数据质量是什么

❶ 数据的质量体现在哪里

数据质量主要包括：统计数据的内容质量、表述质量、约束标准三大方面。
统计数据的内容质量是统计数据最基本的特征，它包括相关性、准确性与及时性。一旦缺少了其中任何一个，统计数据就失去了转化为信息的性质和基本作用。因此，这三个特征也可称为统计数据质量的主要特征。
数据是组织最具价值的资产之一。企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系，高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。有了普遍深入的数据质量，企业在任何时候都可以信任满足所有需求的所有数据。

❷ 数据质量有几种维度分别是什么

• 完整性

数据完整性问题包含数据条目不完整，数据属性不完整等


• 一致性多源数据的数据模型不一致，如命名不一致，数据编码不一致，含义不一致，生命周期不一致等

• 准确性准确性也叫可靠性，不可靠的数据可能会导致严重的问题，会造成有缺陷的方法和糟糕的决策
  

• 唯一性

用于识别和度量重复数据，冗余数据，重复数据是导致业务无法协同，流程无法追溯的重要因素，也是数据治理需要解 决的最基本的数据问题

• 关联性数据关联性问题是指存在数据关联的数据关系缺失或错误，例如：函数关系、相关系数、主外键关系、索引关系等。存在数据关联性问题，会直接影响数据分析的结果，进而影响管理决策。
  

• 真实性

数据必须真实准确的反映客观的实体存在或真实的业务，真 实可靠的 原始统 计数据是企业统计工作的灵魂，是一切管理工作的基础，是经 营 者进行正确经营决策必不可少的第一手 资料。

• 及时性数据的及时性(In-time)是指能否在需要的时候获到数据，数据的及时性与企业的数据处理速度及效率有直接的关系，是影响业务处理和管理效率的关键指标。

• 逻辑检查不同表字段之间可能会有逻辑关联，需要稽核

• 离群值检查部分数据可能会偏离其他数据，比如同一个商品金额大家都是100元，而有一条数据是1W

• 自定义规则由需求方自定义相关规则

• 波动稽核

与上周环比稽核波动情况


• 强弱规则
  

每个规则的权重应该是不一样的，需要配置优先级，这对后续的告警方式是有帮助的

我们最终的目的是希望做到页面可配置

❸ 数据质量与数据质量八个维度指标

数据质量与数据质量八个维度指标

数据的质量直接影响着数据的价值，并且直接影响着数据分析的结果以及我们以此做出的决策的质量。质量不高的数据不仅仅是数据本身的问题，还会影响着企业经营管理决策；错误的数据还不如没有数据，因为没有数据时，我们还会基于经验和基于常识的判断来做出不见得是错误的决策，而错误的数据会引导我们做出错误的决策。因此数据质量是企业经营管理数据治理的关键所在。

数据的质量可以从八个方面进行衡量，每个维度都从一个侧面来反映数据的品相。八个维度分别是：准确性、真实性、完整性、全面性、及时性、即时性、精确性和关联性。

我们在比较两个数据集的品相的时候往往采用这种图形表示。比如说，常规来讲内部数据采集的准确性、真实性、完整性高，而全面性、及时性、即时性、精确性和关联性方面取决于企业内部对数据的重视程度以及采用的技术手段的先进性有关；外部数据集，比如说微博数据、互联网媒体数据等，其全面性、及时性和即时性都可以通过技术手段，如网络爬虫等得到提高，但在准确性、真实性、精确性上难以保证，也难以控制，在关联性方面取决于数据采集和挖掘的相关技术。

我们也可以用这个模型来衡量公司内部各个职能部门数据的品相。下图是个示意，通过数据质量8大指标的评价，我们可以对企业内部数据治理有针对性地采取措施去提高企业的数据质量。

数据的准确性

数据的准确性（Accuracy）是指数据采集值或者观测值和真实值之间的接近程度，也叫做误差值，误差越大，准确度越低。数据的准确性由数据的采集方法决定的。

数据的精确性

数据的精确性（Precision）是指对同一对象的观测数据在重复测量时所得到不同数据间的接近程度。精确性，也可以叫精准性。精确性与我们数据采集的精度有关系。精度高，要求数据采集的粒度越细，误差的容忍程度越低。

