数据质量是指数据的准确性和清洁度. 它包括检查数据一致性、完整性和相关性. 当七乐彩宝宝软件下载在企业中处理组织数据时，需要可靠的数据质量来进行战略决策. “垃圾进，垃圾出”这句话对于那些有经验的人来说是很熟悉的 争论的数据. 没有好的数据，就不可能有好的分析.
在输入、存储、提取和分析数据的过程中，质量随时可能受到影响. 在数据管理人员的日常生活中，数据维护和质量保证是一个持续的、经常是繁重的过程. 在当今的半结构化和非结构化数据世界中尤其如此, 在哪里必须跨不同的源和系统维护数据质量.
垃圾的定义、收集和处理
七乐彩宝宝软件下载说的垃圾是什么意思? 很好的问题. 评估数据质量时, 有一些特定的基本原理需要检查, 包括数据准确性, 一致性, 完整性, 和相关性, 仅举几个例子.
维护数据质量包括定期检查和清理数据. 擦洗包括更新, 标准化, 和删除信息, 以及确保所有适当的数据都存在. 最终目标是创建数据的统一视图, 不管其最初的差异, 这样它就可以用于质量分析. 越快地对数据进行清理、筛选和统一，就能越快地从中得出见解.
这意味着你和你的团队可以做出更好的商业决策.
垃圾设计云工具:对数据质量认真和快速
每个数据集都需要进行擦洗以证明其质量, 但是，确定需要清理的数据的特定方面可能非常困难. 在处理半结构化数据或大量大规模数据集时尤其如此.
设计师云专注于使清洁快速和容易. 数据质量的大规模验证是自动执行的，并通过七乐彩宝宝软件下载的分析功能可视化地表示. 通过七乐彩宝宝软件下载的分析特性, 设计师云用户可以快速评估可能出现的问题, 不寻常的模式, 以及需要的改变.
数据的子集, 或结果文件, 被拉出并与数据质量条一起显示, 在一个易于使用的程序中，哪一个会立即向用户显示不一致或丢失的数据, 吸引人的视觉界面. 然后，用户可以单击数据质量栏中的空值或不匹配的值，并得到修复或删除这些值的转换建议.
还有数据质量条, 设计师云的结果页面显示列直方图, 哪个显示结果文件中每列值的基本计数和百分比. 它还说明了最常见值和离群值的细分, 以及其他统计信息(取决于数据类型).
一旦用户准备好修复他们的数据, 通过几次简单的单击就可以跨整个数据集执行转换，从而节省了大量的时间, 复杂的编程. 有了设计师云的数据质量特性，数据管理器不再被困在垃圾桶里. 而不是, 数据管理人员可以回到他们应该做的事情:开发洞察力并使用good做出战略业务决策, 质量数据.
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