数据对比维度有哪些

㈠ 数据质量有几种维度分别是什么

• 完整性

数据完整性问题包含数据条目不完整，数据属性不完整等


• 一致性多源数据的数据模型不一致，如命名不一致，数据编码不一致，含义不一致，生命周期不一致等

• 准确性准确性也叫可靠性，不可靠的数据可能会导致严重的问题，会造成有缺陷的方法和糟糕的决策
  

• 唯一性

用于识别和度量重复数据，冗余数据，重复数据是导致业务无法协同，流程无法追溯的重要因素，也是数据治理需要解 决的最基本的数据问题

• 关联性数据关联性问题是指存在数据关联的数据关系缺失或错误，例如：函数关系、相关系数、主外键关系、索引关系等。存在数据关联性问题，会直接影响数据分析的结果，进而影响管理决策。
  

• 真实性

数据必须真实准确的反映客观的实体存在或真实的业务，真 实可靠的 原始统 计数据是企业统计工作的灵魂，是一切管理工作的基础，是经 营 者进行正确经营决策必不可少的第一手 资料。

• 及时性数据的及时性(In-time)是指能否在需要的时候获到数据，数据的及时性与企业的数据处理速度及效率有直接的关系，是影响业务处理和管理效率的关键指标。

• 逻辑检查不同表字段之间可能会有逻辑关联，需要稽核

• 离群值检查部分数据可能会偏离其他数据，比如同一个商品金额大家都是100元，而有一条数据是1W

• 自定义规则由需求方自定义相关规则

• 波动稽核

与上周环比稽核波动情况


• 强弱规则
  

每个规则的权重应该是不一样的，需要配置优先级，这对后续的告警方式是有帮助的

我们最终的目的是希望做到页面可配置

㈡ 抖音数据分析的维度有哪些

播推率=播放/推荐
说明标题，图片，描述吸引人
评论率=评论/播放量
说明内容有争议点和槽点
转发率=转发量/播放量
说明视频个人观点强有传播性
收藏率=收藏量/播放量
说明内容价值较高
加分率=粉丝数/播放量
涨粉量=新增关注-取消关注
粉赞比=全部的粉丝/全部的点赞
不是一个常规分析的数据，但是可以直观的衡量这个账号的质量，粉赞比越高的账号变现效果越好我朋友前段时间在深圳黑马程序员培训过现在就是在做短视频运营的工作，效果还是不错的非常高兴你能采纳我的回答，如果还有什么问题可以继续追问，谢谢

㈢ 数据对比用什么图表

1.柱状图

适用场景：适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y)，但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。

优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。

劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图。不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。

2.条形图

适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用。

优势：每个条都清晰表示数据，直观。

延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图。

3.折线图

适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。

优势：容易反应出数据变化的趋势。

㈣ APP数据指标体系的维度包括哪些

APP的数据指标体系主要分为五个维度，包括用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析以用户属性分析。
用户规模和质量维度主要是分析用户规模指标，这类指标一般为产品考核的重点指标。

参与度分析主要分析用户的活跃度。

渠道分析主要分析渠道推广效果。

功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率。

用户属性分析主要分析用户特征。

㈤ 大数据的考察维度有哪些

第一、描述思维
也就是要将一些的结构化的数据或者非结构化的数据都变为客观的标准，在大数据思维的过程中，涉及了很多人为的因素，这些也是可以进行数据分析的，举一个例子就是消费者行为的研究，消费者行为可以是定量的，也可以是不定量的，描述思维就要包含消费者行为的各个方面。这里举一个例子就是商场会对连入局域网的客户继续进行数据的采集，了解客户的消费情况以及分布的情况，消费者可以实现购物、用餐、休闲、娱乐一条龙的服务，并且也可以在很大的程度上提升用户的体验度。在一些大型的景区或者游乐场，大数据可以帮助景区进行更好的游客管理。
第二、相关性思维
就是对于数据之间相关性的研究，对于消费者行为或者用户行为的研究方面，这些行为在一定程度上，大大小小和其他不同的数据都是有内在的联系的，大数据分析的结果就可以更好的建立起数据预测的模型，可以用来预测消费者的偏好和行为，相关性的研究和纷纷也可以更好的支持预测思维，例如在现代物流行业，可以根据消费者的购买行为或者购买习惯，路线以及评价等预测下次的购买行为，现将一些货物进行分仓的存储，在消费者网络下订单之后，可以第一时间就配送到位，大大提升了用户的体验度。以及电商的一个重要的商品推荐功能，也是和大数据的相关性思维密不可分，我们在浏览页面或者是购物完成之后经常会受到类似的推荐功能，虽然说并不是百分之百都会购买，但是推荐还是有效果的。
第三、攻略思维
在大数据继续预测以及分析之后，企业可以根据大数据分析的结果进行营销策略的调整，这才是大数据营销的主要目的，从描述到预测，最后到攻略，这也是大数据思维的一个完整的过程。