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提高数据质量是我们在做数据分析的时候需要重点关注的一个问题，下面我们就通过案例分析来了解一下，高质量的数据都具备哪些特点。
数据完整性
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。
数据规范性
规范性指的是描述数据遵循预定的语法规则的程度，是否符合其定义，比如数据的类型、格式、取值范围等。
数据一致性
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，一致性并不意味着数值上的绝对相同，而是数据收集、处理的方法和标准的一致。常见的一致性指标有：ID重合度、属性一致、取值一致、采集方法一致、转化步骤一致。
数据准确性
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。常见的准确性指标有：缺失值占比、错误值占比、异常值占比、抽样偏差、数据噪声。
数据单一性
性指的是数据库的数据不存在重复的情形。比如真实成交1万条，但数据表有3000条重复了，成了1.3万条成交记录，这种数据不符合数据性。
数据及时性
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。比如一份数据是统计离线今日的，结果都是二天甚至三天才能统计完，这种数据不符合数据及时性。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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2025-02-07
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