测量人的身高，我们可以精确到厘米，多次测量差异只会在厘米级别；测量北京到上海的距离，我们精确到公里，多次测量结果间的差异会在公里级别；采用游标卡尺测量一个零件的厚度，可以精确到1/50毫米，多次测量的结果间的误差也只会在1/50毫米间。采用的测量方法和手段直接影响着数据的精确性。

数据的真实性

数据的真实性，也叫数据的正确性（Rightness）。数据的正确性取决于数据采集过程的可控程度，可控程度高，可追溯情况好，数据的真实性容易得到保障，而可控程度低或者无法追溯，数据造假后无法追溯，则真实性难以保证。

为了提高数据的真实性，采用无人进行过程干涉的智能终端直接采集数据，能够更好地保证所采集数据的真实性，减少人为干预，减少数据造假，从而让数据更加正确地反应客观事物。

数据的及时性

数据的及时性（In-time）就是数据能否在需要的时候得到保证。我们月初会对上个月的经营和管理数据进行统计汇总，这些数据能否及时处理完成，财务能否在月度关账后及时核算。数据的及时性是我们数据分析和挖掘及时性的保障。如果公司的财务核算复杂，核算速度缓慢，上个月的数据在月中才能统计汇总完成，等需要调整财务策略的时候，已经到了月底了，一个月已经快过完了。特别是公司做大了之后，业务覆盖多个市场、多个国家，数据不能及时汇总，会影响到高层决策的及时程度。

数据的及时性与企业数据处理的速度和效率有直接的关系，为了提高数据的及时性，越来越多的公司采用管理信息系统，并在管理信息系统中附加各种自动数据处理功能，能够在数据上传系统之后自动完成绝大部分报表，从而保证数据处理的效率。计算机自动处理中间层数据是提高企业数据处理效率的有效手段。

除了保证数据采集的及时性和数据处理的效率问题外，还需要从制度和流程上保证数据传输的及时性。数据报表完成了，要及时或者在要求的时间范围内发送到指定的部门，或者上传到指定的存储空间。

数据的即时性

数据的即时性是指数据采集时间节点和数据传输的时间节点，一个数据在数据源头采集后立即存储，并立即加工呈现，就是即时数据，而经过一段时间之后再传输到信息系统中，则数据即时性就稍差。

微博的数据采集，当用户发布了微博，数据立即能够被抓取和加工，会生成即时微博数据报告，并随着时间推移，数据不断变化，我们可以称作是即时采集和处理的。一个生产设备的仪表即时反应着设备的温度、电压、电流、气压等数据，这些数据生成数据流，随时监控设备的运行状况，这个数据可以看作是即时数据。而当设备的即时运行数据存储下来，用来分析设备运行状况与设备寿命的关系，这些数据就成为历史数据。

数据的完整性

数据的完整性是从数据采集到的程度来衡量的，是应采集和实际采集到数据之间的比例。一条信息采集12个数据点，如我们采集员工信息数据的时候，要求填写姓名、出生日期、性别、民族、籍贯、身高、血型、婚姻状况、最高学历、最高学历专业、最高学历毕业院校、最高学历毕业时间等12项信息，而某一员工仅仅填写了部分信息，如只填写了其中的5项，则该员工所填写数据的完整性只有一半。

一个公司数据的完整性体现着这个公司对数据的重视程度。要求采集数据而实际上并未完整采集，只采集了一部分，这就是不完整的，往往是公司对数据采集质量要求不到位导致的。公司要求每个人都填写完整的个人信息表，而有部分员工拒绝填写，公司2000员工，只有1200人填写了完整的个人信息表，则这个数据集就是不完整的。

另外，对于动态数据，我们可以从时间轴上去衡量数据采集的完整性。比如，我们要求每小时采集一次数据，每天会形成24个数据点，记录为24条数据，但是员工渎职，只记录了20次，那么这个数据集也是不完整的。

