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：用透视分析方法，让表结构数据秒变业务洞察

2025-11-28

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工具包中，透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码，仅通过维度拖拽、指标配置，就能快速完成多维度交叉分析，从海量表结构数据中提炼核心业务洞 ...

CDA数据分析师：用数据激活战略分析方法，赋能企业决策

2025-11-21

在企业战略决策的场景中，“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及，但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困境——战略报告满是“行业前景良好”“竞争压力较大”的模糊结论，无法为决策提供精准 ...

【CDA干货】业务模型与数据模型：数字化时代的“双轮”差异与协同

2025-11-20

在企业数字化转型过程中，“业务模型”与“数据模型”常被同时提及，却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如何通过活动提升转化”，数据团队口中的“用户增长模型”则聚焦“如何用算法预测转化概 ...

CDA数据分析师：商业数据分析实践指南——从理论到落地的全链路突破

2025-11-20

在商业数据分析领域，“懂理论、会工具”只是入门门槛，真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、搭建复杂的模型，却解决不了“业务需求模糊”“数据质量堪忧”“跨部门协作卡壳”等实 ...

CDA数据分析师：驾驭商业数据分析总体流程，让数据转化为业务价值

2025-11-17

在数据驱动成为企业核心竞争力的今天，很多企业陷入“数据多但用不好”的困境：营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据，运营团队的复购率报告与财务数据口径冲突，分析师的洞察建议始终停留在纸面上。这一系列问 ...

CDA数据分析师：数据分析基础范式的践行者与价值放大器

2025-11-13

在数据量爆炸式增长的今天，企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结果反复推翻”的困境，核心原因在于缺乏统一的“基础范式”作为行动纲领。数据分析基础 ...