數據錯誤是指在處理和存儲數據時發生的任何不準確或不正確的信息。這些錯誤可能源於多種原因，包括但不限於：
數據結構、內容、屬性錯誤：這可能涉及到數據在邏輯上或技術上的不正確表示。
動態數據與靜態數據混淆：不同類型的數據在處理時可能會被錯誤地混合或交換。
參數與控制數據混淆：在數據分析中，這些數據元素可能會被錯誤地關聯或使用。
數據清洗錯誤：這包括在數據準備階段出現的錯誤，如缺失值處理、數據重複和數據格式問題。
數據分析錯誤：這可能涉及數據偏差、數據和模型選擇錯誤。
數據可視化錯誤：圖表選擇和設計上的錯誤也是數據錯誤的一種形式。
數據解釋錯誤：這包括對數據含義和業務理解上的錯誤。
數據錯誤的量如果足夠大，可能會扭曲模型，使其持續做出不正確的預測。數據錯誤的存在可能會導致數據分析和決策制定過程中的偏差。因此，識別和糾正數據錯誤是確保數據質量和準確性的關鍵步驟。