定義等等。對于較難的題目，只要有一個得分點就給你一個得分點的分，所以盡量多寫得分點，即使這個題做不出來，能多寫一個就多寫一個，盡量得最高的分。

怎樣做難題

從高考試卷分析來看，較簡單的題目，基本上是知識點的簡單綜合，直接利用定義公式就能解決。較難的題，基本上就是方法上的問題，當你題目做不出來時，想一想是不是方法不得當，從方

法上搞突破。選擇題，填空題有它們自己的特點，比如選擇題，常用的方法是淘汰法，特殊值法，特例法，數形結合，直接法。填空題常用的方法是數形結合，特例法，直接法。解答題考查的主要是數學思想方法，及創新能力。

常考的數學思想有分類討論、數形結合、等價轉化的思想。當你做不出來時，先想一想此題的意圖是什么，思想方法是否正確。在尋找解題思路上，可以利用從特殊到一般，類比的推理方法去尋找，有可能找到解決問題的思路，這也是創新思維的一種考查。

哪些粗心導致失分

婁老師表示，在高考閱卷時，發現學生在數學學科的失分點都大同小異，因粗心導致的失分令人可惜。

答題“跳步”。一些考生數學估分比實際得分高，多是由于答題時省略了必要的步驟，導致得分不全，如解題時證明過程不規范等。

還有一些考生在考試時使用了不能直接應用的公式，也會造成失分。做選擇題填空題粗心。數學選擇題、填空題中都有基礎題，但往往基礎題失分較嚴重，主要是做題時認為簡單而不認真。考生做選擇題要講究技巧，可用排除法、特值法、邏輯分析法解答。

有些難題就不要花時間糾結，直接跳過做后面的試題。數學符號書寫不規范。有些考生不注意數學符號的表示，有些考生圖表畫得不清晰。做“選考題”時要先涂黑題號，再按相應的題號要求來答題。

作文字數一定要寫夠

2012年6月12日到20日，煙臺一中張寧老師參加了山東省高考英語書面表達的閱卷工作，張老師將在閱卷中，出現的一些問題提醒考生，希望能夠給予今年參加高考的學生幫助。書面表達

1.作文寫書信格式不做扣分處理，在內容中沒有提到英語演講比賽背景的也不做扣分處理。

2.作文分數檔的設置：一檔 26-29分。要求：涵蓋所有要點，語言流暢，句式多變，小的語言錯誤不超過六處。二檔 22-25分。要求：涵蓋所有要點，語言比較流暢，可以有少量語法錯誤但不影響理解。三檔 18-21 分。要求：基本涵蓋所有要點，半數句子以上正確。這也是作文的及格檔。四檔 13-17分。要求：要點不全，語言錯誤較多，但多數句子的結構基本正確。五檔 7-12分。要求：要點不全，語言錯誤較多，只能寫出與要點相關的少數正確的句子。六檔 0-6 分。要求：沒有有效信息，只能寫出個別相關詞匯或抄寫其他文章。

3.字數不足應扣2分。

注意問題

1.學生的書寫很重要，書寫的好與差可能會使得分數相差一檔或幾檔。

2.學生要學會認真審題，將題中所列要點寫全。若缺少一個要點，無論該作文的語言多么優美流暢，結構多么合理，都不會達到一檔作文的分數，甚至有的作文都不會達到及格檔的分數。

3.作文的字數一定要寫夠，字數不夠要扣除2分，但是字數太多不做扣分處理。

4.作文不能全用簡單句，也不能過多使用過于復雜的復合句。句型過于簡單，即使要點全，語言無錯，也只能達到二檔的分數。句型過于復雜，會造成閱卷老師心理上的厭煩感。

英語作文

1、書寫潦草，英文字母看不清。一些考生字跡潦草、卷面不整潔、答題時超出邊界、或做完成句子時答題區間不對等情況，都影響分數。

2、聽力沒聽清而糾結。有些考生在拿到卷子后，沒有及時把聽力部分瀏覽一遍，導致開始幾題沒聽清而糾結，影響后面的答題。當聽不清楚時，應快速勾出答案，不要糾結太久，趕緊進入答下一題的狀態。

3、書面表達開頭結尾差，有涂改痕跡。建議在時間比較充足的情況下先打草稿，最起碼要打腹稿，特別注意書寫清晰和卷面整潔。開頭、結尾要寫好，可多用一些有把握的高級句子，給閱卷老師留下好的印象

