導航:首頁 > 數據處理 > 數據質量分析的主要任務是什麼

數據質量分析的主要任務是什麼

發布時間:2023-02-02 11:51:11

① 數據質量分析的主要內容包括哪些

包括:
1、影響GIS數據質量的因素
2、 GIS數據源的質量問題
3、GIS資料庫建立過程中的質量問題
4、GIS分析處理過程引入的數據質量問題

數據分析師主要做什麼

1、業務

從事數據分析工作的前提就會需要懂業務,即熟悉行業知識、公司業務及流程,最好有自己獨到的見解,若脫離行業認知和公司業務背景,分析的結果只會是脫了線的風箏,沒有太大的使用價值。

2、管理

一方面是搭建數據分析框架的要求,比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導,如果不熟悉管理理論,就很難搭建數據分析的框架,後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、分析

指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法,並能靈活運用到實踐工作中,以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有:對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有:相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

4、使用工具

指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論,而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具,面對越來越龐大的數據,我們不能依靠計算器進行分析,必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。

5、設計

懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點,使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問,如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等,都需要掌握一定的設計原則。

(2)數據質量分析的主要任務是什麼擴展閱讀:

數據分析師是數據師Datician的一種,指的是不同行業中,專門從事行業數據搜集、整理、分析,並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。

這是一個用數據說話的時代,也是一個依靠數據競爭的時代。目前世界500強企業中,有90%以上都建立了數據分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數據業務,建立數據部門,培養數據分析團隊。各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源,數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。

③ 數據分析師日常的工作主要是什麼

數據分析是指用統計分析方法對收集的數據進行分析,提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結並指導實際工作和生活。

(1)數據清洗:80%的精力在處理清洗數據,包括欄位提取、整合歸一、規范化。數據在現有的商業環境中才開始逐漸重視,故數據採集整理非常重要,許多公司都在開始重視數據背後的重要價值,故會把歷史數據拿出來處理加工。

(2)數據進行初加工:這里包含了數據描述性統計(比如極值,最值,均值,方差,分布),這種初步加工目的是為了大體了解這些數據的基本概況,這是初始業務必須要做的,從這些數據中一定程度上還能能夠反映日常業務變況。

(3)探索性分析:有了對數據大體掌握後我們會做一些分析和預測,譬如相關性分析,主成分分析,回歸分析,時間序列預測等等

(4)報表製作:這里會涉及到做基本報表,反映日常業務態勢包含基本業務總體概況,同環比分析,並去查找業務邏輯數據表現的原因,當然裡面會涉及到數據可視化圖表(折線圖,旋風圖,散點圖,柱形圖)等等,諸多數據分析方法論

(5) 最後數據結論輸出,報告撰寫。

④ 數據探索 —— 數據質量分析

數據質量分析是數據挖掘中數據准備過程的重要一環,是數據預處理的前提,也是數據挖掘分析結論有效性和准確性的基礎,沒有可信的數據,數據挖掘構建的模型將是空中樓閣。
數據質量分析的主要任務是檢查原始數據中是否存在臟數據,臟數據一般是指不符合要求,以及不能直接進行響應分析的數據。在常見的數據挖掘工作中,臟數據包括如下內容:

數據的缺失主要包括記錄的缺失和記錄中某個欄位信息的缺失,兩者都會造成分析結果的不準確,以下從缺失值產生的原因及影響等方面展開分析。

(1)缺失值產生的原因

1)有些信息暫時無法獲取,或者獲取信息的代價太大。
2)有些信息是被遺漏的。可能是因為輸入時認為不重要、忘記填寫或對數據理解錯誤等一些人為因素而遺漏,也可能是由於數據採集設備的故障、存儲介質的故障、傳輸媒體的故障等非人為原因而丟失。
3)屬性值不存在。在某些情況下,缺失值並不意味著數據有錯誤。對一些對象來說某些屬性值不存在的,如一個未婚者的配偶姓名、一個兒童的固定收入等。

(2)缺失值的影響

1)數據挖掘建模將丟失大量的有用信息。
2)數據挖掘模型所表現出的不確定性更加顯著,模型中蘊含的規律更難把握。
3)包含空值的數據會使建模過程陷入混亂,導致不可靠的輸出。

