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网站分析的前提—数据质量

数据质量控制作为数据仓库的基础环节，是保障上层数据应用的基础。数据质量保证主要包括数据概要分析（Data Profiling）、数据审核（Data Auditing）和数据修正（Data Correcting）三个部分，前一篇文章介绍了Data Profiling的相关内容，从Data Profiling的过程中获得了数据的概要统计信息，所以下面就要用这些数据统计信息来审核数据的质量，检查数据中是否存在脏数据，所以这一篇主要介绍数据审核（Data Auditing）的内容。

站长新闻 · 2012-10-24

网站数据分析：分析的前提—数据质量1

数据质量是数据分析结论有效性和准确性的基础也是最重要的前提和保障。数据质量保证(Data Quality Assurance)是数据仓库架构中的重要环节，也是ETL的重要组成部分。我们通常通过数据清洗来过滤脏数据，保证底层数据的有效性和准确性，数据清洗一般是数据进入数据仓库的前置环节，一般来说数据一旦进入数据仓库，那么必须保证这些数据都是有效的，上层的统计聚合都会以这批数据作为基础数据集，上层不会再去做任何的校验和过滤，同时使用稳定的底层基础数据集也是为了保证所有上层的汇总和多维聚合的结果是严格一致的。

站长新闻 · 2012-09-28