数据质量的六大核心指标

为了有效地使用数据，我们需要确保数据的质量良好。我们通过使用质量指标来实现这一目标。并非所有企业都使用相同的指标，但成功的企业都有一个共同点：质量保证（QA）。质量保证是数据采集过程中不可或缺的一部分。让我们来看看一些常见的能带来成功质量保证的指标。

要点

在数据行业中，当您想确保数据质量时，有六个核心指标可供参考。

• 准确性
• 完整性
• 一致性
• 时效性
• 有效性
• 唯一性

劣质数据的成本

当您使用劣质数据工作时，以下方面的资源都会被浪费：

• 经济损失：无论是跟错了趋势或为无效的劳动力付费，企业都在亏钱。
• 运营效率低下：如果您的团队有一半的时间都在进行 ETL（提取、转换、加载），那么在高质量数据的情况下，他们的工作效率本可翻倍。
• 公众信任：如果您使用不良数据发布报告，会使公众产生不信任感，最终可能会摧毁您的企业。
• 合规性问题：如果您的数据不符合 GDPR等法规，您将面临法律风险且可能造成无法弥补的损害。您需要确保 合规。

六大核心指标

在数据行业中，总体上有六个核心指标能帮助我们得到高质量数据。下面我们将对它们进行详细讨论。这些指标可帮助您确保您的数据集尽可能地完善。

准确性

我们需要检查每个数字和数据类型（字符串、数字等），以确保数据的准确性。任何异常值都需要进行评估。

• 数值：如果某件物品通常价格为 1 美元，却在某份报告中显示为 100 美元，就需要对其进行核实或舍弃。
• 数量：如果多个记录都超出正常范围，都需要经过验证。
• 字符串：字符串值应与您认为可接受的术语列表进行匹配。如果某个字符串不在您的列表中，很可能是错误数据。
• 关系：如果数据中的两列相互关联，那么这些列的实际数据应能反映该关联。若不一致，可能就有问题。
• 分布：数据的各个分段都需要保持准确。如果某个分段出错，可能会影响整体。

准确性能够确保数据值反映真实世界的情况。每一个数字、字符串和关联关系都必须符合预期模式，以防止错误在分析中被放大。

完整性

在实际环境中，缺失值非常常见。不管是您在 JSON 数据中发现缺失值，还是在表格中发现遗漏，都需要进行处理。到您真正使用数据时，数据应保持一致和完整。

• 使用默认值：简单如“N/A”就能发挥作用。缺失值会让人以为它从未被检查过，而“N/A”表示已经检查过且对于该字段来说“并不适用”。
• 验证或丢弃：缺失值可能代表这一行或这个元素有问题。检查其完整性。若无法确认其正确性，就应将其丢弃。

完整性确保所有必需的数据字段都被填充。缺少数据会在分析中产生空白，从而导致不准确的结论，因此需要使用一致的默认值或验证机制来维持数据集的完整性。

一致性

您需要确保您的数据与相似的数据集之间保持一致性。数据不一致的原因有很多。有些也许是可以忽略的小问题，有些则可能预示更严重的错误。

• 错误输入：如果“water（水）”被输入成一种“受欢迎的食物”，那数据很可能是错误的。
• 命名差异：某些数据源可能将相同的字段命名为 Favorite Food，另一些则使用 fav_food。
• 时间戳：高质量的数据包含时间戳，用来指示报告生成的时间。更高质量的数据甚至会在每一行都添加时间戳。
• 结构：不同的 数据来源可能具有不同的结构，如果处理不当，这些差异可能导致问题。
  • {"name": "Jake", "age": 33, "Favorite Food": "Pizza"}
  • {"name": "Jake", "age": 33, "Favorite Food": "Pizza", "Favorite Drink": "Coffee"}

一致性确保在所有数据集之间相关信息的表现形式统一。使用标准化的命名、格式和结构可以最大程度地减少偏差并实现可靠的对比。

时效性

在上一个部分中，我们已简要提到时效性。时效性可确保我们的数据不过时。您不想在 2025 年还使用 2015 年的数据来创建一份详尽的报告。

• 为报告添加时间戳：至少，每一份报告都应有时间戳来显示整体数据的使用时效。
• 为字段添加时间戳：如果一份客户报告标注日期是今天，那么它并无法准确反映某些客户是去年注册的，或者有些客户是今天早上注册的。

