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数据收集是统计学和商业决策的基础。它是指通过调查问卷、访谈、观察等各种方法，系统性地获取信息的过程。高质量的数据收集能为决策提供可靠的事实依据，减少不确定性，提高决策的科学性，从而支持企业的发展和创新。
数据准确性是数据收集的第一原则。准确的数据能真实反映客观情况，无系统性偏差。为确保准确性，需要建立标准化流程、实施质量控制、建立多重验证机制。如图所示，不准确的数据会导致对市场满意度的错误判断，进而做出错误的商业决策，而准确的数据则能提供可靠的决策依据。
完整性和及时性是数据收集的另外两个重要原则。完整性要求数据覆盖全面，包含所有相关维度，样本具有代表性，避免选择性偏差。及时性则要求数据获取时间适当，信息更新及时，能够反映当前市场状况。这三个原则相互关联，缺一不可，共同确保数据收集的质量和有效性。
让我们通过一个具体案例来理解数据收集原则的重要性。某科技公司计划推出新款智能手表，准备投入五千万元进行生产。为了降低市场风险，公司决定先进行全面的市场调研。正常的产品开发流程包括市场调研、产品设计、生产制造和市场销售四个环节，其中市场调研是关键的第一步，为后续决策提供重要依据。
通过分析发现，该公司的市场调研存在三个严重问题。首先是样本选择偏差，违反了准确性原则，仅调研高收入人群，忽略了主要消费群体。其次是调研范围不全，违反了完整性原则，缺少竞品分析和价格敏感度调研。最后是数据过时，违反了及时性原则，使用一年前的数据，未能反映当前市场变化。这些错误导致调研结果严重偏离实际情况。