第四篇：家長易犯的十個錯誤

家長易犯的十個錯誤

1、過度照顧：

現在許多小孩一生下來，就被照顧的無微不至，其結果卻可能剝奪了孩子學習、成長的機會。從小被喂食到了兩三歲甚至更大，孩子的小手缺乏拿湯匙、筷子的練習，會導致手部肌肉的發展問題，上了小學可能連寫字都會很困難。因為怕孩子噎到，所以一直給孩子喂食柔軟的食物，會讓孩子沒辦法發展咀嚼能力，甚至沒辦法正確發音。怕孩子冷、怕孩子熱、怕孩子受傷、怕孩子在外面被欺負，處處保護的結果，反而是在傷害孩子。

2、過度安排：

相信在你的周圍，一定有許多行程排得比你的孩子還滿的孩子。但許多研究都發現，被過度安排的小孩，最后都容易喪失對生活的熱情、也會缺乏自我管理的能力。美國兒童教育學者湯姆斯。阿姆斯特朗特別提醒父母，所有的孩子都需要一些無所事事、隨性玩耍的時間，尤其是學齡前的孩子，唯有這樣才能讓他們的想象力充分的發揮。每天至少要給孩子空出一段時間，什么都不要安排，讓生活有一些不可預期的樂趣。

3、說教太多、身教太少：

許多父母要求孩子去看書，自己卻在看電視。要求小孩要有禮貌，自己卻一天到晚對孩子破口大罵。當父母言行不一的時候，會失去孩子對父母的尊敬，甚至引起孩子對父母的反感。

如果希望培養孩子閱讀的習慣，就該盡量陪著他讀書，你可以看你自己喜歡的書，也可以與孩子共讀。如果你希望孩子有禮貌，表現出你對孩子的尊重是最有效的方法。

4、只關心學業，忽視其它生活能力的培養：

現代父母的悲哀是把對孩子的投資全都放在功課成績上，這是現代家長最大的觀念誤區。學校只能給孩子頒發畢業證書，卻不能給孩子就業保證書，拿到高學歷、好成績，不是競爭的結束，離開學校才是競爭真正的開始。父母除了在乎外在的分數、學歷、學校之外，對于孩子內在的智慧、美德、快樂和健康等等，更需要關心。

5、用“買”來滿足孩子：

現代社會進入了一個消費社會，父母想要滿足孩子，只要掏出口袋里的錢，就能買到各式各樣的東西，從買玩具、買課程、買故事書到買一個個廣告中許諾給孩子的美好未來，父母買給孩子的東西不斷增加，卻不見得能增加孩子的快樂。現代人只有消費，除了買，還是買，孩子除了得到那買來的東西之外，卻失落了許多學習和成長。

6、完美主義：

有研究表明，許多需要進行心理治療的孩子，往往都是父母造成的，他們被父母的要求與期望逼的喘不過氣，最后只好宣布放棄。

父母應該給孩子一條活路，也給孩子一條退路，如果孩子沒有辦法考上第一志愿，他也還應該有一條退路，退一步海闊天空也不一定。

7、害怕輸在起跑線上：

“別讓孩子輸在起跑線上”，是許多父母的信念。為了及早作好準備，很多孩子被迫提早結束無憂無慮的童年，這其實是一個很大的觀念誤區。孩子的成長有自然的規律，就像大自然的四季變化，當孩子的身心還沒有發展到可以吸收某些知識或技能的階段時，提早學習往往沒有效果，甚至傷害孩子的心智。

父母與其整天掛念著孩子未來有沒有競爭力，不如從自我成長、自我突破的角度來引導孩子，這比強調要孩子贏過別人、打敗別人更重要。

8、負面的言語太多：

如果你有機會把你和孩子對話錄音下來，你可以分析一下，你會不會在言談中不斷地出現負面的語匯，例如︰“你不要…”、“你不可以…”、“為什么你總不聽我的話…”、“你今天在學校有沒有闖禍…”等等。負面的詞語太多，很容易激起孩子的防衛機制，你每次看到孩子就糾正他的缺點，他的大腦會漸漸形成一種反應，一看到你就緊張、害怕、甚至產生敵意。在心理學上有所謂的“痲痹化作用”與“明朗化作用”，負面言語加強“痲痹化的作用”壓抑了孩子的天賦，正向的言語卻能啟動“明朗化作用”，因為有人欣賞鼓勵，孩子會表現的更好。

9、通過孩子活出自己：

許多親子間的緊張關系，來自于父母把孩子當作實現自己愿望的載體，每天把全副心血都投注在孩子身上，把孩子當作自己的事業來“經營”，希望通過孩子來活出自己。但是，孩子是一個獨立的個體，別把他當作是自己的“事業”來經營，父母自己也應該活出自己獨立的生活，否則一旦子女不領情，父母就會產生很多怨憎。

