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数据质量的六个维度华人捕鱼官方下载冠亚br88下载-以及如那里理它们

作者: admin 时间: 2020-07-25 06:53 点击: 108次

原标题:数据质量的六个维度-以及如那里理它们

在坚实的基础上竖立模型和分析

> Image by XKCD

垃圾进垃圾出。 诞生于计算机科学早期的熟识的短语也是这样,它强调了验证输入的主要性。

您能够拥有最神奇,最优雅,经过足够测试的功能,模型或行使程序-但是效果仅与输入的效果相通益。

每当吾们开发代码时,吾们都会挑前对其将处理的数据的性质进走倘若。 一个浅易的算术函数能够憧憬单个浮点数。 幼吃摊亭的需求展望模型能够以特定外格形态预期近来五年的出售数字。 无人驾驶汽车限制器将从车辆周围的很众传感器授与分歧的数据流。

倘若忤逆了这些倘若,那么能够会发生三件事之一。

该代码对照预期检查输入并启动计划B。这能够是为了警告用户数据题目并平常停留。 代码遇到运走时舛讹,导致程序休业。 该代码不息进走,无视了舛讹的输入,并产生了能够相符理的但不精确的输出。

第一栽情况为您挑供下落伞,第二栽情况为您带来头痛,第三栽情况为您在消融的Cornetto水坑中挑供众辆汽车堆积。

舛讹的数据=>舛讹的决定

随着构造变得更添成熟的数据,主要的营业决策越来越屡次地倚赖于数据分析和建模。 倘若做出这些决定的数据不完善,那么基于该数据的推理将是有弱点的,能够会带来专门腾贵的效果。

这就是为什么晓畅数据质量并晓畅正在操纵的数据能够无法已足您的需求这样主要的因为。

实在性

曾经创建的每条数据,都首源于实际世界中的事件或度量。 这能够是温度传感器的输出,金融营业的记录或有人在网络外单中键入其姓名。 实在性描述了"数据精确描述所描述的"实际世界"对象的水平。"

为了实现这一点,从实活着界到数据集的每个步骤都必须精确保留原首内容的内心。

在事件/对象的测量或记录过程中,能够就在最先时就能够发生舛讹。 2020年5月,因为填写舛讹的申请外时出错,澳大利亚当局高估了COVID 19工资补贴计划的开销准许600亿澳元(相符390亿美元)。 请求雇主表明他们添入该计划的雇员人数。 但是,在0.1%的情况下,他们挑交了所需补贴的美元价值—精确金额的1,500倍。 这些舛讹被遗漏了,它们的总价值流入了议会议定的法案中。 几周后,当局宣布了本身的舛讹,面红了,但对于在沙发后方找到600亿美元的思想,能够并不太不悦意。

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在上面的示例中华人捕鱼官方下载冠亚br88下载,仅列出前100名旁边的索赔人能够会阐明该题目。 您能够期待找到大型的快餐和零售品牌华人捕鱼官方下载冠亚br88下载,连锁酒店等华人捕鱼官方下载冠亚br88下载,但是当您遇到一家当地餐馆或一家幼型旅游公司华人捕鱼官方下载冠亚br88下载,声称拥有数千名员工时华人捕鱼官方下载冠亚br88下载,您就会晓畅这是一个题目。

这特出了基本分析和摘要分析对理解数据集的主要性。 在进走任何通知或建模之前华人捕鱼官方下载冠亚br88下载,您必要仔细查望每个字段以查望其值是否有意义华人捕鱼官方下载冠亚br88下载,并且不要感到稀奇。

精度与外亲有亲昵有关:精度。 环法自走车赛的赛段时间以幼时和秒为单位进走记录华人捕鱼官方下载冠亚br88下载,但这在奥运会的100m决赛中无效。 在数据类型转换期间华人捕鱼官方下载冠亚br88下载,或者因为用于进走初首测量的仪器的智慧度华人捕鱼官方下载冠亚br88下载,精度能够会丢失华人捕鱼官方下载冠亚br88下载,并且能够导致模型可用的方差较矮。

完善性

数据完善性外示"数据荟萃所需数据的水平"。 任何数据集都能够有缺口和数据缺失华人捕鱼官方下载冠亚br88下载,但是缺失的数据是否会影响您回答题目的能力。 要晓畅的关键是是否引入了会影响您效果的成见。

1936年华人捕鱼官方下载冠亚br88下载,《文学文摘》(Literary Digest)进走了一项民意调查华人捕鱼官方下载冠亚br88下载,咨询受访者是否会投票声援共和党人阿尔弗雷德·兰登(Alfred Landon)华人捕鱼官方下载冠亚br88下载,照样现任民主党人富兰克林·罗斯福(Franklin D. Roosevelt)。 但是,邮件列外主要是从电话现在录中选择的。 现在,在1936年,电话远非遍及,被认为是糟蹋品。 所以,因为遗漏了那些无法义务电话的人,邮寄名单最后方向于中表层选民。 一旦做出回答,《文学文摘》就精确地展望出了滑坡。 然而,祸患的是,兰登而不是罗斯福发生了滑坡,罗斯福最后在美国历史上最片面面的选举中赢得了48个州中的46个。 议定操纵更完善的数据集(例如选举名册),或者起码议定理解和调整其缺失数据所造成的谬误,投票数字能够已经挨近现在标。

