Python 数据整理和数据质量

什么是数据整理和数据质量以及为什么它很重要？

数据争论

数据整理是将原始或接收到的数据转换为可分析的格式以产生见解的过程。这涉及对数据质量做出决策。这是因为大多数可用数据的质量不高。这个过程不仅仅是编程和数据操作。需要做出影响最终数据集的决定和选择。

数据争议流程中的重要步骤包括：

搜索或存储信息
查了资料后
清理标准化、纠正和更新数据
数据分析
数据展示

数据质量

数据质量是指数据的可靠性和准确性。这对于获得有意义的见解至关重要。并非所有数据都具有相同的质量。质量差的数据会导致有缺陷的结论。监控数据质量是数据争议的重要组成部分。

虽然计算机很强大，但他只服从人类的命令。并且仅限于仅根据所提供的信息来匹配模式。人类在数据收集、分析和质量保证方面发挥着关键作用。这是因为计算机无法做出创造性决策或理解上下文。

数据质量评估有两个要点：

数据完整性 – 数据的准确性和可靠性如何？
适合目的 - 信息是否适合特定问题或正在解决的问题。

什么是数据完整性？

数据完整性是指数据集中数据值和描述符的质量和可靠性。在评价完整性时考虑是否定期进行测量。代表个人读数或平均值。是否有一个数据库可以解释如何存储或解释数据（例如相关单位）？

什么是数据拟合？

数据“适合度”是指数据集适合特定目的或查询的程度。虽然数据集高度完整，但如果不能满足分析的需要，可能没有用处，例如实时 Citi Bike 数据可能质量很好。但它不适合回答有关自行车站每天如何变化的问题。 Citi Bike 旅行历史信息会更合适...

确定数据的适用性通常需要评估其完整性。此过程的捷径可能会影响分析的质量并导致错误的结论。适当数据的问题，例如使用收入数据来回答有关教育的问题。它可能会扭曲调查结果并导致危险的结果。虽然有时使用代理措施可能是必要的，特别是在紧急情况下，但大规模这样做可能会放大错误。并扭曲数据旨在描述的现实世界现象......

仔细评估数据的完整性和适当性，以防止出现这些错误。

高完整性数据是完整的、原子的且注释良好的。这样可以进行更详细的分析。然而，许多数据集缺乏这些功能。分析师需要了解并改进这些限制。他们经常搜索其他信息或咨询熟悉数据集或研究领域的专家..

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