如何衡量数据质量(需要跟踪的7个关键指标)

数据质量是衡量一组数据对于实现特定目的的有用程度。跟踪数据质量有几个好处——首先，它可以让您看到数据是否真的对您有益。您可以通过计算一些不同的数据质量指标来衡量数据质量，包括:

• 出错率:包含错误的数据的百分比
• 覆盖率:您想要的信息在数据集中出现的百分比
• 空值率:数据中丢失的预期信息的百分比
• 关系的一致性:相关数据的匹配程度如何
• 格式的一致性:数据在整个数据集中的格式化一致性如何
• 重复率:由重复项组成的数据的百分比
• 数据精度:你的数据点是多么精确啊

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什么是数据质量?

数据质量指的是数据的总体有用性。这是对数据的有效性的衡量，无论你打算用它来做什么。

数据质量通常与潜在客户或客户数据相关。你想要这些数据来帮助你营销和销售不同的线索。因此，在这种情况下，数据质量是对营销客户数据的准确性和帮助程度的衡量。

为什么要跟踪数据质量?

度量数据质量的主要原因很简单:您希望确保数据准确且有用。不用说，收集无用的数据是在浪费时间，而基于不准确的数据构建营销和销售工作可能会彻底破坏你的营销活动。

数据质量也是选择第三方数据提供商的有用衡量标准。随着时间的推移，第一方数据被证明比第三方数据更有价值。不过，这并不意味着有时拥有第三方数据是不好的。它可以帮助充实你现有的第一方数据。

你可以从供应商那里获得第三方数据。为了帮助您选择最佳的数据提供者来满足您的数据丰富需求，您可以请几个候选人执行数据测试，让他们提供您已经拥有的客户的第三方数据，然后查看它与您已经拥有的该客户的数据是否一致。

以这种方式执行数据测试可以帮助您找到满足需求的最佳数据提供商，具体取决于哪个提供商最终交付了最高质量的数据。

如何衡量数据质量:7个数据质量指标

现在我们已经介绍了它的定义和使用它的原因，让我们讨论一下如何度量数据质量。

基本上，您可以通过查看各种不同的度量来度量数据质量。这些指标是什么?那要看你的具体需求了。您使用的度量标准通常取决于您拥有的数据类型和您对数据的预期用途。

也就是说，跟踪一些数据质量指标总是一个好主意。我们将在下面简要介绍其中的7个指标。

数据质量度量	这意味着什么?	如何计算
出错率	包含错误的数据的百分比	不准确数据点数/总数据点数× 100
覆盖率	您想要的信息在数据集中出现的百分比	在数据集中出现的所需信息的数量/所需信息的总量× 100
空值率	数据中丢失的预期信息的百分比	数据集中空白字段的个数/数据集中字段的总数× 100
关系的一致性	相关数据的匹配程度如何	列出在数据集中发现的所有不一致
格式的一致性	数据在整个数据集中的格式化一致性如何	列出在数据集中发现的所有不一致
重复率	由重复项组成的数据的百分比	重复数据项数/数据项总数× 100
数据精度	你的数据点是多么精确啊	(主观-没有固定的测量方法)

请继续阅读以了解有关每个指标的更多信息。

1.出错率

第一个指标，可能也是最重要的一个，是错误率。错误率只是衡量由错误组成的数据的百分比。

这显然对理解数据质量至关重要。不准确的数据是最糟糕的数据类型，因为它不仅不会帮助您，而且还会积极损害您的业务战略。

如何测量:要查找错误率，请查看数据集中数据点的总数。然后找出其中有多少点是不准确的。从那里，只需计算所有数据点不准确的百分比。

2.覆盖率

另一个有用的数据质量度量是覆盖率。该指标查看您感兴趣的信息在数据中出现的百分比。

那么，假设你的数据集查看了你所在城市的所有害虫防治业务。这些企业在数据集中实际代表的百分比是多少?回答这个问题可以帮助您确定数据的适用范围。

如何测量:你必须事先决定你有兴趣学习或追踪哪些指标。然后计算这些指标在你的数据集中出现了多少个，并将其转换为百分比。

3.空值率

空值率与覆盖率稍微相似。它测量数据中丢失了多少信息。也就是说，在您尝试或期望获得的数据中，有多少是缺失的?

如何测量:衡量这一点的最简单方法是跟踪数据集中有多少字段是空白的。然后将其与字段总数进行比较，以计算百分比。这是空值率。它可以帮助您了解数据集的完整程度以及需要解决的重大差距。

4.关系的一致性

通常，某些数据块将直接连接到其他数据块。例如，如果您的营销团队将一些潜在客户转交给销售团队，那么营销团队记录传递的潜在客户数量应该与销售团队报告收到的潜在客户数量相匹配。

关系一致性是衡量相关数据块匹配程度的一种方法。在上面的示例中，如果销售团队报告的潜在客户数量不同于营销团队，则显示不一致。测量数据中不一致的数量可以帮助您确定数据的整体质量。

如何测量:没有确切的度量。您只需列出在数据中发现的所有不一致之处。

5.格式的一致性

还有另一种一致性可以衡量——格式一致性。这指的是数据格式化方式的一致性。有时，不同的数据集最终会以不同的方式格式化，您希望确保所有内容都处于相同的波长。

例如，也许您正在跟踪公司名称和电子邮件的数据。如果一个数据集通过删除“Inc.”和“LLC”等术语来格式化公司名称，但另一个数据库总是包含这些术语，那么您的数据工具可能无法识别这两个数据集属于同一家公司。

定位任何格式不一致是查看数据质量的另一种方法。

如何测量:就像关系一致性一样，没有固定的衡量标准。你只要列出你发现的不一致之处，这就是它的全部。

6.重复率

重复率是指重复数据点的百分比。重复在数据集中并不少见—您经常会发现一些相同的信息片段出现多次。这些重复项会使数据集变得混乱，因此您需要删除它们。

如何测量:要计算重复率，只需将重复条目的数量与数据集中数据条目的总数进行比较。你得到的百分比将是你的重复率。

7.数据精度

最后，评估数据精度是值得的。这是一种主观的衡量标准，所以如何衡量取决于你自己。但从本质上讲，它是对数据集精确度的衡量。

例如，假设您有一个数据点是给定公司的员工数量。数据点给你的是一个范围还是一个宽泛的估计，比如“200-300名员工”?还是提供了一个确切的数字，比如“273名员工”?

拥有更精确的数据显然是有帮助的，所以数据越精确，数据质量就越高。

如何测量:如上所述，这是一个完全主观的指标。没有既定的测量方法——你可以想出自己的方法，或者你可以记录一般的观察结果，而不是试图使用直接测量。

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