10、忘了享受做父母的樂趣：

孩子快不快樂，其實是評量父母最好的指標。孩子快樂，才是最重要的，做父母除了要盡責，也別忘了享受孩子帶給你點點滴滴的幸福與滿足，要是能享受親子間的快樂時光，做父母其實很快樂。

第五篇：數據挖掘中易犯的十大錯誤

0.缺乏數據（Lack Data）

1.太關注訓練（Focus on Training）

2.只依賴一項技術（Rely on One Technique）

3.提錯了問題（Ask the Wrong Question）

4.只靠數據來說話（Listen(only)to the Data）

5.使用了未來的信息（Accept Leaks from the Future）

6.拋棄了不該忽略的案例（Discount Pesky Cases）

7.輕信預測（Extrapolate）

8.試圖回答所有問題（Answer Every Inquiry）

9.隨便地進行抽樣（Sample Casually）

10.太相信最佳模型（Believe the Best Model）

咦，11項錯誤了喔！呵呵！詳情如下：

0.缺乏數據（Lack Data）

對于分類問題或預估問題來說，常常缺乏準確標注的案例。

例如：

－欺詐偵測（Fraud Detection）：在上百萬的交易中，可能只有屈指可數的欺詐交易，還有很多的欺詐交易沒有被正確標注出來，這就需要在建模前花費大量人力來修正。

－信用評分（Credit Scoring）：需要對潛在的高風險客戶進行長期跟蹤（比如兩年），從而積累足夠的評分樣本。

1.太關注訓練（Focus on Training）

IDMer：就象體育訓練中越來越注重實戰訓練，因為單純的封閉式訓練常常會訓練時狀態神勇，比賽時一塌糊涂。

實際上，只有樣本外數據上的模型評分結果才真正有用！（否則的話，直接用參照表好了！）

例如：

－癌癥檢測（Cancer detection）：MD Anderson的醫生和研究人員（1993）使用神經網絡來進行癌癥檢測，驚奇地發現，訓練時間越長（從幾天延長至數周），對訓練集的性能改善非常輕微，但在測試集上的性能卻明顯下降。

－機器學習或計算機科學研究者常常試圖讓模型在已知數據上表現最優，這樣做的結果通常會導致過度擬合（overfit）。

解決方法：

解決這個問題的典型方法是重抽樣（Re-Sampling）。重抽樣技術包括：bootstrap、cross-validation、jackknife、leave-one-out...等等。

2.只依賴一項技術（Rely on One Technique）

IDMer：這個錯誤和第10種錯誤有相通之處，請同時參照其解決方法。沒有對比也就沒有所謂的好壞，辯證法的思想在此體現無遺。

“當小孩子手拿一把錘子時，整個世界看起來就是一枚釘子。”要想讓工作盡善盡美，就需要一套完整的工具箱。

不要簡單地信賴你用單個方法分析的結果，至少要和傳統方法（比如線性回歸或線性判別分析）做個比較。

研究結果：按照《神經網絡》期刊的統計，在過去3年來，只有1/6的文章中做到了上述兩點。也就是說，在獨立于訓練樣本之外的測試集上進行了開集測試，并與其它廣泛采用的方法進行了對比。

解決方法：

使用一系列好的工具和方法。（每種工具或方法可能最多帶來5%~10%的改進）。

3.提錯了問題（Ask the Wrong Question）

IDMer：一般在分類算法中都會給出分類精度作為衡量模型好壞的標準，但在實際項目中我們卻幾乎不看這個指標。為什么？因為那不是我們關注的目標。a)項目的目標：一定要鎖定正確的目標

例如：

欺詐偵測（關注的是正例！）（Shannon實驗室在國際長途電話上的分析）：不要試圖在一般的通話中把欺詐和非欺詐行為分類出來，重點應放在如何描述正常通話的特征，然后據此發現異常通話行為。

b)模型的目標：讓計算機去做你希望它做的事

大多數研究人員會沉迷于模型的收斂性來盡量降低誤差，這樣讓他們可以獲得數學上的美感。但更應該讓計算機做的事情應該是如何改善業務，而不是僅僅側重模型計算上的精度。

4.只靠數據來說話（Listen(only)to the Data）

IDMer：“讓數據說話”沒有錯，關鍵是還要記得另一句話：兼聽則明，偏聽則暗！如果數據＋工具就可以解決問題的話，還要人做什么呢？

4a.投機取巧的數據：數據本身只能幫助分析人員找到什么是顯著的結果，但它并不能告訴你結果是對還是錯。

4b.經過設計的實驗：某些實驗設計中摻雜了人為的成分，這樣的實驗結果也常常不可信。

5.使用了未來的信息（Accept Leaks from the Future）

IDMer：看似不可能，卻是實際中很容易犯的錯誤，特別是你面對成千上萬個變量的時候。認真、仔細、有條理是數據挖掘人員的基本要求。

預報（Forecast）示例：預報芝加哥銀行在某天的利率，使用神經網絡建模，模型的準確率達到95%。但在模型中卻使用了該天的利率作為輸入變量。金融業中的預報示例：使用3日的移動平均來預報，但卻把移動平均的中點設在今天。

