数据质量的四种评估标准

lone wolf 2024-05-15 15:10:55
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数据质量的四种评估标准数据质量是保证数据应用的基础,它的评估标准主要包括四个方面,完整性、一致性、准确性、及时性。评估数据是否达到预期设定的质量要求,就可以通过这四个方面来进行判断。完整性完整性指的是数据信息是否存在缺失的状况,数据缺失的情况可能是整个数据记录缺失,也可能是数据中某个字段信息的记录缺失。不完整的数据所能借鉴的价值就会大大降低,也是数据质量最为基础的一项评估标准。数据质量的完整性比较容易去评估,一般我们可以通过数据统计中的记录值和唯一值进行评估。例如,网站日志日访问量就是一个记录值,平时的日访问量在1000左右,突然某一天降到100了,需要检查一下数据是否存在缺失了。再例如,网站统计地域分布情况的每一个地区名就是一个唯一值,我国包括了32个省和直辖市,如果统计得到的唯一值小于32,则可以判断数据有可能存在缺失。一致性一致性是指数据是否遵循了统一的规范,数据集合是否保持了统一的格式。数据质量的一致性主要体现在数据记录的规范和数据是否符合逻辑。规范指的是,一项数据存在它特定的格式,例如手机号码一定是13位的数字,ip地址一定是由4个0到255间的数字加上”.”组成的。逻辑指的是,多项数据间存在着固定的逻辑关系,例如pv一定是大于等于uv的,跳出率一定是在0到1之间的。一般的数据都有着标准的编码规则,对于数据记录的一致性检验是较为简单的,只要符合标 20210311
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