数据分析过程中数据质量判断标准是什么?

【导语】数据是企业最具价值的资产之一，而数据质量则直接影响数据的产出和数据价值的高低。因此，数据质量的管理对于企业决策、战略水平和业绩提升至关重要。数据质量问题产生的原因有很多方面，比如在技术、管理、流程方面都会碰到，那么数据分析过程中数据质量判断标准是什么?

1、完整性

完整性指的是数据信息是否存在缺失，数据缺失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，也是数据质量更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值，我国包括了32个省和直辖 市，如果统计得到的值小于32，则可以判断数据有可能存在缺失。

2、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，只要符合标准编码规则即可，例如地区类的标准编码格式为“北京”而不是“北京市”，我们只需将相应的值映射到标准的值上就可以了。

3、准确性

准确性是指数据记录的信息是否存在异常或错误。和一致性不一样，存在准确性问题的数据不仅仅只是规则上的不一致。更为常见的数据准确性错误就如乱码。其次，异常的大或者小的数据也是不符合条件的数据。

数据质量的准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集，例如数量级记录错误。这类错误则可以使用较大值和最小值的统计量去审核。

一般数据都符合正态分布的规律，如果一些占比少的数据存在问题，则可以通过比较其他数量少的数据比例，来做出判断。

当然如果统计的数据异常并不显著，但依然存在着错误，这类值的检查是更为困难的，需要通过复杂的统计分析对比找到蛛丝马迹，这里可以借助一些数据分析工具，那么具体的数据修正方法就不在这里介绍了。

4、及时性

及时性是指数据从产生到可以查看的时间间隔，也叫数据的延时时长。及时性对于数据分析本身要求并不高，但如果数据分析周期加上数据建立的时间过长，就可能导致分析得出的结论失去了借鉴意义。

关于数据分析过程中数据质量判断标准，就给大家分享到这里了，一般情况下，企业都有多套的业务系统，这些业务在不同时期由不同的团队开发完成。因此，这些业务系统都参考着不同的标准生产各自数据。滥用缩写词、惯用语，数据输入错误，重复记录，丢失值，拼写变化，不同计量单位的使用等导致系统产生了大量的脏数据，这就是数据质量问题的由来，数据分析人员必须重视起来。