数据的全面性

数据的全面性和完整性不同，完整性衡量的是应采集和实际采集的差异。而全面性指的是数据采集点的遗漏情况。比如说，我们要采集员工行为数据，我们只采集了员工上班打卡和下班打卡的数据，上班时间的员工行为数据并未采集，或者没有找到合适的方法来采集。那么，这个数据集就是不全面的。

我们描述一个产品的包装，仅仅描述了产品包装的正面和背面，没有记录产品包装的侧面，则就是不全面的。我们记录一个客户的交易数据，我们只采集了客户订单中的产品、订单中产品的价格和数量，而没有采集客户送货地址、采购时间，这个数据采集就是不全面的。

腾讯QQ和微信的用户数据记录了客户交流沟通的数据；阿里和京东的用户数据记录了用户的购买交易数据；网络地图记录了用户出行的数据；大众点评和美团记录了客户餐饮娱乐的数据。对于全面描述一个人的生活的衣食住行各方面，这些公司的数据都是不全面的，而如果把他们的数据整合起来，则会形成更加全面的数据。所以说，数据的全面性说一个相对的概念。过度追求数据的全面性说不现实的。

数据的关联性

数据的关联性是指各个数据集之间的关联关系。比如员工工资数据和员工绩效考核数据是通过员工这个资源关联在一起来的，而且绩效数据直接关系到工资的多少。采购订单数据与生产订单数据之间通过物料的追溯机制进行关联，而生产订单又是由员工完成的，即通过员工作业数据与员工信息数据关联起来。

其实，我们本书探讨的企业大数据，每个数据集都是相关关联的，有些是直接关联的，比如员工工资数据和员工绩效数据，有些是间接关联的，比如说物料采购订单数据与员工工资数据。这些数据的关联关系是由公司的资源，包括人、财、物和信息等，连接起来的。如果有任何的数据集不能连接到其他的数据集，就会存在数据割裂或者数据孤岛。数据割裂和数据孤岛是企业数据关联性不足导致的。而数据的关联性直接影响到企业数据集的价值。

❹ 什么是地理信息系统的数据质量具体包括哪些内容

-关于数据质量
质量：是一个用来表征人造物品的优越性或者证明其所具有技术含量的多少或

者表示其艺术性高低的常用术语。
近年来由于一下原因，关注数据质量：
1， 增加私营部门的数据生产 。
2，进一步利用地理信息作为决策支持工具。
3，日益依赖二手数据来源。
—空间数据质量的概念：
1，误差：反映了数据与真值或者大家公认的真值之间的关系。
2，数据的准确度：被定义为结果计算值或估计值或公认值之间的接近程度。
3，数据的精密度（仪器本身）：是指在数量上能够辨别的程度，指数据的有效位

数，表示测量值本身的离散程度。分辨率影响到一个数据库对某个具体应用的适用

程度。
4，不确定性：是关于空间过程和特征，不能被准确确定的程度。

❺ 浅谈数据质量管理：为了更清醒的数据

战战兢兢地写下标题，得意下“清醒”这个词用得真是独树一帜，跟外面那些妖艳贱货好不一样。我们常常说人要时刻保持清醒，这样才能不被假象所蒙蔽。那数据其实更需要这点，我们需要透过数据挖掘本质，如果数据是不具备完整人格的，缺失完整性、规范性、一致性等维度，那么我们看到的本质也是偏差的。开篇先鬼扯一下，详情请往下滑~

数据质量管理是指为了满足信息利用的需要，对信息系统的各个信息采集点进行规范，包括建立模式化的操作规程、原始信息的校验、错误信息的反馈、矫正等一系列的过程。

为什么有这么多人强调改善数据质量管理的重要性，用一种很抽象的比喻描述，如果把整个数据应用比作人体的话，那好的数据就相当于新鲜和沸腾的血液，能让我们的身体充满活力，高效地工作思考。而质量差的血液携带废物和毒素，随着毒素越积越多，血液以及血管就会发生病变，血液流经的全身各处器官也会大受影响。如果非要要具体的数据证明，我摘取了一些专家的统计：

