数据质量的四种标准详细解说

数据质量的四种标准详细解说
编辑整理: 编辑:suifeng 文章来源：最好网址导航
数据质量是确保数据运用的根底，它的评价规范首要包含四个方面，完整性、一致性、精确性、及时性。

评价数据能否到达预期设定的质量需求，就能够经过这四个方面来进行判别。

完整性指的是数据信息能否存在缺失的状况，数据缺失的状况能够是整个数据记载缺失，也能够是数据中某个字段信息的记载缺失。

不完整的数据所能学习的价值就会大大下降，也是数据质量最为根底的一项评价规范。

数据质量的完整性比拟简略去评价，通常咱们能够经过数据计算中的记载值和仅有值进行评价。

例如，网站日志日访问量就是一个记载值，平常的日访问量在1000 左右，俄然某一天降到100了，需求检查一下数据能否存在缺失了。

再例如，网站计算地域散布状况的每一个区域名就是一个仅有值，我国包含了32个省和直辖市，若是计算得到的仅有值小于32，则能够判别数据有能够存在缺失。

一致性是指数据能否遵从了一致的规范，数据调集能否坚持了一致的格局。

数据质量的一致性首要体现在数据记载的规范和数据能否契合逻辑。

规范指的是，一项数据存在它特定的格局，例如手机号码必定是13位的数字，IP地址必定是由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必定是大于等于UV的，跳出率必定是在0到1之间的。

通常的数据都有着规范的编码规矩，关于数据记载的一致性查验是较为简略的，只需契合规范编码规矩即可，例如区域类的规范编码格局为“北京”而不是“北京市”，咱们只需将相应的仅有值映射到规范的仅有值上就能够了。

精确性是指数据记载的信息能否存在反常或过错。

和一致性不一样，存在精确性难题的数据不仅仅仅仅规矩上的不一致。

最为常见的数据精确性过错就如乱码。

其次，反常的大或许小的数据也是不契合条件的数据。

数据质量的精确性能够存在于单个记载，也能够存在于整个数据集，例如数量级记载过错。

这类过错则能够运用最大值和最小值的计算量去审阅。

通常数据都契合正态散布的规则，若是一些占比少的数据存在难题，则能够经过比拟其他数量少的数据份额，来做出判别。

当然若是计算的数据反常并不明显，但仍然存在着过错，这类值的检查是最为艰难的，需求经过杂乱的计算剖析比照找到蛛丝马迹，这里能够凭借一些数据剖析东西，那么详细的数据批改办法就不在这里剖析了。

最好网址导航
及时性是指数据从发生到能够检查的时刻距离，也叫数据的延时时长。

及时性关于数据剖析自身需求并不高，但若是数据剖析周期加上数据树立的时刻过长，就能够致使剖析得出的定
论失去了学习含义。