資料質量分析
1樓：科創
一、資料質量分析。
資料質量分析是資料探勘中資料準備最重要的一環，是資料預處理的前提，是資料探勘分析結論有效性和準確性的基礎，沒有可信的資料，資料探勘構建的模型就是空中樓閣。
資料質量分析的主要任務是檢查原始資料中是否存在髒資料，髒資料就是一般不符合要求以及不能直接進行相應分析的資料。在常見的資料探勘中，常見的髒資料包括：缺失值；異常值；不一致的值；重複資料及含有特殊符號的值。
a：缺失值產生的原因：
1.有些資訊無法獲取，或者獲取資訊的代價太大。
2.資訊遺漏。
3.屬性值不存在。
b：缺失值產生的影響：
1.資料探勘建模將丟失大量的有用資訊。
2.資料探勘模型所表現出來的不確定性更加顯著，模型中蘊涵的規律更難把握。
3.包含空值的資料會使建模過程陷入混亂，導致不可靠的輸出。
c：缺失值的處理：
1.刪除存在缺失值的記錄，2.對可能值進行插補和不處理。
異常值分析之箱型圖分析：
質量總結報告怎麼寫
2樓：影視達人小達
質量總結報告怎麼寫的方法如下：
1、指出質量體系在執行過程中存在的普遍問題和值得注意和加強的方面，並提出明確的要求和措施。
2、質管處要定期對質量鏈的資訊進行統計分析，對重大或特殊質量事件或資料要重點關注和闡述。
3、對近期出現的質量事故、質量事件、潛隱仔謹在或可能的質量傾向進行簡要通報，提出糾戚帶正或預防措施。
4、對具有代表性的質量事故、質量事件、潛在或可能的質量傾向，可以用案例分析的形式，公佈調查結果、原因分析和處理情況。
5、根據質量動態和指標分析，找出車間、部門的重點質量問題後，提出相應單位質量改進的課題或方向，必要時，可提出改進的建議。灶基。
6、分期介紹質量管理、質量改進工具在企業中的運用方法。並個紹這些工具在公司運用的具體例項，以提高大家運用質量管理工具的能力。
7、及時收集、整理有關質量資訊、體系檢查、質量問題、案例分析等資料。
大資料分析工程師日常工作有哪些，資料分析師的日常工作內容是什麼？
資料分析師是一個近幾年來新興的一個崗位，有人說，資料分析師是大部分時間圍繞著的工作是滿足業務的資料需求。業務人員既有普通運營，也有部門領導，基本有求必應。那麼資料分析工程師每天都在做什麼呢?日常工作有哪些?我們接著往下看。滿足業務人員的需求也分淡旺季，旺季就是做月度彙報 年度彙報的時候，或者做 活動...
資料分析需要掌握哪些知識，資料分析需要掌握哪些知識呢
1 具有業務敏感度，反應迅速，能夠良好溝通 2 具有資料分析和資料倉儲建模的專案實踐經驗 3 3年及以上資料分析經驗，有網際網路產品 運營分析經驗 4 熟悉r sas spss等統計分析軟體，熟練運用python，熟練使用 sql hive等 5 本科或以上學歷，數學 統計 計算機 運籌學等相關專業...
資料分析方法都有哪些？資料分析的方法有哪些？
第一，對比分析，簡單來說就是通過不同資料的標準比對更直觀反映數量的變化關係，它屬於常見的一種方法，具體可分為橫向和縱向兩種，前者是固定時間對比資料，如在固定時間內比對不同等級使用者的購買商品金額 不同商品的銷售業績 利潤率高低等等。後者指的是就同一事物比對時間緯度上的變化，如環保 同比等等，不管是哪...