1. Precisione: I dati sono corretti e privi di errori. Ciò include cose come errori di battitura, incoerenze e informazioni obsolete. La precisione è cruciale per l'analisi affidabile e il processo decisionale.
2. Completezza: Sono presenti tutti i punti dati necessari. I dati mancanti possono portare a analisi incomplete o distorte. Considera se hai compilato tutti i campi richiesti affinché i tuoi dati siano utili.
3. Coerenza: I dati sono formattati e strutturati uniformemente in tutto il set di dati. Ciò include un uso coerente di unità, tipi di dati e convenzioni di denominazione. I dati incoerenti rendono difficili l'analisi e il confronto.
4. Timeselliass: I dati sono attuali e aggiornati. I dati stantii possono essere irrilevanti e portare a conclusioni errate. La tempestività appropriata dipende dal contesto; Sono necessari dati in tempo reale per alcune applicazioni, mentre altre potrebbero andare bene con aggiornamenti giornalieri o mensili.
5. Rilevanza: I dati sono pertinenti al problema o alla domanda affrontata. La raccolta di dati irrilevanti spreca risorse e può confondere l'analisi.
6. Validità: I dati misurano accuratamente ciò che è destinato a misurare. Ciò riguarda la progettazione di metodi di raccolta dei dati e garantisce che i dati siano significativi e affidabili. La validità comporta spesso la creazione di una chiara connessione tra i dati raccolti e il risultato o l'obiettivo previsto.
7. Unicità: Ogni punto dati è distinto e identificabile. I dati duplicati possono distorcere l'analisi e rendere difficile interpretare accuratamente i risultati.
8. Accessibilità: I dati sono facilmente accessibili a coloro che ne hanno bisogno. Ciò include considerazioni di archiviazione, recupero e sicurezza. I dati devono essere facilmente condivisi quando appropriato, con adeguate misure di sicurezza in atto.
Questi componenti sono interconnessi. Ad esempio, i dati incompleti possono portare a risultati inaccurati e dati irrilevanti non sono mai tempestivi, indipendentemente da quando sono stati raccolti. Cercare buoni dati in tutti questi aspetti è essenziale per un'analisi dati efficace e un processo decisionale informato.
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