1. 数据清洗不一致导致偏差
数据转化前的清洗步骤若未标准化，可能导致矛盾结果。例如：
- 不同团队对缺失值的处理方式不同（如填充均值或直接删除）
- 异常值筛选阈值的定义存在主观差异
2. 转化算法差异的影响
数据转化过程中选择的算法会直接影响最终结果：
- 归一化与标准化的选择差异
- 非结构化数据编码方式（如One-Hot与Label Encoding）
- 时间序列数据的插值方法
3. 数据上下文的缺失
转化过程中可能丢失原始数据的语义关联：
| 原始数据 | 转化后数据 |
|---|---|
| 用户行为序列 | 单次行为标签 |
| 地理坐标 | 行政区划编码 |
4. 数据量不足的统计陷阱
小样本数据转化后可能出现统计显著性矛盾：
- 抽样偏差被转化过程放大
- 数据分布假设不成立（如正态性检验失效）
数据转化过程中的矛盾结果往往源于流程的非标准化和上下文信息的衰减。通过建立统一的清洗规范、算法验证机制和元数据保留策略，可以有效减少结果偏差。
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