什么是数据挖掘偏差？

数据挖掘偏差是指在数据挖掘过程中，由于数据收集、预处理或分析方法的不当，导致模型结果系统地偏离真实情况的现象。这种偏差可能源于样本选择的不代表性、变量定义的模糊性，或是算法对特定模式的过度敏感。当研究者反复尝试不同的模型与参数组合以寻找显著模式时，还可能无意中放大随机波动，产生看似有意义实则虚假的关联。数据挖掘偏差不仅会降低预测模型的泛化能力，更可能误导决策者基于统计幻觉制定策略，尤其在心理学与管理学研究中，这种偏差可能掩盖真实的认知与行为规律。