最后，警察在象牙塔内能快速抓小偷而校外不能，就是过度拟合问题。由于在学校通过多次重复练习，学员小偷的特征已经烂熟于心，因此无论怎么随机分，都能快速找到小偷并且不出错;这就相当于训练模型时，由于已经知道要甄选人群的特征，模型能够对样本内观测值作出很好的拟合。又由于象牙塔学校判断小偷的标准主要看外部特征而不去理解内在原因，比如小偷常戴鸭舌帽，那么当社会人群里的小偷特征与象牙塔人群有很大差别时，比如社会上的小偷更常戴礼帽，在象牙塔内一抓一个准的鸭舌帽标准，到社会就变成一抓一个错了。也就是说，在样本内预测很好的模型，到样本外预测很差。 这，就是过度拟合的问题。
从过度拟合角度可以帮助我们理解为什么GFT在2009年表现好而之后表现差。在2009年，GFT已经可以观察到2007-2008年间的全部CDC数据，也就是说GFT可以清楚知道CDC报告的哪里发病率高而哪里发病率低。这样，采用上述训练数据和检验数据寻找最佳模型的方法时标准就很清晰，就是不惜代价高度拟合现有发病率。 Lazer 等人发现，GFT在预测2007-2008年流感流行率时，存在丢掉一些看似古怪的搜索词，而用另外的5000万搜索词去拟合1152个数据点的情况。
2009年之后，该模型面对的数据就真正是未知的，这时如果后来的数据特征与2007-2008年的数据高度相似，那么GFT也该可以高度拟合CDC估计值。但现实是无情的，系统性误差的存在，表明GFT在一些环节出了较大偏差而不得不面对过度拟合问题。
从上面的故事可以看到，产生过度拟合有三个关键环节。第一，象牙塔学校认定本校知道所有普通人与所有小偷的特征，也就等于知道了社会人群特征。第二，象牙塔学校训练警察，不关心小偷的形成原因，主要追求细致掌握已知小偷的特征。第三，象牙塔学校认为，不论时间如何变化，本校永远能保证掌握的普通人和小偷的行为特征不会发生大规模变动、特别是不会因为本校的训练而发生改变。
在大数据这个新瓶里，如果不避开下面的三个陷阱，就仍然可能装着数据挖掘带来的过度拟合旧酒：大数据自大、算法演化、看不见的动机导致的数据生成机制变化。
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三、大数据分析的挑战