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1. Nicht genügend Daten sammeln: Es ist wichtig, dass man genügend Daten sammelt, bevor man mit der Analyse beginnt. Wenn man nur wenige Daten hat, kann man nicht alle relevanten Faktoren berücksichtigen und es ist schwer, Schlüsse zu ziehen.
2. Verwendung ungeeigneter Daten: Es ist wichtig, dass man die richtigen Daten für die Analyse verwendet. Wenn man die falschen Daten verwendet, können die Schlussfolgerungen, die man zieht, nicht zutreffend sein.
3. Nicht alle Variablen berücksichtigen: Man sollte alle Variablen berücksichtigen, die für die Analyse relevant sind. Wenn man wichtige Variablen auslässt, können die Schlussfolgerungen, die man zieht, ungenau sein.
4. Erwartungen nicht hinterfragen: Man sollte die Erwartungen, die man an die Analyse hat, hinterfragen, bevor man mit der Analyse beginnt. Wenn man sich zu sehr auf eine bestimmte Erwartung konzentriert, kann man wichtige Variablen übersehen.
5. Nicht die richtigen Methoden verwenden: Es ist wichtig, dass man die richtigen Analysemethoden verwendet, um die richtigen Ergebnisse zu erzielen. Wenn man die falschen Methoden verwendet, können die Ergebnisse ungenau sein.