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提高数据质量是我们在做数据分析的时候需要重点关注的一个问题，下面我们就一起来了解一下，提高数据质量的重要性都有哪些。
认识到数据质量的重要性：数据的主要目的是推动业务发展。与其让IT部门控制数据质量，不如让企业更好地配备主要用户来定义有质量数据的参数。如果商业智能与底层数据密切相关，则更有可能采用有效的方法来帮助企业优先选择关键数据。
避免单一思维：并非所有类型的数据都具有相同的准确性。对于数据质量，并没有“一刀切”的政策。大量的数据来自不同的来源，因此并非所有形式的数据都具有相同的质量或相同的指标。例如：在对社交媒体数据进行情感分析时，达到80%的准确度就足够了，而对于银行和金融服务业等行业来说显然不够。因此，在分析之前需要对数据进行处理。
关注数据旅程的每个阶段：每个企业都希望通过采用企业级数据战略的整体方法实现数据驱动。此外，他们还希望优化技术投资并降低成本。在这种情况下，企业应将数据视为一种获取具有价值见解的资产。
避免不必要的数据：企业每天都在各种操作中捕获和使用数据。他们拥有的数据越多，错误的可能性就越大。企业需要接受数据并不总是完美的现实，了解这一点将使企业快速发现问题并获得更大的成功。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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