正确答案是：B: 完全共线性

### 专业分析

在多元回归分析中，完全共线性（perfect multicollinearity）指的是自变量之间存在一个完全线性关系，即某一个自变量是另一个自变量的线性组合。在给定的问题中，如果数据表的某两列数据成比例，这意味着一个变量可以通过另一个变量的线性变换得到，这就是完全共线性的表现。

#### 完全共线性的影响：
1. **估计不稳定**：由于自变量之间的完全线性相关性，回归系数的估计变得不稳定。
2. **标准误增大**：回归系数的标准误会非常大，使得系数的统计显著性检验不可靠。
3. **解释困难**：难以分离自变量之间的独立影响，使得模型解释力受到影响。

#### 如何识别和处理完全共线性：
- **识别**：
- 可以通过计算相关矩阵来识别强烈的线性关系。
- 使用方差膨胀因子（VIF），若某自变量的VIF值较高，说明存在多重共线性。

- **处理**：
- 移除一个或多个有共线性关系的变量。
- 通过主成分分析（PCA）或偏最小二乘法（PLS）等降维技术减少变量维度。

完全共线性是影响回归分析模型可靠性的重要因素之一，需在模型构建过程中予以特别关注和处理。