大数据推送中出现错误的情况可能源自多个方面。以下是可能导致数据错误的一些常见原因以及解决方法：
1.
数据质量问题
：数据源质量低：数据源可能存在录入错误、重复数据或者不一致的情况。解决方法包括建立数据质量监控系统、清洗数据以及与数据提供方合作改进数据质量。
数据转换错误：在数据从源系统到目标系统的过程中，可能存在数据格式转换错误或数据丢失的情况。解决方法包括审查数据转换过程、确保数据格式一致性以及使用可靠的数据传输协议。
2.
数据处理错误
：数据处理逻辑错误：处理数据的算法或逻辑可能存在错误，导致数据分析结果不准确。解决方法包括审查数据处理逻辑、进行单元测试以及持续优化算法。
数据处理过程中的异常情况处理不当：在处理大数据时，可能会遇到异常情况，如内存溢出、超时等，如果没有良好的异常处理机制，可能导致数据错误。解决方法包括编写健壮的代码、实施异常处理机制以及监控系统的运行状态。
3.
系统问题
：系统故障：数据推送系统本身可能存在故障，导致数据推送中断或数据丢失。解决方法包括实施系统监控、实时响应系统故障以及备份数据。
网络问题：数据传输过程中，可能会受到网络延迟、丢包等问题的影响，导致数据推送错误。解决方法包括使用可靠的网络传输协议、实施数据传输重试机制以及优化网络环境。
4.
安全问题
：数据泄露：数据在传输或处理过程中可能会遭受到未经授权的访问，导致数据泄露。解决方法包括加密敏感数据、实施访问控制以及监控数据访问情况。
数据篡改：恶意攻击者可能会篡改数据，导致数据错误或误导性分析结果。解决方法包括实施数据完整性校验、使用数字签名验证数据来源以及加强系统安全措施。
针对这些问题，建议建立完善的数据管控机制，包括数据质量管理、异常监控与处理、系统可靠性保障以及安全防护措施，以确保大数据推送的数据准确性和可靠性。