解決方法：

要仔細查看那些讓結果表現得異常好的變量，這些變量有可能是不應該使用，或者不應該直接使用的。

給數據加上時間戳，避免被誤用。

6.拋棄了不該忽略的案例（Discount Pesky Cases）

IDMer：到底是“寧為雞頭，不為鳳尾”，還是“大隱隱于市，小隱隱于野”？不同的人生態度可以有同樣精彩的人生，不同的數據也可能蘊含同樣重要的價值。異常值可能會導致錯誤的結果（比如價格中的小數點標錯了），但也可能是問題的答案（比如臭氧洞）。所以需要仔細檢查這些異常。

研究中最讓激動的話語不是“啊哈！”，而是“這就有點奇怪了??”

數據中的不一致性有可能會是解決問題的線索，深挖下去也許可以解決一個大的業務問題。

例如：

在直郵營銷中，在對家庭地址的合并和清洗過程中發現的數據不一致，反而可能是新的營銷機會。

解決方法：

可視化可以幫助你分析大量的假設是否成立。

7.輕信預測（Extrapolate）

IDMer：依然是辯證法中的觀點，事物都是不斷發展變化的。

人們常常在經驗不多的時候輕易得出一些結論。

即便發現了一些反例，人們也不太愿意放棄原先的想法。

維度咒語：在低維度上的直覺，放在高維度空間中，常常是毫無意義的。解決方法：

進化論。沒有正確的結論，只有越來越準確的結論。

8.試圖回答所有問題（Answer Every Inquiry）

IDMer：有點像我爬山時鼓勵自己的一句話“我不知道什么時候能登上山峰，但我知道爬一步就離終點近一步。”

“不知道”是一種有意義的模型結果。

模型也許無法100%準確回答問題，但至少可以幫我們估計出現某種結果的可能性。

9.隨便地進行抽樣（Sample Casually）

9a 降低抽樣水平。例如，MD直郵公司進行響應預測分析，但發現數據集中的不響應客戶占比太高（總共一百萬直郵客戶，其中超過99%的人未對營銷做出響應）。于是建模人員做了如下抽樣：把所有響應者放入樣本集，然后在所有不響應者中進行系統抽樣，即每隔10人抽一個放入樣本集，直到樣本集達到10萬人。但模型居然得出如下規則：凡是居住在Ketchikan、Wrangell和Ward Cove Alaska的人都會響應營銷。這顯然是有問題的結論。（問題就出在這種抽樣方法上，因為原始數據集已經按照郵政編碼排序，上面這三個地區中不響應者未能被抽取到樣本集中，故此得出了這種結論）。

解決方法：“喝前搖一搖！”先打亂原始數據集中的順序，從而保證抽樣的隨機性。

9b 提高抽樣水平。例如，在信用評分中，因為違約客戶的占比一般都非常低，所以在建模時常常會人為調高違約客戶的占比（比如把這些違約客戶的權重提高5倍）。建模中發現，隨著模型越來越復雜，判別違約客戶的準確率也越來越高，但對正常客戶的誤判率也隨之升高。（問題出在數據集的劃分上。在把原始數據集劃分為訓練集和測試集時，原始數據集中違約客戶的權重已經被提高過了）解決方法：先進行數據集劃分，然后再提高訓練集中違約客戶的權重。

10.太相信最佳模型（Believe the Best Model）

IDMer：還是那句老話－“沒有最好，只有更好！”

可解釋性并不一定總是必要的。看起來并不完全正確或者可以解釋的模型，有時也會有用。

“最佳”模型中使用的一些變量，會分散人們太多的注意力。（不可解釋性有時也是一個優點）

一般來說，很多變量看起來彼此都很相似，而最佳模型的結構看上去也千差萬別，無跡可循。但需注意的是，結構上相似并不意味著功能上也相似。

解決方法：把多個模型集裝起來可能會帶來更好更穩定的結果。

原文標題為“Top 10 Data Mining Mistakes”，作者是John F.Elder IV, Ph.D.編譯：IDMer（數據挖掘者）