那什么会影响数据质量呢？其实简单就分为2个因素。

在此附上数据的生命周期图，包括各环节的数据流转和数据处理。

那怎么样才算质量好的数据呢？借用数据质量评估六要素，顺便附上自己的一些解析：

如何通过具体工作来贯彻落实数据质量管理呢？由于数据质量管理是贯穿数据整个生命周期的，所以根据数据的各环节进行分点描述：

数据稽核是指实现数据的完整性和一致性检查，提升数据质量，数据稽核是一个从数据采集，预处理，比对，分析，预警，通知，问题修复的完整数据质量管控链条。

1、配置校验规则，例如字段映射等。
2、配置调度规则，例如调度频率等。
3、配置报表模板，例如稽核结果等。

数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

如何保证数据质量？
数据分析师必修课（1）——数据质量评估
浅谈数据质量管理
利用数据质量规则库推动数据质量管理
主数据-数据质量管理
谈数据稽核(3)
中兴软创-数据稽核系统解决方案

❻ 数据质量分析的主要内容包括哪些

包括：
1、影响GIS数据质量的因素
2、 GIS数据源的质量问题
3、GIS数据库建立过程中的质量问题
4、GIS分析处理过程引入的数据质量问题

❼ 数据质量包括什么方面

数据质量包括数据质量控制和数据治理。

数据是组织最具价值的资产之一。企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系，高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。有了普遍深入的数据质量，企业在任何时候都可以信任满足所有需求的所有数据。

一个战略性和系统性的方法能帮助企业正确研究企业的数据质量项目，业务部门与 IT 部门的相关人员将各自具有明确角色和责任，配备正确的技术和工具，以应对数据质量控制的挑战。

(7)数据质量是什么扩展阅读：

控制方法：

1、探查数据内容、结构和异常

第一步是探查数据以发现和评估数据的内容、结构和异常。通过探查，可以识别数据的优势和弱势，帮助企业确定项目计划。一个关键目标就是明确指出数据错误和问题，例如将会给业务流程带来威胁的不一致和冗余。

2、建立数据质量度量并明确目标

Informatica的数据质量解决方案为业务人员和IT人员提供了一个共同的平台建立和完善度量标准，用户可以在数据质量记分卡中跟踪度量标准的达标情况，并通过电子邮件发送URL来与相关人员随时进行共享。

3、设计和实施数据质量业务规则

明确企业的数据质量规则，即，可重复使用的业务逻辑，管理如何清洗数据和解析用于支持目标应用字段和数据。业务部门和IT部门通过使用基于角色的功能，一同设计、测试、完善和实施数据质量业务规则，以达成最好的结果。

4、将数据质量规则构建到数据集成过程中

Informatica Data Quality支持普遍深入的数据质量控制，使用户可以从扩展型企业中的任何位置跨任何数量的应用程序、在一个基于服务的架构中作为一项服务来执行业务规则。

数据质量服务由可集中管理、独立于应用程序并可重复使用的业务规则构成，可用来执行探查、清洗、标准化、名称与地址匹配以及监测。

5、检查异常并完善规则

在执行数据质量流程后，大多数记录将会被清洗和标准化，并达到企业所设定的数据质量目标。然而，无可避免，仍会存在一些没有被清洗的劣质数据，此时则需要完善控制数据质量的业务规则。Informatica Data Quality可捕获和突显数据质量异常和异常值，以便更进一步的探查和分析。

