如何辨别不可靠的数据？

[rumana777]

识别不可靠的数据对于得出准确结论和做出明智决策至关重要。如果关键数据可靠性要求得不到满足，那么您正在处理的数据就是错误的。

组织中出现数据质量问题的原因多种多样。 这可能是由于人为错误、技术问题、外部因素和数据管理不善造成的。

如果您怀疑存在数据可靠性问题，但问题尚未 电子邮件数据 确定，并且您没有使用自动功能来提醒您这些问题，那么关注您正在处理的数据集或文件中的特定指标可以为您指明正确的方向。

来源。检查数据来自哪里。
数据收集方法。了解数据是如何收集的。
离群值。查找超出预期范围的值和其他元素。
不一致之处。查找冲突或矛盾的信息。
缺失值。数据缺失率高可能是不可靠的迹象。了解数据缺失的原因。数据缺失是完全随机的吗？还是有系统性原因？
历史数据。如果您有历史数据，请将新数据与其进行比较，以检测任何重大且无法解释的变化。
重复条目。重复数据可能会影响结果。识别、调查并解决任何重复条目。
模式识别。例如，在调查中，如果所有答案都遵循相同的模式（如总是选择第一个选项），则可能表示答案不可靠。
使用可靠数据构建产品
公司应该能够跟踪和管理其数据健康状况。没有单一的秘诀可以使您的数据可靠，但有一套原则可以帮助数据驱动型组织不断提高数据可靠性。

制定明确的数据管理政策，为数据收集、处理、存储和保护制定明确的标准和指导方针，是打造具有可靠数据的产品的关键。制定这些政策可让公司在整个数据生命周期内确保更好的数据质量和安全性。

就像当今其他行业一样，自动化是公司处理数据可靠性问题的方法之一。自动化有助于提高数据管理各个步骤中的数据可靠性，无论是实际处理您获取的数据，还是自动向负责团队发出有关数据相关问题的警报。

如果一家公司从数据提供商处获取外部数据，则评估提供商及其数据的可靠性至关重要。经验丰富且可靠的数据提供商将提供购买前测试数据所需的所有必要资源。

如果你购买大型数据集（例如公司的公共网络数据） ，那么关注文档至关重要。可靠的数据集通常附带详尽的文档，描述数据的收集方式、所应用的任何转换、已知的限制等。