数据质量是用来描述所获得的信息的有用性的。数据随处可见，并且随着时间的推移而线性增长。数据是继续实施任何数据科学和机器学习 模型建设的主要燃料。拥有正确的数据对于为任何任务建立可靠的模型是至关重要的。因此，本文简要介绍了一些重要的指标，以评估要使用的数据的质量。这些指标至关重要，必须在建立任何模型之前进行试验，以衡量数据质量。
目录
- 数据 - 概述
- 评估数据质量的必要性
- 数据质量评估指标
- 摘要
数据--概述
如前所述，数据是一组可用的信息，主要有两种类型，即定性的和非定性的。顾名思义，定性数据是指主要标志着特征的数据，它是不可测量的，而定量数据是可以测量或量化的数据，并以一定的单位表示。
在定性数据的保护伞下还有其他广泛的分类，如名义和顺序数据，以及定量数据的离散和连续，其中每个单独的分类都有具体的特征。
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下面的图片代表了数据及其类型的图形化分类。
评估数据质量的必要性
所以在看评估数据质量的指标之前，让我们先看看为什么数据质量评估是至关重要的。高质量的数据显示了可靠性的迹象，并帮助我们在任何任务中实现更好的决策。高质量的数据和高质量的决策是相辅相成的，如前所述，数据是主要的燃料。
简而言之，数据质量也可以被称为DQ。数据质量越高，所提供的解决方案就越好。此外，当数据质量高时，实施的机器学习算法往往工作得更好，显示出更快、更准确和更可靠的结果。因此，如前所述，如果数据质量低，就会导致不可靠的结果。
例如，让我们考虑为一家商业公司工作。因此，对于企业来说，高质量的数据或简单地说，也可以称为正确或准确的数据是至关重要的。假设数据的质量不高，我们最终会得到错误的商业解决方案，或导致业务损失，或因做出错误的决定而导致公司的运营成本增加。
考虑到所有这些因素，我们可以说，在进行任何决策之前，评估数据质量是非常关键的。
数据质量评估指标
我们已经在前面的章节中看到了数据质量的重要性，现在我们来关注一些重要的数据质量评估指标。
在数据的各种指标中，任何数据都应该具有的最重要的品质被列在下面。它们是。
- 有效性
- 准确性
- 完整性
- 一致性
- 统一性
- 相关性
现在让我们逐一了解一下这些指标。
数据的有效性
顾名思义，高质量的数据与适当/有效的数据收集是相辅相成的。收集大量的数据很容易，但收集或利用有效的数据以获得更好的洞察力是相关的。如今，通过设置某些限制条件，有效数据的收集很容易，而数据收集不仅帮助我们获得相关的数据和高质量的数据，而且还帮助我们减少数据存储成本和计算时间。
但在当前数据大量增长的时代，有时无法预期数据的有效性，但有效的数据可以通过执行必要的数据清理和从客户那里了解最有效的数据以及数据的每个特征是如何重要的，以便提出适当的业务解决方案来获得。
因此，如前所述，有效的数据与有意义的和所需的数据直接相关，也与正在进行的适当的推论有连锁关系。
让我们从上述的例子中了解数据有效性的衡量标准。因此，对于商业公司来说，数据的有效性在高质量的数据收集方面起着至关重要的作用，其中的数据类型必须是适当的，例如金额应该是数字的，而账户号码应该是分类的。此外，数据的有效性还包括在适当的范围/尺度下获取数据和无效的格式。假设商业公司的出货日期应该是MM-DD-YYY的正确格式。
数据的准确性
简单地说，我们把数据的准确性称为可用的正确数据。因此，准确的数据描述了每个特征下的正确信息集。因此，考虑到之前的数据有效性指标，简而言之，它可以被总结为有效的数据和准确的信息，帮助我们获得正确的解决方案，反之则会导致不可靠的解决方案和严重的后果，因为由于不准确的数据，提供的解决方案是错误的。因此，为了提供有效的解决方案，拥有准确的数据是非常重要的。
因此，了解商业公司的数据准确性，获得的数据必须是准确的，以疏散错误预测的可能结果，这反过来又会导致浪费金钱和资源，造成严重的后果。
数据的完备性
数据的完整性意味着我们是否拥有所有需要的信息来提供可靠的解决方案。因此，一旦上述数据质量参数得到解决，也就是一旦获得有效和准确的数据，我们就必须研究从数据中获得完整的信息。数据的完整性有助于我们在任何时候都能轻松地访问和检索所需的数据，此外，处理不完整的数据是一项繁琐的工作，因为它可能需要各自领域的主题知识来确保数据的完整性。
因此，为了了解商业公司数据的完整性，数据必须是完整的，不存在缺失值或缺失数据记录。因此，如果一个企业想分析它的常客，如果存在缺失的信息，而这些信息对于分析常客是非常关键的，这将导致错误的预测或不可靠的预测。因此，我们可以说，数据的完整性是数据质量评估的一个关键因素。
数据的连贯性
数据的一致性也可以被称为可靠的数据。因此，数据的一致性也是重要的数据质量指标之一，与其他指标不同。因此，一致性数据是指那些不会突然改变而变成不可靠的数据。与其他数据质量指标类似，拥有一致或可靠的数据也很重要，因为如果数据不一致，就会导致错误的商业决策和解决方案。
因此，为了理解数据与商业公司的一致性，数据的一致性与适当和一致的数据治理是相辅相成的。数据必须得到适当的治理，并确保所有的用户在特定的时间点看到相同的数据。
数据的统一性
数据的统一性基本上表明，在一个共同的尺度上比较所有可用的信息的数据。统一的数据有助于我们完美地合并来自不同来源的数据，同时统一的数据也有助于根据需要方便地检索数据。统一的数据也有助于我们进行有效的数据分析。
因此，要了解商业公司的数据统一性，可用的数据或治理的数据应具有高质量的统一性，或者它应该在一个共同的规模上，以做出正确的预测。荒谬的数据质量会导致错误的预测和严重的后果。
数据的相关性
数据的相关性或任何领域的相关数据都是一个主观的说法，因为在每个领域中，某些特征可能是高度相关的，而有些可能不是。因此，任何领域的相关信息都可以由特定工作领域的专业人员推断出来。没有必要保留不相关的数据，因为这只会增加数据的存储成本，而且考虑不相关的信息也会导致没有解决方案或产生不相关的解决方案。
除了相关的数据，还有一个需要注意的方面是收集数据的时间段。对于某些应用来说，没有必要保留非常老的数据，因为假设任何个人在进行时间序列分析时，过去5到10年的数据会更有意义，而不是一段时间内的完整数据，也可能导致序列中突然出现的趋势和季节性。因此，相关数据和数据的时间段是关键的数据质量参数。
因此，要了解数据对企业的相关性，非常老的数据或企业的历史数据可能对提供业务所需的解决方案没有用。因此，具有相当长的时间段的相关数据将有助于产生正确的解决方案，而不是拥有不相关的数据和非常老的数据，因为它可能会导致错误的时间序列分析的趋势分析。
总结
简而言之，数据质量和上面提到的一些指标是有效的数据驱动解决方案需要考虑的最重要因素。数据质量越高，任何公司产生的解决方案就越好。因此，高质量的数据可以通过坚持上述指标的存在和有效的数据清理来保证。总的来说，数据质量可以分为主观和客观两个方面，其中客观方面包括无缺失值和无错误的干净数据，主观方面包括获得的信息集是否与任务有关。
数据质量评估与其他的数据治理操作是相辅相成的，如数据剖析、数据分析和报告。因此，评估上述数据质量的重要指标以提供合适的见解是非常必要的。
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