数据质量如何影响分析结果？

2023-06-29

数据质量是指数据在存储、处理和使用的过程中所表现出的准确性、完整性、一致性、可靠性和及时性等方面的指标。在进行数据分析时，数据质量是非常重要的，因为它会直接影响到分析结果的准确性和可信度。下面将详细介 ...

如何评估数据质量和准确性？

2023-06-20

数据质量和准确性评估是数据管理和分析的关键步骤。这些过程可以帮助组织确定其数据是否可靠、适合用于特定目的。以下是一些常用的方法来评估数据质量和准确性。 数据审查：数据审查是对整个数据集进行全面审查的 ...

如何评估数据质量和可靠性？

2023-06-20

数据质量和可靠性的评估是任何数据分析或机器学习任务的重要组成部分。数据质量差的数据会产生误导性结果，而不可靠的数据则不能为决策制定提供充足的支持。本文将介绍如何评估数据质量和可靠性，包括以下几个方面： ...

如何评估和提升数据质量？

2023-06-15

数据质量是数据分析、机器学习和人工智能等领域中至关重要的一个方面。良好的数据质量可以确保数据的准确性、完整性和一致性，从而提高数据分析的可靠性和效率。本文将介绍如何评估和提升数据质量。 评估数据质量 数 ...

如何评估和提高数据质量？

2023-06-15

数据是现代社会的重要资源，而数据质量则直接影响了数据分析和决策的准确性和可靠性。因此，评估和提高数据质量变得至关重要。以下是一些关于如何评估和提高数据质量的建议。 评估数据质量 定义数据质量标准：在评 ...

分析师如何评估数据质量？

2023-06-15

作为数据分析师，评估数据质量是非常重要的一项任务。因为如果数据质量不好，那么所得到的结论和决策就可能会受到很大的影响。下面将介绍如何评估数据质量并提高数据的准确性和可靠性。 审查数据源 首先，需要对数 ...

如何处理数据质量问题？

2023-06-15

数据质量问题是数据分析过程中最常见的挑战之一。如果数据质量不好，那么从这些数据中得出的结论就可能不准确，也无法支持可靠的商业决策。因此，正确处理数据质量问题对于任何企业或组织都至关重要。 以下是一些应 ...

哪些因素影响数据质量？

2023-06-15

数据质量是一个重要的话题，因为它对于决策和分析的准确性至关重要。但是，保证数据质量并不容易，因为有许多因素可以影响数据的准确性和可靠性。以下是一些主要的因素： 数据来源：数据质量取决于其来源。如果数 ...

数据质量类岗位每天需要做什么？通过一个案例了解下

2022-01-21

CDA数据分析师 出品 编辑：JYD 大家好，我是曹鑫老师，今天要给大家分享的是数据质量类岗位。 下面我们截取一小段数据演示一个实际案例，帮您更好的了解这类岗位。 例如：某车企在全国各地有不同 ...

如何提高数据质量

2018-07-09

如何提高数据质量 大数据时代带来了海量、多样、非结构化的数据，我们得以进行更加广泛且深入的分析，但这必须建立在高质量的数据上才有意义。本期以企业级的视角，介绍数据质量的评价、提升与监控。 大数据 ...

【数据质量】--指标治理的三个步骤及必要条件

2018-04-30

【数据质量】--指标治理的三个步骤及必要条件 “同名同义”、“同义同名”、“异名异义”，三个词，即是指标治理的三个步骤。“由上推下，由小及大”是内在逻辑。在展开说明之前，我们先全盘阐述数据治理的范畴 ...

提高数据质量和业务分析水平的5个大数据源

2017-12-04

提高数据质量和业务分析水平的5个大数据源 信息就是力量，特别是在电子商务领域。企业可以通过收集来自市场上不同数据源的数据，为业务提供有利信息，并节省成本。但是，在哪里可以找到可操作的免费的可靠信息 ...

大数据时代下，数据感知在数据质量管理系统中的应用

2017-11-24

大数据时代下，数据感知在数据质量管理系统中的应用 关于数据质量管理,可能与大部分人没有太大的关系。虽然,市面上有很多的公司在进行数据的挖掘、分析方面业务的工作,但是关于数据质量管理方面的公司真的是屈 ...

数据质量的好坏决定数据挖掘项目的成败

2017-07-31

数据质量的好坏决定数据挖掘项目的成败 David Nettleton是《商业数据挖掘：为预测分析项目处理，分析和建模》一书的作者，他还是一位在数据分析处理方面有丰富经验的顾问和学术研究者。 Q：您认为， ...

CDA数据分析师实战：逻辑回归的业务应用与落地指南

2026-01-14

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的业务实操中，“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判断客户是否存在违约风险”“识别用户是否为流失高潜人群”。这类需求的核心是“将数据 ...

【CDA干货】数据清洗基本流程全解析：从“脏数据”到“高质量数据”的蜕变

2026-01-13

在数据驱动决策的时代，“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据，往往存在重复、缺失、异常、格式混乱等问题，这些“脏数据”会直接导致分析结果失真，甚至误导 ...

CDA数据分析师实战：线性回归的业务应用与落地指南

2026-01-13

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心能力体系中，“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测下月销售额”“分析哪些因素对用户消费金额影响最大”“评估营销策略对销量的贡献度” ...

CDA数据分析师实战：相关系数的业务应用与落地指南

2026-01-12

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长与消费金额是否相关”“广告投放量与销售额是否存在关联”“产品评分与复购率是否有联 ...

【CDA干货】流失用户预测建模与原因挖掘：数据挖掘全流程实操指南

2026-01-09

在存量竞争时代，用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业，提前精准预测潜在流失用户，并找到流失背后的核心原因，进而制定针对性的挽留策略，已成为企业精细化运营的核心诉 ...

CDA数据分析师实战：列联表分析与卡方检验的业务应用

2026-01-09

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作场景中，分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相关”“地域分布与消费决策是否有关联”“营销渠道与转化结果是否存在关联”。列联表分 ...