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数据质量管理是每一个大数据分析程序员都需要重点关注的一个问题，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，数据质量管理都有哪些特点。
完整性:数据完整性问题包括：模型设计不完整，例如：性约束不完整、参照不完整;数据条目不完整，例如：数据记录丢失或不可用;数据属性不完整，例如：数据属性空值。不完整的数据所能借鉴的价值就会大大降低，也是数据质量问题为基础和常见的一类问题;
一致性:多源数据的数据模型不一致，例如：命名不一致、数据结构不一致、约束规则不一致。数据实体不一致，例如：数据编码不一致、命名及含义不一致、分类层次不一致、生命周期不一致……相同的数据有多个副本的情况下的数据不一致、数据内容冲突的问题;
准确性:准确性也叫可靠性，是用于分析和识别哪些是不准确的或无效的数据，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;
单一性: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一手资料;
及时性:数据的及时性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。
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2025-02-07
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