(3)缺失值的分析
使用簡單的統計分析,可以得到含有缺失值的屬性的個數,以及每個屬性的未缺失數、缺失數與缺失率等。

異常值分析是檢驗數據是否有錄入錯誤以及含有不合常理的數據。忽視異常值的存在是十分危險的,不加剔除地把異常值包括進數據的計算分析過程中,對結果會產生不良影響;重視異常值的出現,分析其產生的原因,常常成為發現問題進而改進決策的契機。
異常值是指樣本中的個別值,其數據明顯偏離其餘的觀測值。異常值也稱為離群點,異常值的分析也稱為離群點分析。
(1)簡單計量分析
可以先對變數做一個描述性統計,進而查看哪些數據是不合理的。最常用的統計量是最大值和最小值,用來判斷這個變數的取值是否超出了合理的范圍。如客戶年齡的最大值為199歲,則該變數的取值存在異常。
(2)3σ原則
如果數據服從正態分布,在3σ原則下,異常值被定義為一組測定值中與平均值的偏差超過3倍標准差的值。在正態分布的假設下,距離平均值3σ之外的值出現的概率為P(|x-μ|>3σ)≤0.003,屬於極個別小概率事件。
如果數據不服從正態分布,也可以用遠離平均值的多少倍標准差來描述。
(3)箱型圖分析
箱型圖提供了識別異常值的一個標准:異常值通常被定義為小於QL-1.5IQR或大於Qu+1.5IQR的值。QL成為下四分位數,表示全部觀察值中有四分之的數據取值比它小;Qu稱為上四分位數,表示全部觀察值中有四分之一的數據取值比它大;IQR稱為四分位數間距,是上四分位數與下四分位數之差,其間包含了全部觀察值的一半。
箱型圖依據實際數據繪制,沒有對數據作任何限制性要求(如服從某種特定的分布形式),它只是真實直觀地表現數據分布的本來面貌;另一方面,箱型圖判斷異常值的標准以四分位數和四分位距為基礎,四分位數具有一定的魯棒性:多達25%的數據可以變得任意遠而不會很大地擾動四分位數,所以異常值不能對這個標准施加影響。由此可見,箱型圖識別異常值得結果比較客觀,在識別異常值方面有一定的優越性。

在餐飲系統中的銷量額數據可能出現缺失值和異常值,如下表所示:

分析餐飲系統日銷售額數據可以發現,其中有部分數據是缺失的,但是如果數據記錄和屬性較多,使用人工分辨的方法就不切合實際,所以這里需要編寫程序來檢測出含有缺失值的記錄和屬性以及缺失率個數和缺失率。
在Python的Pandas庫中,只需要讀入數據,然後使用describe()函數就可以查看數據的基本情況。

運行結果如下:

其中count是非空數值,通過len(data)可以知道數據記錄為201條,因此缺失值數為1。另外,提供的基本參數還有平均值(mean)、標准差(std)、最小值(min)、最大值(max)以及1/4、1/2、3/4分位數(25%、50%、75%)。更直觀地展示這些數據,並且可以檢測異常值的方法是使用箱型圖。

運行程序,其結果為「缺失值個數為:1」,同時可以得到如上圖所示的箱型圖。
從圖中可以看出,箱型圖中超過上下界的7個銷售額數據可能為異常值。結合具體業務可以把865、4060.3、4065.2歸為正常值,將22、51、60、6607.4、9106.44歸為異常值。最後確定過濾規則為:日銷量在400以下5000以上則屬於異常數據,編寫過濾程序,進行後續處理。

數據不一致性是指數據的矛盾性、不相容性。直接對不一致的數據進行挖掘,可能會產生與實際相違背的挖掘結果。
在數據挖掘過程中,不一致數據的產生主要發生在數據集成過程中,這可能是由於從不同的數據源、對於重新存放的數據未能進行一致性造成的。例如,兩張表中都存儲了用戶的電話號碼,但在用戶的電話號碼發生改變時只更新了一張表中的數據,那麼這兩張表中就有了不一致的數據。

⑤ 數據質量包括什麼方面

數據質量包括數據質量控制和數據治理。

數據是組織最具價值的資產之一。企業的數據質量與業務績效之間存在著直接聯系,高質量的數據可以使公司保持競爭力並在經濟動盪時期立於不敗之地。有了普遍深入的數據質量,企業在任何時候都可以信任滿足所有需求的所有數據。

一個戰略性和系統性的方法能幫助企業正確研究企業的數據質量項目,業務部門與 IT 部門的相關人員將各自具有明確角色和責任,配備正確的技術和工具,以應對數據質量控制的挑戰。

(5)數據質量分析的主要任務是什麼擴展閱讀:

控制方法:

