数据验证数据验证

数据验证数据验证

数据收集过程具有固有的缺陷。

最明显的是,场面的百分比被填充不完整,提供的一些信息不正确。但是,这不会阻止公司从收集和基于数百万记录的决策,其中一些包括不完整或不正确的数据。使用此可能无效数据的关键是数据验证。数据可视化提供了一种完全新的方法来确定您的数据是否有效。

数据验证的概念不是新的 - 大多数公司已经相信他们正在以一种形式进行数据验证。无论是雇用部分录制的遗弃,交叉引用异常值,还是两者的某种组合,都会被冲洗以实现可能的违规行为。但是,要真正看到数据是否已被验证,需要更好地查看数据集的潜在问题。

有缺陷的数据来自哪里?

数据集中最常见的缺陷缺少数据,通常以部分记录的形式。这可能是一个大问题 - 尤其是当从多个组合数据中汲取推论时。

但是,缺少数据只是一个更大问题的症状。经常,数据中的空白来自 受访者疲劳 - 当人们厌倦了任务时,人们会放弃调查的趋势。更多关于受访者急于通过调查并提供错误数据的趋势,即他们可以完成。

虽然可以找到并删除此错误数据 传统统计分析,这个过程是:

  • 昂贵的
  • 费力
  • 仍然没有100%有效

通过数据可视化识别并防止数据中的空隙

可以使用旨在突出显示来自不完整数据的“瑞士奶酪”效果来完成数据中的问题区域。这种可视化的数据验证的实现是一个重要的,虽然是基本的方式来观看数据。

数据可视化真正闪耀的情况下,在帮助创建数据收集过程中,可以如此简化;仅收集实际需要做出决定所需的信息。

了解数据可视化必需的数据

许多项目将数据可视化实现为过程的最后步骤之一。他们首先关注收集数据,专门收集他们所需要的所有数据。

这是个错误。

相反,应从一开始就计划可视化。通过在设计和规划项目的同时进行数据可视化过程,公司可以看到如何纳入所收集的数据。这种好处来自该过程的2个不同方面:

  • 项目计划 - 在项目规划阶段,一个良好的数据可视化公司将分析数据本身(或计划数据,如果没有被收集)。这种分析与对可视化目标的理解相结合将允许原子能机构展示哪些数据是相关的并且不是。
  • 基本初步可视化 - 项目设计和规划的早期阶段应涉及创建初步可视化。这些将显示收集的数据所说的并允许容易地看到趋势和异常值。 初步可视化通常是在数据收集过程中找到先前看不见的缺陷的工具。

数据可视化在收集有效数据方面发挥着关键作用。最初,可视化计划过程究竟突出显示了应收集的数据并允许创建简化的收集过程(从而减少受访者疲劳)。然后,单独的可视化可以显示出现数据间隙的位置,并且如有必要,可以进行对收集过程的调整。中流变化,而不是重新收集,一旦原始过程完成,代表成本和时间的大量节省(更不用说更成功的项目)。

如果您的数据验证过程是’作为主动,或者如果您看到大量的数据无效,那么 联系Boost Labs以了解更多信息,了解可视化如何帮助您.

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