5、对照目标，监测数据质量

数据质量控制不应为一次性的“边设边忘”活动。相对目标和在整个业务应用中持续监测和管理数据质量对于保持和改进高水平的数据质量性能而言是至关重要的。

Informatica Data Quality包括一个记分卡工具，而仪表板和报告选项则具备更为广泛的功能，可进行动态报告以及以更具可视化的方式呈现。

❽ 什么是数据的质量

�1�3 测量系统分析（MSA） 什么是测量系统 * 测量系统：用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、 软件及操作人员的集合 人 设备 材料 测量过程 数据 方法 环境 输入 输出 * 测量系统应具备的特性 1 ） 处于统计控制状态，即只存在变差的普通原因； 2 ） 测量系统的变异性小于过程变异性； 3 ） 测量系统的变异性小于技术规范界限； 4 ） 测量精度应高于过程变异性和技术规范宽度的 1/10 ； 5 ） 当被测项目变化时，测量系统统计特性的最大变差小于过 程变差和规范宽度较小者； * 数据的类型 ——计量型数据 ——计数型数据 * 如何评定数据质量 ——测量结果与“真”值的差越小越好 ——数据质量是用多次测量的统计结果进 行评定 * 计量型数据的质量 ——均值与真值（基准值）之差 ——方差大小 * 计数型数据的质量 ——对产品特性产生错误分级的概率 测量系统评定的两个阶段 * 第一阶段（使用前） ——确定统计特性是否满足需要 ——确定环境因素是否有影响 * 第二阶段（使用过程） ——确定是否持续的具备恰当的统计特性 测量系统特性及变差类型和定义 类型 定义 图示 分辨力 测量系统检出并 如实指出被测定 特性微小变化的 能力 评价均值质量 偏倚 观测平均值与基 准值的差 基准值 偏倚 稳定性 在某种持续时间 内测量同一基准 或零件单一特性 结果的总变差 稳定性 时间 2 时间 1 线性 量具的预期工作 范围内偏倚的变 化 观察平均值 有偏倚 无偏倚 基准值 评价变差 质量 重复性 同一评价人，多次 测量同一特性的 观测值变差 再现性 不同评价人，测量 同一特性观测平 均值的变差 B C A 再现性 测量系统的分辨力 * 建议的可视分辨率 ≤ 6 σ /10 σ——过程的标准差（不是公差宽度的 1/10 ） * 分辨率不足对控制图的影响 测量系统的稳定性 * 两种稳定性 ——一般概念：随着时间变化系统偏倚的总变 差。 ——统计稳定性概念：测量系统只存在普通原 因变差而没有特殊原因变差。 * 利用控制图评价测量系统稳定性。 ——保持基准件或标准样件。 ——极差图（标准差图）出现失控时，说明存 在不稳定的重复性。 ——均值图出现失控时，说明偏倚不稳定。 评价测量系统的三个基本问题 * 是否有足够的分辨力 * 是否统计稳定 * 统计特性用于过程控制和分析是否可接受。 盲测法 * 在实际测量环境下，在操作者事先不知正在对 该测量系统进行评定的条件下，获得测量结果。 向传统观念挑战 * 长期存在的把测量误差只作为公差范围百分 率来报告的传统，是不能面临未来持续改进的 市场挑战。 国际标准 国家标准 地方标准 公司标准 检测设 备制造厂 测量结果 * 追溯性：通过应用连接标准等级体系的适当标 标准的传递 国际实验室 国家实验室 国家认可的 校准机构 企业的校准 实验室 生产现场 准程序，使单个测量结果与国家标准或国家接 受的测量系统相联系。

❾ 数据质量

浅谈数据质量管理：为了更清醒的数据

数据质量管理的一些思考

大数据Clouder认证：使用MaxCompute进行数据质量核查

度量的两个方面：

1、设计质量度量

数据资产目录 数据标准 数据模型 数据分布

2、执行质量度量

完整性 准确性 唯一性 一致性 及时性 有效性  （单列、跨列、跨行、跨表）

数据质量设计原则

1、关键环节注入监控流程 比如数据源接入、多维模型等

2、重要数据：事务数据、主数据、基础数据（数据字典）要进入监控流程；持续稳定的数据可以退出监控流程；价值密度低可以退出监控流程；

数据质量四部曲

策划、控制、度量、改进

打分机制：

指定表的质量KPI，针对表的故障率进行数据质量运营。

最主要的数据质量度量：

1、完整性：空值，数据量（是否漏传）等；

2、一致性：各层前后结果是否一致；

3、是否重复性：数据在单层是否重复

工具：

Griffin 功能有Bug 

Shell+Hive 建议（通过Web界面化）

各层校验规则：

ods层：

- 增量数据记录数（短期）设置合理值

- 全量数据记录数（长期）设置合理值

- 空值：

-重复值：使用不为空的字段校验

dwd层：

- 一致性 将需要一致性检测的字段，与ods层做关联join

- 重复性 使用不为空的字段校验

- 空值不需要检验：因为已经做了一致性校验了

dws/dwt层：

- 思路跟ods层一样

ads层:

