问卷调查：数据清理决定研究的可信度 

即使收集到 200 人、300 人的问卷答复，

这些数据也几乎不会被原封不动地用于分析。

因为在实际答卷中，必然会夹杂着不认真作答、漏填、重复输入 等各种错误。

如果不经过清理就直接分析，这些问题会导致结果被轻易扭曲，研究的可信度也难以保证。

数据错误带来的问题

不认真作答：所有题目都选择同一个选项，或在主观题中随便输入无意义符号

缺失值：部分题目被跳过，导致不同变量的样本量不一致

重复答卷：同一人可能多次参与作答

极端值：与其他答案严重偏离的数值，可能扭曲整体结果

👉 这些问题不仅仅是“小麻烦”，还可能动摇研究结论本身。

例如，在以某消费群体为目标的企业调研中，如果不认真作答的结果被直接纳入分析，企业战略可能因此走向错误方向。

学术研究与企业调研：都离不开数据清理

研究生/学术研究

在论文答辩中，“是否经过数据清理”是非常关键的审核点。

如果在 IRB 审查或导师反馈中遗漏了这一环节，研究的有效性将大打折扣。

企业调研

如果基于不完整的数据进行决策，数千万韩元规模的营销预算可能会被错误地投入。

因此，数据清理是降低风险的必经环节。

👉 换句话说，数据清理不仅仅是“让数据看起来整齐”，而是 避免研究与商业决策走向错误的安全阀。

The Brain 的数据清理流程

The Brain 结合 AI 自动筛选 与 专家复核，对数据进行系统化清理。

AI 筛选：自动检测作答过快、重复选项、逻辑异常的答卷

专家复核：由分析专家对 AI 筛选结果再次确认，完成最终清理

冗余样本：若研究需要 150 份有效答卷，则会预先收集 200 份以上，以保证在清理后仍能满足分析需求

通过这一流程，研究者与企业可以获得 干净且可信赖的数据集。

清理后的数据，才能让研究真正完整

数据并不是“收集得越多越有价值”。

相反，如果夹杂了错误数据，即使收集了数百份答卷，研究成果也可能毫无意义。

The Brain 从数据清理到统计分析，全程严格把关，

帮助研究者与企业安心使用结果，产出真正可靠的研究与商业洞悉。