时效性衡量数据的相关程度。数据需要保持最新并定期更新，以便基于准确且及时的信息做出决策。

有效性

这与准确性同样重要。无效信息几乎总是坏数据，您需要严格的检测来确保数据有效。

• 日期：若要求日期列以 MM/DD/YYYY 格式存储，就不应该出现“Pizza”或“33”这类值。
• 数字：在“age（年龄）”列绝不应该出现“Cheese”一词。有人年龄显示为 33.141592 而不是 33 的情况也更容易被忽略。
• 字符串：“name（姓名）”字段不应该包含数字 33。

务必核对数据类型的有效性。无效数据的产生可能是一个简单的逗号缺失，也可能反映更严重的问题。如果您发现某位客户“Cheese”岁，那么就需要彻底检查整个数据集以找到潜在的错误。

唯一性

重复行会影响汇总数据的准确性。一定要正确地处理这些重复数据。如果不加以处理，就可能污染您的分析结果。

• 合并：如果您有两条重复的记录，可以选择合并它们。这既保留了数据，也避免了重复对结果造成影响。
• 删除：当您删除重复数据时，就能防止其进一步污染整个数据集。

唯一性保证记录都是唯一且没有重复。消除重复条目对于防止结果偏差和维护分析的准确性至关重要。

这些指标足够吗？

上述指标并非一成不变，但它们提供了相对普遍的共识。通常，为了确保数据质量，我们需要更多信息。以下是一些需要扩展的示例。

相关性

可以说，这比任何核心方法都重要。无关数据会导致各种浪费。

• 不相关的报告：如果您的团队在分析无人需要的数据上花费了数千美元，这无疑是极大的资源浪费。
• 处理成本：您可能花费大量时间来清洗和格式化庞大的数据集，但最终只使用了报告中的某一列数据。

可追溯性

在金融、区块链和基因等领域，可追溯性尤为重要。无法追溯的数据也需要进行核实和正确处理。

• 可验证性：如果您在多个网站采集数据，那么在数据中包含相应链接往往会非常有用。当出现异常时，无需重新运行采集过程，只需访问链接进行即时验证。
• 合规性：可追溯性能帮助您的数据通过审计。不仅您自己能验证数据，其他人也能进行验证。

确保数据质量的最佳实践

为了确保获取高质量数据，最好使用自动化流程来测试数据。当我们进行网络数据采集时，往往会将整个 ETL 流程自动化。给这个流程添加检测机制也许听起来很繁琐，但它非常值得。

多写几行代码，就能避免重新运行整个提取步骤，或花费数天来手动验证数据。

自动化质量保证

在数据提取期间或之后，您需要运行自动化检测来确保数据的完整性。无论您使用 Power BI 的可视化仪表板，还是用 Python 进行分析，都要检查这六大核心指标。根据您的数据类型，您可能还需要测试其他一些指标。

• AI：像 ChatGPT 和 DeepSeek 之类的大型语言模型（LLM）非常擅长检测数据。这些模型在几秒钟内就能审阅数千条记录。虽然仍然需要人工复核流程，但 AI 工具能节省大量的手动劳动力。
• 现成工具：如 Great Expectations 等工具可以帮助您轻松地清洗和格式化数据。网络上有很多类似的工具。只需上传您的报告，即可开始清洗数据。

使用 Bright Data 的数据集

我们的数据集更进一步，我们在互联网上一些最热门的网站上进行数据采集。这些数据集让您能够从以下站点（以及数百个其他站点）获取规模庞大的优质数据报告！

• LinkedIn：获取 LinkedIn 个人和公司数据。
• Amazon：获取任何在亚马逊上架的产品、卖家和评论。
• Crunchbase：即时访问各类企业的详细报告。
• Instagram：分析视频、帖子和评论，获取社交媒体上的数据驱动洞察。
• Zillow：持续获取 Zillow 最新房源信息，并追踪其价格历史，进行准确的预测并获取可操作的洞察。

结论

高质量的数据为成功奠定坚实基础。通过应用这六大核心指标并根据您的独特需求进行调整，您可以构建强大的数据集来驱动明智决策。利用先进的 AI 和尖端工具来简化数据流程，节省时间和资金，同时确保分析结果可靠。更好的是，Bright Data 提供的 强大网络爬虫和丰富的数据集可直接为您提供高质量、合规的数据，让您能够专注于业务增长。

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