程没有问题，但最大的问题就是，最后得出的数据和原始数据差异很大，甚至可以说没什么关联。”
“至少，我们很难从分析前的数据以及分析后的数据对比中看出关联。”
格斯纳－雷尼尔说的话还是有道理的。
他们确实没有在分析方法上找到问题，有些人也完全理解了分析过程，但前后两组数据有如此大的差异，怎么证明对于最后的分析结果没有影响呢？
当然了。
很多数据分析的结论和初始数据都存在差异，表面上当然看不出相似之处。
这也是很正常的。
大多数人更关心分析结论是否有意义，而不是去追究原始数据和分析后数据的差异。
数据分析就是这样的，从一大堆繁杂的数据中找到一条通路，谁也不敢说，百分之百就是正确的。
同样的原始数据，不同的人能得出不同的分析结果。
格斯纳－雷尼尔的问题，从专业的角度上来讲，有些难为人了，但他显然不这么看，既然从方法上找不到问题，自然就要追究结论和初始数据的差异。
他根本不相信分析的最终结论，自然是要找到其中可能存在的问题。
布罗恩隐秘的朝着雷尼尔竖起了大拇指，他刚才一直认真的听，结果发现王浩的分析过程非常严谨，根本就没有任何问题。
雷尼尔找的问题非常关键。
如果王浩无法做出有说服力的回答，后面的数学分析做的再严谨，结论也肯定会被质疑。
这就足够了。
王浩也没有想到雷尼尔会问出这样一个问题，但是他无比确信自己的分析是正确的。
他转过头重新审视了整个过程。
没有人说话，没有人开口打扰，一直持续了五分钟左右，他很认真的在思考。随后，他擦掉了中间的一部分内容，根据整个过程开始列起了公式。
一行，又一行。
这时候，所
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