数据准确性很重要，如何提高数据准确性提高数据准确性

世界开始依赖数据。数据驱动的分析推动营销策略、供应链运营等，往往取得令人印象深刻的成果。但是，如果不仔细注意数据的准确性，这些分析可能会引导企业朝着错误的方向发展。

正如数据分析如果执行不当会有害一样，数据分析的误用也会导致意想不到的后果。在理解数据的准确性方面尤其如此。

数字大脑

数据准确性，正如其声音所听起来，无论给出的值是否正确且一致。这两个最重要的特征是形式和内容，数据集必须在这两个领域正确才能准确。

例如，想象一个包含员工生日信息的数据库，一个员工的生日是 1996 年 1 月 5 日。美国的格式将记录为 1996 年 1 月 5 日，但如果此员工是欧洲人，则可以将其记录为 1996 年 5 月 1 日。这种差异可能导致数据库错误地指出工人的生日是 1996 年 5 月 1 日。

在此示例中，虽然数据的内容是正确的，但其形式并非正确，因此最终不准确。如果信息对公司有任何用处，则必须在形式和内容上准确无误。

虽然生日示例可能不会产生重大影响，但数据准确性可能会产生广泛的连锁反应。考虑一些医院如何使用人工智能来预测癌症患者的最佳治疗方案。如果 AI 分析的数据不准确，则不会生成可靠的预测，可能导致效果极差甚至有害的治疗。

研究表明，糟糕的数据使企业平均损失收入的30%或更多。如果公司根据数据分析做出改变课程的决定，他们的数据库必须准确无误。随着世界越来越严重地依赖数据，这成为一个更紧迫的问题。

在使用数据来训练算法或为业务决策提供燃料之前，数据科学家必须确保准确性。值得庆幸的是，组织可以采取几个步骤来提高数据的准确性。以下是五个最重要的行动。

提高数据准确性的最佳方法之一是从更高质量的信息开始。公司应审查其内部和外部数据源，以确保他们收集的内容真实真实。这包括确保传感器正常工作、收集足够大的数据集以及审查第三方源。

一些第三方数据源跟踪并发布报告的错误，这是一个有用的审查工具。当从这些外部来源获取数据时，企业应始终检查这些报告，以衡量其可靠性。同样，内部错误报告可以揭示一个数据收集过程是否可能需要调整。

某些数据从源头准确无误，但在数据输入过程中变得不准确。条目和组织中的错误会污染良好的信息，因此组织必须努力消除这些错误。此问题最重要的解决方法之一是减轻手动数据输入工作量。

如果数据输入工人的盘子太多，他们可能会变得紧张或疲倦，导致错误。将工作量更均匀地委托给各个团队、延长截止日期或自动化某些流程，都有助于防止这种压力。因此，错误会减少。

数据不准确的另一个常见原因是部门之间不一致。如果多个团队中的人员能够访问相同的数据集，则其输入可能会有差异。部门之间在格式和标准上的差异可能导致重复或不一致。

在将信息编译到数据库后，团队必须在任何分析过程中使用信息之前对它进行清理。这将删除先前步骤未阻止的任何错误。一般来说，数据清理工作流程应遵循四个基本步骤：检查、清洁、验证和报告。

简言之，这意味着查找错误、修复或删除错误（包括标准化格式）、仔细检查以验证准确性以及记录所做的任何更改。最后一步很容易被忽视，但至关重要，因为它可以揭示数据集之间出现的任何错误趋势。

虽然同时在整个组织中应用这些修复程序可能很诱人，但这是不可行的。相反，团队应从最关键任务的数据开始，一次处理一个数据库或操作的准确性。

当团队慢慢完善数据库时，他们将了解哪些修复具有最重要的影响以及如何高效实现它们。这种渐进的方法将最大限度地提高这些改进的效率，并尽量减少干扰。

质量差的数据将导致不可靠和可能有害的结果。数据团队如果希望为公司带来任何有意义的结果，就必须注意数据的准确性。

这五个步骤为提高任何数据操作的准确性提供了大纲。通过这些修复，团队可以确保他们使用最高质量的数据，从而获得最有效的分析。

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