数据科学家经常会面临大量无组织的数据。例如，数据湖是一种越来越常见的存储无组织和有组织数据的方法。它们具有高度可扩展性，允许您运行多种类型的 分析。然而，一旦数据被处理，重要的是评估并明确在处理之前数据是如何处理的。
预处理选择的一个问题是，它们可能 哥伦比亚电话号码数据 导致研究人员和数据科学家陷入偏见。结果，数据结果只能反映最令人信服的结果。
例如， 等人的研究。 重新审查了另一项研究 该研究评估了女性的关系状态（单身与已婚）与月经周期之间的联系及其对宗教信仰的影响。该研究随后应用了各种数据预处理程序。最终，这项使用多元宇宙分析的研究发现，生育率对宗教的影响过于敏感，容易受到任意选择的影响，因此“过于脆弱，无法认真对待”。
报告多个模型
那么，对于任意预处理选择，有什么解决办法呢？ 建议在大多数情况下进行多元宇宙分析，并表示这是一种避免和减少选择性报告问题的方法：“如果他们的单一数据集是基于任意处理选择的，那么他们的统计结果也是任意的。