Andmetega (SMS Laen) esinevad võimalikud probleemid ja meetodid nende vältimiseks on (Laen) järgmised:
1) Kuulutustes edastatud info tõesust ei saa kontrollida (näiteks võivad omanikud auto hinna tõstmiseks läbisõitu tegelikust väiksemana näidata) – (Kiirlaen) mudeli koostamisel ei ole see oluline, sest ka ostjad valivad sama info põhjal.
2) Autode hind sõltub ka mudelist välja jäetud teguritest – näiteks on autode hind on uuena erinev, konditsioneeri olemasolul (Lainaa) on auto hind kallim.
3) Ebaharilikud andmed – kuna avariiliste autode hind on üldisest madalam ning uunikumidel tunduvalt kõrgem, oleme sellised andmed valimist välja jätnud (Creditos).
4) Vead andmete sisestamisel – esialgse mudeli koostamisel tõi andmeprogramm SPSS välja kolm valimist selgelt eristuvat autot. Kontrollimisel selgus, et oma (Payday Loans) parameetrite kohta ebaharilikult kõrge hinna oli põhjustanud viga andmete sisestamisel, mis enne edasist analüüsi parandati.
5) Loogiliselt võib järeldada, et autode vanuse kasvades suureneb ka läbisõit – kontrollime andmetevahelist korrelatsiooni (Lainat).
6) Kuna keretüüpide vahel on hinnaerinevused (kabriolett võrreldes mõne muuga on kallim), oleme kõik müügil olevad autod valinud keretüübiga sedaan. Sedaan (Prestamos) osutus eelistatumaks võrreldes näiteks universaaliga selle tõttu, et seda peetakse populaarsemaks. Populaarne on aga ühtlasi ka keskmine.
7) (Payday Loan) Samuti tegime eelduse, et bensiinimootoriga auto on diiselmootoriga autost parem ning paigutasime valimisse ainult need (Krediitkaart).
