在进行数据分析的时候，首先需要我们进行数据的选择，在选择数据的时候并不是说随随便便地选择一些数据就能够直接分析了，而是需要注意数据的质量，那么数据分析过程中对数据的质量要求是什么呢？一般来说，数据的质量要求就是基本数据一定要可靠，一定要及时发现并改正数据的错误，最后就是要求数据能够匹配数据处理平台的处理数据机制。
下面就由小编分别给大家讲讲这些。
数据一定要准确可靠。
首先来说，不管是什么企业，都是需要进行数据分析的，这是因为进行数据分析的目的都是为了可以给企业带来更多的商业价值，并且能够帮助企业来减少风险带来的损失。
所以，这就需要数据的准确性了，如果数据的不准确或者质量差，那么那么得出的数据分析的结果以及采取的问题解决方案都在质量上大打折扣，这样的分析结果肯定不能够去解决企业的问题。
其次说说进行数据分析的时候一定要及时的发现并改正数据的错误，大家都知道，进行数据处理的过程是一个复杂的过程，在处理数据分析的时候，我们在各个环节中产生错误。
数据分析的环节有数据筛选、数据分析等等，因此我们需要在各个环节中对错误的数据进行判断，特别是数据处理的阶段，可以很好的对数据进行一个清理的过程。
我们不只是在数据分析的时候进行及时和改正数据的错误，而是在每一个环节都需要合理性分析找出质量不高的数据，或者进行错误数据的判定，这是一个优秀的数据分析师需要的素质。
最后说说要求数据能够匹配数据处理工具中数据的机制，这是因为我们在进行数据分析的时候都是使用数据分析工具进行数据分析的，这就需要我们对数据进行处理，使得数据能够匹配数据处理工具中的数据机制，一般大数据解决方案的相关企业也会提供应用，企业在选择数据处理平台的时候，如果条件好一些的可以选择一些在这方面技术比较成熟的应用企业，一般国内的大型企业主要会采用国外的数据处理软件。
也有不少企业使用国产的处理软件，在数据应用技术相对比较成熟的基础上，选择国内的软件开发也是不错的选择，不仅可以降低IT成本，在数据安全以及使用上也会更加方便，可以达到相同效果的同时，购买国内的商业智能平台也是不错的选择。
以上就是小编为大家解答的“数据分析中对数据的质量要求是什么”这个问题的详细解释了，希望这篇文章能够给大家带来帮助，大家在进行数据选择的时候一定要注意好上面提到的内容，这样才能够方便大家对数据的分析，最后感谢大家的阅读。
什么是数据分析的关键工具数据采集
一、数据采集
想要真正做好大数据分析，首先要把数据基础建好，核心就是“全”和“细”。
搜集数据时不能只通过APP或客户端收集数据，服务器的数据、数据库数据都要同时收集打通，收集全量数据，而非抽样数据，同时还要记录相关维度，否则分析业务时可能会发现历史数据不够，所以不要在意数据量过大，磁盘存储的成本相比数据积累的价值，非常廉价。
常见的数据采集方式归结为三类，数据可视化/全埋点、代码埋点、数据导入工具。
第一种是数据可视化/全埋点，这种方式不需要工程师做太多配合，产品经理、运营经理想做分析直接在界面点选，系统把数据收集起来，比较灵活。但是也有不好的地方，有许多维度信息会丢失，数据不够精准。
第二种是代码埋点，代码埋点不特指前端埋点，后端服务器数据模块、日志，这些深层次的都可以代码埋点，比如电商行业中交易相关的数据可以在后端采集。
代码埋点的优势是，数据更加准确，通过前端去采集数据，常会发现数据对不上，跟自己的实际后台数据差异非常大。
可能有三个原因：第一个原因是本身统计口径不一样，一定出现丢失;第二点是流量过大，导致数据丢失异常;第三点是SDK兼容，某些客户的某些设备数据发不出去，导致数据不对称。
而代码埋点的后台是公司自己的服务器，自己核心的模拟可以做校准，基本进行更准确的数据采集。
第三种是通过导入辅助工具，将后台生成的日志、数据表、线下数据用实时批量方式灌到里面，这是一个很强的耦合。
数据采集需要采集数据和分析数据的人共同参与进来，分析数据的人明确业务指标，并且对于数据的准确性有敏感的判断力，采集数据的人再结合业务进行系统性的采集。
二、数据建模
很多公司都有业务数据库，里面存放着用户注册信息、交易信息等，然后产品经理、运营人员向技术人员寻求帮助，用业务数据库支持业务上的数据分析。
但是这样维护成本很高，且几千万、几亿条数据不能很好地操作。
所以，数据分析和正常业务运转有两项分析，数据分析单独建模、单独解决问题。
数据建模有两大标准：易理解和性能好。
数据驱动不是数据分析师、数据库管理员的专利，让公司每一个业务人员都能在工作中运用数据进行数据分析，并能在获得秒级响应，验证自己的新点子新思维，尝试新方法，才是全员数据驱动的健康状态。
多维数据分析模型(OLAP)是用户数据分析中最有效的模型，它把用户的访问数据都归类为维度和指标，城市是维度，操作系统也是维度，销售额、用户量是指标。
建立好多维数据分析模型，解决的不是某个业务指标分析的问题，使用者可以灵活组合，满足各种需求。
三、数据分析
数据分析支持产品改进
产品经理在改进产品功能时，往往是拍脑袋灵光一现，再对初级的点子进行再加工，这是不科学的。
《精益创业》中讲过一个理念，把数据分析引入产品迭代，对已有的功能进行数据采集和数据分析，得出有用的结论引入下一轮迭代，从而改进产品。
在这个过程中大数据分析很关键。
数据驱动运营监控
运营监控通常使用海盗模型，所谓的运营就是五件事：触达是怎么吸引用户过来;然后激活用户，让用户真正变成有效的用户;然后留存，提高用户粘性，让用户能停留在你的产品中不断使用;接下来是引荐，获取用户这么困难，能不能发动已有的用户，让已有用户带来新用户，实现自传播;最后是营收，做产品最终要赚钱。
要用数据分析，让运营做的更好。
数据分析方法
互联网常见分析方法有几种，多维分析、漏斗分析、留存分析、用户路径、用户分群、点击分析等等，不同的数据分析方法适用于不同的业务场景，需要自主选择。
四、指标
如何定义指标对于创业公司来说，有两种方法非常有效：第一关键指标法和海盗指标法。
第一关键指标法是《精益数据分析》中提出的理论，任何一个产品在某个阶段，都有一个最需要关注的指标，其他指标都是这个指标的衍生，这个指标决定了公司当前的工作重点，对一个初创公司来说，可能开始关注日活，围绕日活又扩展了一些指标，当公司的产品成熟后，变现就会成为关键，净收入(GMV)会变成第一关键指标。
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