对于这个问题，我们首先要看一下数据的属性，数据本身是中性的，只是信息的一个载体，从这个属性定义来看，我们是不能盲目相信或者不相信数据的。相不相信数据，其实是数据可靠性的问题，而数据可靠性受到多方面因素的影响，那灸哥和你一起聊聊影响数据可靠性的各个因素。

一、数据来源

你数据来源哪里这是决定评估你数据可靠性的关键因素，如果你的数据来自可靠的、可验证的来源，那么它的可靠性就比较高。另外，在对数据进行采集的过程是否存在偏见和偏差也是需要考虑进来的。比如，你要调查北京市理发行业的情况，你去采集商场进客出入流数据，那你这个数据在分析北京市理发行业情况的场景下，数据就是不可信的。

二、数据采集方法

采用科学合理的方法进行数据采集是保证数据可信度的关键，合适的样本选择、实验设计和调查方法都可以影响数据的质量。还是上面的例子，你跑到一个公园里运营调查问卷的形式问理发行业的事情，很显然这个数据采集方法是极其不合理的。

三、数据处理过程

数据的处理过程包括数据的清洗、数据的转换、和数据的分析等步骤，这些步骤是否经过严格的控制和验证，直接关系到数据的可靠性程度。

四、统计和分析的方法

使用合适的统计和分析的方法是确保数据可靠性的重要因素，过度解释数据或者错误使用统计方法也有可能导致不准确的结论。

五、数据的历史记录

长期积累的数据，尤其是有完整历史记录的数据，可以提高数据的可信度，长期趋势和稳定性可以帮助验证数据的可靠性。

六、数据透明度

数据的透明度是指数据的产生和处理过程是否对外公开、是否可审查。透明度高的数据更可靠。

虽然在数字化的时代，数据在很多领域都发挥着重要的作用，但是在使用数据时，应该保持审慎并综合考虑上述因素。另外，对于基于数据进行关键决策的时候，最好采用多方面的数据进行综合分析，减小单一数据或者方法的偏见。