數據分析經理人必須具備質疑數據完整性的能力，以確保分析結果的準確性和可靠性。這不僅涉及對現有數據的審查，更需要深入了解數據的來源、收集過程以及潛在的偏差。透過批判性思考，經理人可以識別出可能影響決策的「暗數據」，即那些未被收集或忽略的重要資訊。
首先，深入了解數據的來源和收集方法至關重要。確認數據是否經過篩選或刪減，是否存在人為或技術性的偏差。例如，在英國犯罪電子地圖的案例中，未報案的犯罪事件就屬於暗數據，會影響犯罪率的評估。其次，數據分析經理人應思考數據背後的原因，例如，為什麼某些數據沒有被收集？這些缺失的數據可能代表什麼？銀行信用卡交易紀錄可能忽略了偏好使用現金的客戶群，導致對目標客群的誤解。
為了確保分析結果的準確性，數據分析經理人應進行多方驗證，不要僅僅依賴單一數據來源。嘗試從不同的角度驗證分析結果，並保持開放的心態，隨時準備接受新的資訊，並根據新的發現調整分析方法。透過不斷地反思和探索，數據分析經理人可以培養出敏銳的數據思維，從而做出更明智的決策，避免因數據偏差而導致的錯誤結論。
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