每天，这个世界上都有无数的研究报告被制造出来，报告的质量参差不齐，甚至有些报告出现数据前后矛盾、统计口径不对称、逻辑混乱等错误，最终成为垃圾报告。

（一）常见错误——过度相信既有数据

在国内，提供数据的机构主要有两类。一类是市场研究机构，包括数据公司、咨询公司等。在这一大类中，各家公司的业务水平、职业道德参差不齐，差距极大。比如有些数据公司或咨询公司给钱就给编数据，想编多大就编多大，其中不乏逻辑混乱、数据前后矛盾、缺乏事实依据的情况。另一类是官方机构，比如统计局、行业协会等。这类机构出具的数据可靠性相对略高，注意只是“相对”。如何鉴别这些数据的准确度？要做到同类对标、狭义/广义比对、相关对比和演绎归谬。数据口径也是经常会犯的错误。不同数据均有特定的统计方法，如果没有注意这些口径而轻易使用了数据，往往会导致最终数据失实。例如，有些研究机构把统计年鉴中“规模以上企业的数量”当成“所有企业的数量”，或者“规模以上的企业产值”当成“所有企业的产值”，然后进行各种计算和分析，统计口径搞错了，得到的结论自然是错误的。

（二）常见错误——缺乏有效的量化手段

市场上大部分报告都是定性分析多于定量分析，这些定性分析既缺乏翔实的数据支撑，也没有落到量化的结果上。当然，有些机构学聪明了，给了不少数据，但这些数据没有逻辑严谨的计算，更多的是靠拍脑袋估算，也就无法得到最后的结论。在日常工作中，经常会遇到一些细分行业缺乏官方权威的行业数据，我们会深入了解整个产业，找出其市场规模的推算逻辑和方法，并估算出该细分市场规模的数据，得到数据后，我们会通过业内专业人士的经验来考证数据的准确性，也会通过上下游市场规模来反推验证该行业的市场规模数据的准确性，然后反复推敲建模的推算逻辑和方法是否靠谱和准确。