- 判定指标是否在合理范围内，需设置合理值，与之对比，如超预期，展现层不体现该指标，并触发质量问题排查追踪（atlas追踪血缘关系，触发ETL流程）

数据质量修复：

1、数据丢失：按DT分区，重新导入

2、数据重复：分区表：按DT分区，删除分区所有数据，重新导入；全量表：重导一次

3、指标不符合正常规律：atlas追踪血缘关系，触发ETL流程

❿ 数据质量基本概念

误差反映了数据与真实值或者公认的真值之间的差异，它是一种常用的衡量数据准确性的表达公式。

数据的准确度被定义为结果、计算值或估计值与真实值或者公认的真值的接近程度。
如果两地间的距离为110，从地图上量测的举例为98，那么地图距离的误差为2；若用GPS测量并计算两点间的距离得99.9，则GPS的测距误差为0.1，因而GPS比地图量测距离更准确。

数据的精密度指数据表示的精密程度，亦即数据表示的有效位数。它表现了测量值本身的离散程度。由于精密度的实质在于它对数据准确度的影响。同时在很多情况下，它可以通过准确度而得到体现，故常把两者结合在一起称为精确度，简称精度。
如对同样两点，用GPS测量可得9.903，而用工程制图尺在1:10万地形图上量算仅可得小数点后两位，即9.85。9.85比9.903精度低。但精度低的数据并不一定准确度低。

不确定性是关于空间过程和特征不能被准确确定的程度，是自然界各种空间现象自身固有的属性。在内容上，它是以真值为中心的一个范围，这个范围越大，数据的不确定性也就越大。
当真值不可测或无法知道时，我们就无法确定误差，因而用不确定性取代误差。统计上，用多次测量的平均值来计算真值，因而标准差来反映可能的误差大小。因此可以用标准差来表示测量值不确定性。然而欲知标准差，就需要对同一现象做多次测量。所以要知道某测量值的不确定程度，需要多次测量，而称一次测量的结果为不确定的。

相容性是指两个来源的数据在同一个应用中使用的难易程度。
例如两个相邻地区的土地利用图，当要将它们拼接到一起时，两图边缘处不仅边界线可良好地衔接，而且类型也一致，称两图相容性好。反之，若图上的土地利用边界无法接边，可见两个城市的统计指标不一致也可造成数据无法比较致使数据不相容。这种不相容可以通过同一分类和统计标准来减轻。
另一类不相容性，可从使用不同比例尺的地图数据看到，一般土壤图比例尺小于1:10万，而植被图则在1:15000至1:50000之间，当使用这两种数据进行生态分类时，可能出现两种情况：一是当某一土壤图的图斑大得使它代表的土壤类型在生态分类时可以被忽略；二是当土地界线与某植被图斑相交时，它实际应该与植被图斑的部分界线一致。

一致性是指对同一现象或同类现象的表达的一致程度。如果同一条河流，在地形图上和在土壤图上形状不同，又如同一行政边界在人口图和土地利用图上不能重合，这些均表示数据的一致性差。

完整性是指具有同一准确度和精度的数据在类型上和特定范围内是否完整的程度。完整性主要是针对空间属性数据的，且随着时代的发展而完整性不断在完善。针对不同的应用部门对完整性的内容不一样，如：交通部门和房地产部门对房子的认识就不一样，交通部门只要知道房子的位置就行了，而房地产部门对房子就要知道其大小，结构，房主，房价等。可见实体的完整性是地图最难确定的，也是最需要更新的。

可得性是指获取或使用数据的容易程度。保密的数据按其等级限制使用者的多少，有些单位或个人无权使用；公开的数据则按价决定可得性。由于我国经济水平还比较低，数据的可得性已人为制约地图在我国的发展和造成地图基础设施的重复建设。

现势性是指数据反映客观目前状况的程度。不同现象的变化频率是不同的，如地形、地质状况的变化一般来说比人类建设要缓慢，地形可能由于山崩、雪崩、滑坡、泥石流、人工挖掘及填海等原因而在局部区域改变。