數據對比維度有哪些

㈠ 數據質量有幾種維度分別是什麼

• 完整性

數據完整性問題包含數據條目不完整，數據屬性不完整等


• 一致性多源數據的數據模型不一致，如命名不一致，數據編碼不一致，含義不一致，生命周期不一致等

• 准確性准確性也叫可靠性，不可靠的數據可能會導致嚴重的問題，會造成有缺陷的方法和糟糕的決策
  

• 唯一性

用於識別和度量重復數據，冗餘數據，重復數據是導致業務無法協同，流程無法追溯的重要因素，也是數據治理需要解 決的最基本的數據問題

• 關聯性數據關聯性問題是指存在數據關聯的數據關系缺失或錯誤，例如：函數關系、相關系數、主外鍵關系、索引關系等。存在數據關聯性問題，會直接影響數據分析的結果，進而影響管理決策。
  

• 真實性

數據必須真實准確的反映客觀的實體存在或真實的業務，真 實可靠的 原始統 計數據是企業統計工作的靈魂，是一切管理工作的基礎，是經 營 者進行正確經營決策必不可少的第一手 資料。

• 及時性數據的及時性(In-time)是指能否在需要的時候獲到數據，數據的及時性與企業的數據處理速度及效率有直接的關系，是影響業務處理和管理效率的關鍵指標。

• 邏輯檢查不同表欄位之間可能會有邏輯關聯，需要稽核

• 離群值檢查部分數據可能會偏離其他數據，比如同一個商品金額大家都是100元，而有一條數據是1W

• 自定義規則由需求方自定義相關規則

• 波動稽核

與上周環比稽核波動情況


• 強弱規則
  

每個規則的權重應該是不一樣的，需要配置優先順序，這對後續的告警方式是有幫助的

我們最終的目的是希望做到頁面可配置

㈡ 抖音數據分析的維度有哪些

播推率=播放/推薦
說明標題，圖片，描述吸引人
評論率=評論/播放量
說明內容有爭議點和槽點
轉發率=轉發量/播放量
說明視頻個人觀點強有傳播性
收藏率=收藏量/播放量
說明內容價值較高
加分率=粉絲數/播放量
漲粉量=新增關注-取消關注
粉贊比=全部的粉絲/全部的點贊
不是一個常規分析的數據，但是可以直觀的衡量這個賬號的質量，粉贊比越高的賬號變現效果越好我朋友前段時間在深圳黑馬程序員培訓過現在就是在做短視頻運營的工作，效果還是不錯的非常高興你能採納我的回答，如果還有什麼問題可以繼續追問，謝謝

㈢ 數據對比用什麼圖表

1.柱狀圖

適用場景：適用場合是二維數據集(每個數據點包括兩個值x和y)，但只有一個維度需要比較，用於顯示一段時間內的數據變化或顯示各項之間的比較情況。

優勢：柱狀圖利用柱子的高度，反映數據的差異，肉眼對高度差異很敏感。

劣勢：柱狀圖的局限在於只適用中小規模的數據集。

延伸圖表：堆積柱狀圖、百分比堆積柱狀圖。不僅可以直觀的看出每個系列的值，還能夠反映出系列的總和，尤其是當需要看某一單位的綜合以及各系列值的比重時，最適合。

2.條形圖

適用場景：顯示各個項目之間的比較情況，和柱狀圖類似的作用。

優勢：每個條都清晰表示數據，直觀。

延伸圖表：堆積條形圖、百分比堆積條形圖。

3.折線圖

適用場景: 折線圖適合二維的大數據集，還適合多個二維數據集的比較。

優勢：容易反應出數據變化的趨勢。

㈣ APP數據指標體系的維度包括哪些

APP的數據指標體系主要分為五個維度，包括用戶規模與質量、參與度分析、渠道分析、功能分析以用戶屬性分析。
用戶規模和質量維度主要是分析用戶規模指標，這類指標一般為產品考核的重點指標。

參與度分析主要分析用戶的活躍度。

渠道分析主要分析渠道推廣效果。

功能分析主要分析功能活躍情況、頁面訪問路徑以及轉化率。

用戶屬性分析主要分析用戶特徵。

㈤ 大數據的考察維度有哪些

第一、描述思維
也就是要將一些的結構化的數據或者非結構化的數據都變為客觀的標准，在大數據思維的過程中，涉及了很多人為的因素，這些也是可以進行數據分析的，舉一個例子就是消費者行為的研究，消費者行為可以是定量的，也可以是不定量的，描述思維就要包含消費者行為的各個方面。這里舉一個例子就是商場會對連入區域網的客戶繼續進行數據的採集，了解客戶的消費情況以及分布的情況，消費者可以實現購物、用餐、休閑、娛樂一條龍的服務，並且也可以在很大的程度上提升用戶的體驗度。在一些大型的景區或者游樂場，大數據可以幫助景區進行更好的遊客管理。
第二、相關性思維
就是對於數據之間相關性的研究，對於消費者行為或者用戶行為的研究方面，這些行為在一定程度上，大大小小和其他不同的數據都是有內在的聯系的，大數據分析的結果就可以更好的建立起數據預測的模型，可以用來預測消費者的偏好和行為，相關性的研究和紛紛也可以更好的支持預測思維，例如在現代物流行業，可以根據消費者的購買行為或者購買習慣，路線以及評價等預測下次的購買行為，現將一些貨物進行分倉的存儲，在消費者網路下訂單之後，可以第一時間就配送到位，大大提升了用戶的體驗度。以及電商的一個重要的商品推薦功能，也是和大數據的相關性思維密不可分，我們在瀏覽頁面或者是購物完成之後經常會受到類似的推薦功能，雖然說並不是百分之百都會購買，但是推薦還是有效果的。
第三、攻略思維
在大數據繼續預測以及分析之後，企業可以根據大數據分析的結果進行營銷策略的調整，這才是大數據營銷的主要目的，從描述到預測，最後到攻略，這也是大數據思維的一個完整的過程。