1、探查數據內容、結構和異常

第一步是探查數據以發現和評估數據的內容、結構和異常。通過探查,可以識別數據的優勢和弱勢,幫助企業確定項目計劃。一個關鍵目標就是明確指出數據錯誤和問題,例如將會給業務流程帶來威脅的不一致和冗餘。

2、建立數據質量度量並明確目標

Informatica的數據質量解決方案為業務人員和IT人員提供了一個共同的平台建立和完善度量標准,用戶可以在數據質量記分卡中跟蹤度量標準的達標情況,並通過電子郵件發送URL來與相關人員隨時進行共享。

3、設計和實施數據質量業務規則

明確企業的數據質量規則,即,可重復使用的業務邏輯,管理如何清洗數據和解析用於支持目標應用欄位和數據。業務部門和IT部門通過使用基於角色的功能,一同設計、測試、完善和實施數據質量業務規則,以達成最好的結果。

4、將數據質量規則構建到數據集成過程中

Informatica Data Quality支持普遍深入的數據質量控制,使用戶可以從擴展型企業中的任何位置跨任何數量的應用程序、在一個基於服務的架構中作為一項服務來執行業務規則。

數據質量服務由可集中管理、獨立於應用程序並可重復使用的業務規則構成,可用來執行探查、清洗、標准化、名稱與地址匹配以及監測。

5、檢查異常並完善規則

在執行數據質量流程後,大多數記錄將會被清洗和標准化,並達到企業所設定的數據質量目標。然而,無可避免,仍會存在一些沒有被清洗的劣質數據,此時則需要完善控制數據質量的業務規則。Informatica Data Quality可捕獲和突顯數據質量異常和異常值,以便更進一步的探查和分析。

5、對照目標,監測數據質量

數據質量控制不應為一次性的「邊設邊忘」活動。相對目標和在整個業務應用中持續監測和管理數據質量對於保持和改進高水平的數據質量性能而言是至關重要的。

Informatica Data Quality包括一個記分卡工具,而儀錶板和報告選項則具備更為廣泛的功能,可進行動態報告以及以更具可視化的方式呈現。

⑥ 質量管理體系數據分析是什麼,怎麼做

正如樓上所說,這個問題太基礎了,其實質量數據分析所包括的內容就是你過程質量管理的所有數據的分類匯總分析,
比如說項目管理,你要分析單一項目中,產品質量的穩定性隨時間的變化發生怎麼樣的變化,是積極的一面還是下降.全月的質量分析報到中,你要包括到進料的合格情況,生產過程的報廢,不良情況,客戶投訴或退貨的情況,重大質量問題的改善結果的變化情況等等,這此數據可以是本月的體現,同時更重要的是與上月的比較,比如說客戶投訴,5月份是5%,而6月份卻成了12%,你就要去分析這多出來的7%是什麼原因?在這大量的原因當中,你可以先針對問題較多的幾個點去進行內部分析與改善,當然你有足夠的人員與能力可以一並處理的.生產過程及供方管理也都差不多這樣吧.
總之質量數據分析就是質量管理好壞的最終體現,你自己做質量管理做得好不好,不是說了算,而是客觀的數據表現的.

⑦ 哪一項不屬於數據質量分析范疇

臟數據
數據質量分析是數據挖掘中數據准備過程中的重要一環,是數據預處理的前提,也是數據挖掘分析結論有效性和准確性的基礎。數據質量分析主要任務是檢查原始數據中是否存在臟數據,臟數據指的是不符合要求,以及不能直接進行分析的數據。
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析,將它們加以匯總和理解並消化,以求最大化地開發數據的功能,發揮數據的作用。

閱讀全文

與數據質量分析的主要任務是什麼相關的資料

熱點內容
42度白酒代理怎麼樣 瀏覽:111
飯店的產品包含哪些內容 瀏覽:123
生活大爆炸第十一季:角色發展與觀眾評價 瀏覽:37
9494se網站:電影資源的新天堂 瀏覽:68
酒色婷婷:探討情色電影與社會文化的關系 瀏覽:250
抗美援朝電影:歷史的見證與英雄的傳承 瀏覽:693
陳慧琳的弟弟:家族音樂傳承的新一代 瀏覽:874
易崗信息科技是做什麼的 瀏覽:778
華為手機微信信息無法刪除怎麼辦 瀏覽:777
中國平安怎麼代理 瀏覽:498
歐美日韓在線:文化與娛樂的交匯點 瀏覽:738
仲裁代理的類型有哪些 瀏覽:732