数据不平稳是指数据在不同时间点或不同区域之间存在明显的变动趋势或波动性。这种不平稳性可能会导致以下几个后果：

1. 预测困难：数据不平稳会使得预测变得困难。如果数据呈现明显的趋势或波动性，传统的预测模型可能无法准确捕捉到这种变化。因此，预测模型需要考虑到数据的不平稳性，并采用适当的方法进行预测。

2. 假象相关性：数据不平稳可能导致错误的相关性分析。在不平稳的数据中，可能存在一种称为“伪相关”的现象，即两个变量之间存在看似相关但实际上是巧合的关系。这可能误导分析人员得出错误的结论。

3. 不稳定的统计模型：不平稳数据可能违反统计模型的基本假设，如线性回归模型的独立同分布假设。如果数据不满足这些假设，可能会导致模型的不稳定性和不准确性。

4. 误导决策：数据不平稳可能误导决策。如果数据呈现短期的波动性，很容易受到这些波动的影响而做出错误的决策。决策者应该谨慎对待不平稳数据，要考虑长期趋势和整体变化。

5. 难以解释原因：数据不平稳可能使得解释数据变动的原因变得困难。如果数据呈现复杂的变动模式，可能需要更深入的分析才能找到背后的原因。这对于制定有效的策略和解决问题可能是一个挑战。

因此，处理数据不平稳性是数据分析的一个重要问题。常见的方法包括差分法、平稳化转换、时间序列模型等，这些方法可以帮助我们更好地理解和分析数据的变动趋势。