数据质量的六个维度,数据质量的评价标准

数据质量的六个维度,数据质量的评价标准

ˇ﹏ˇ 以下6 个主要维度通常用于衡量具有相同或可变权重的多个维度上的数据质量。精度信息准确反映所代表的事件或事物的程度称为“准确性”。数据准确性是指数据与02. 数据质量维度1、准确性：数据不正确或描述对象过期2、合规性：数据是否以非标准格式存储3、完备性：数据不存在4、及时性：关键数据是否能够及时传递到目标位置5、一致性：数据

谈到数据质量，就必须了解评价数据质量的维度。DAMA UK 提出了数据质量的六个核心维度，见图1。注：DAMA International (国际数据管理协会)成立于1980年，是一个由技术和业务专业人员指数据的记录和信息是否是完整的，是否存在缺失的情况。数据缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失，两者都会造成统计结果不准确，所以说完整性是数

关于数据质量的度量维度，业内还没有一个统一的标准，以下分享几个常见的数据质量度量维度。1、记录数完整记录数：正在评估数据集的记录数值。检查记录数量是否与预期数量相负。如果一般数据质量包含以下6个维度：(1)完整性：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。2)规范性：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。3)一致性：一致性用于度量哪

【摘要】数据质量维度目前业界对于数据质量的衡量标准，分为以下六大维度：名称英文描述完整性Completeness衡量所必须的数据的完整程度，如不能缺失的空值检查唯一性Uniqueness针对某数据质量可以从六个维度进行衡量：准确性、有效性、及时性、完整性、唯一性、一致性。准确性：数据必须反映真实世界的实际情况，不得伪造数据。准确性是评估数据质量的首要标准。如果

谈到数据质量，就必须了解评价数据质量的维度。DAMA UK 提出了数据质量的六个核心维度，见图1。注：DAMA International （国际数据管理协会）成立于1980年，是一个由技术和业务专数据质量的六个维度-以及如何处理它们在坚实的基础上建⽴模型和分析> Image by XKCD 垃圾进垃圾出。诞⽣于计算机科学早期的熟悉的短语也是如此，它强调了验证输⼊的重要性