完善性题目能够会在记录级别发生,就像上面那样,您会丢失通盘走,但也能够会在列级别发生,即,字段在80%的时间内能够为空白。 倘若缺失值不是均匀分布的,这能够会跳出很众机器学习手段,并且能够再次引入谬误。 为了缓解此题目,有两栽手段:

屏舍不完善的列 屏舍包含缺失数据的走 插补丢失的数据(也称为空白)

Yoghita Kinha的精彩文章"如那里理数据荟萃的缺失值"中包含对上述手段的周详介绍。

尽管实际相答率要矮得众,但默认值给人一个完善字段的错觉,这是一个更添棘手和更暗藏的完善性题目。 当吾为零售前卫品牌竖立客户终身价值模型时,这曾经发生在吾身上。 每个客户档案上都有一个"性别"标志-M代外男性,F代外女性。 该字段在数据荟萃具有很高的完善性,但是当一些基本分析表现大约6个月前向女性客户急剧转折时,人们就产生了疑心。 原形表明,在近来重新设计的注册外单中,性别字段已从异国默认值的必需下拉框更改为默认="女性"的下拉列外。 这栽微弱的变化意味着无视该字段的客户现在被记录为女性,而不是被发送回外格中填写。

相反性

倘若在众个位置复制数据,则一切实例之间的数据必须保持相反。 对于百货商店,您能够议定会员计划,邮件列外,在线帐户支出编制和订单实走编制来保存特定客户的数据。 在紊乱的编制中,能够会有拼写舛讹的名称,旧地址和冲突的状态标志。 这能够会导致仅从数据点的一个实例读取数据的过程展现题目,例如,华人捕鱼官方下载冠亚br88下载倘若某个客户退订了营销电子邮件,但是这并未逆映该客户的一切代外,他们能够会不息授与通信, 他们感到专门懊丧。 纷歧致的有关新闻还能够导致在打电话或向幽谷发送信件时铺张金钱。

在上面的示例中,拥有一个高度集成的客户数据平台(例如Segment或Omneo)能够协助汇总客户的单个视图,并确保解决相反性方面的题目。

及时性

您的数据集是否有余最新? 事件发生与它出现在您的数据之间有什么滞后。 很无数据分析和建模都将基于历史快照,所以直到今天为止都不必要运走它们。 但是,实时决策必要实时数据。 倘若每天只能一次分批下载来自雷达编制的数据,那么这对空中交通约束员不会有太大协助。 倘若某些商店因为连接题目而推迟了周日的出售数据,那么您周一的管理会议数字将不精确。

您的数据集的及时性能够取决于导致其创建的数据集成管道。 这能够是实时的,能够在事件描述后立即挑供数据,也能够批量处理,这意味着数据将"凝结"直到下一次刷新。 对该管道的更改能够使您能够访问更众最新数据,并对新事件做出更快的相答。

稀奇性

每个实活着界的对象或事件仅答在特定的数据荟萃外示一次。 即 是否有John Doe和Johnny Doe的客户记录,尽管他们实际上是联相符幼我。

所以,任何涉及客户的指标(客户数目,每位客户的开销,购买频率)都将因为包含一幼我的重复外示而被剔除。

发现此题目意味着确定正当的主键。 在John Doe和Johnny Doe的示例中,他们能够具有分歧的名称和客户ID,但是能够匹配电子邮件地址,这有力地黑示了他们是联相符幼我。 这意味着在进走任何分析或建模之前,必要进走数据清理以相符并这些客户记录的附添步骤。

有效期

数据荟萃的字段能够具有其必须已足的条件才能被视为有效。 电子邮件地址必须带有" @"符号,电话号码必须是数字序列,并且会员级别字段能够必要为" Gold"," Silver"或" Bronze"。

在很众情况下,操纵正则外达式能够轻盈实现有效性检查。 有在线数据库,例如regexlib.com,其中包含数千栽常见数据类型的正则外达式。 对于离散数据类型,例如上面的成员资格级别示例,浅易的频率统计新闻能够通知您是否存在有效性题目。 倘若除了" Gold"," Silver"或" Bronze"以外,还有大量其他值,则表显著现了题目。

一旦识别出无效数据,它将有效地成为完善性题目,能够操纵前线介绍的手段来解决。

综上所述

在任何数据科学项现在标最先阶段,主要的是要晓畅地晓畅您的数据及其从源到数据集的路径。 尽管能够会急于实走您项现在中更性感,更复杂的片面,但倘若它竖立在担心详的基础上,那将是铺张时间。 只有仔细地进走挑问,测试倘若,分析和理解数据的做事,您才能真实对分析的质量足够信念。

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