Dữ liệu nhiễu xuất hiện khi một dấu hiệu trông có vẻ nổi bật nhưng không duy trì đủ lâu hoặc không có liên hệ với các nhóm thống kê khác. Ví dụ, một chạm xuất hiện nhiều trong một ngày nhưng biến mất hoàn toàn trong các ngày sau.
Khi viết dự đoán theo dữ liệu, cần loại bỏ tín hiệu chỉ dựa trên cảm giác. Một ghi chú đáng giữ lại thường có ít nhất hai lớp xác nhận: tần suất gần và lịch sử xuất hiện trong khung rộng hơn.
Nếu dữ liệu giữa các miền trái chiều, bài viết nên tách bạch từng miền thay vì gộp chung. Gộp dữ liệu không cùng lịch quay có thể khiến người đọc hiểu sai độ mạnh của tín hiệu.
Dự đoán trên website là góc tham khảo. Nội dung có giá trị khi giúp người đọc hiểu cách suy luận, không phải khi tạo cảm giác chắc chắn.
