large 数据质量的四要素是完整性、一致性、准确性和及时性。在数据时代，保证数据质量的方法:数据质量管理的第一步是建立一套质量标准。必须明确定义标准，从数据的浓缩过程中过滤掉“脏的数据”。您可以定义以下条件。数据 Constraint:有各种类型的数据约束来保证收集到的数据具有最佳数量，如:数据 Type约束:限于注册值的范围，如布尔值、数字、日期等。
强制约束:必须填写所有列。唯一性约束:每个字段或字段组合在整个数据集合中必须是唯一的。成员约束:每列中的一组离散值或代码。外键约束:可以通过一组允许的值将子值添加到其他列中。正则表达式模式:设置允许的模式，如电话号码、站号、密码等。设置数据约束有助于从收集过程的开始维护数据质量。数据质量管理是企业数据治理的重要组成部分，企业数据治理的一切工作都是围绕提高数据质量目标进行的。
5、...为什么大 数据预测不再看重 数据的 准确性而在于海量 数据, 数据不应该...数据庞大，难免有数据误差，准确率达不到100%。Big 数据的目的是解决分析挖掘数据的可用性问题。体现在用户的行为习惯、个人爱好、预测未来趋势等方面。，我们得到有针对性、有价值的相关数据进行分析，得到有价值的内容。还有同样的数据根据分析数据，会得到不同的结果。
6、大 数据的显著特征large 数据4明显特征如下:1。数据数量大到足以使统计结果具有非常高的置信度。2.它具有多维度的特点，每个维度最好是正交的。3.数据的完备性使得大数据成为穷举策略。4.有些场景下的实时表现，比如堵车信息，过了一定时间就没有意义了数据。“大数据思维”的四个递进层次如下:第一个层次:从大量看似混乱的数据点中，总结出以前找不到的相关性。
第三层:用大数据精确控制宏观规律，同时精确到每一个细节。第四层:在不同维度上发现的强相关性可以替代因果关系。数据的四个明显特点是数据大数量、多维度、完备性和某些场景下的实时性。我们特别强调数据不够大，不能形成数据，因为它不一定能得出有效的统计规律，多维度的特性让我们可以交叉验证信息，完善准确性。首先，毫无疑问，量大数据requirement数据。
7、大 数据应用必要条件: 数据真实和准确Da 数据申请要求:数据真实性和准确性在最新一期《哈佛商业评论》的封面上，一位勇士正挥舞着鞭子，试图骑上Da 数据这匹“烈马”。的确，“大数据”的重要性已经得到了认可，但你有没有想过，真正想得到“大数据”的价值的人，可以用什么来当鞭子？手里有鞭子就够了吗？“IBM对Da 数据，有自己独特的看法。”IBM软件集团商业分析洞察与智慧地球解决方案大中华区总经理卜晓军在“Big数据Big Insight and Big Future”年会上发表了有分量的演讲。
更不用说“数据4 V 数据 3V特征(成交量、速度、品种)都是近两年产生的，占数据人类历史上累计的总数。
8、球队中的大 数据:能否提高预测的 准确性Pratt发现队中虽然有很多高大强壮的球员，但是他们的角球都不尽如人意。球队在咨询了俱乐部内部数据分析师后，增加了内部角球的使用(球转向门将的方向而不是外侧)。战术转变产生了惊人的效果。整个赛季，曼城有15个角球进球，是英超效率最高的球队。三分之二的进球是内部角球。
不过还有一个额外的因素需要考虑:曼奇尼教练最初对数据的实际价值持怀疑态度。其实早在两年前，曼奇尼就向俱乐部的数据分析师咨询过角球的使用问题，分析师回应他凭直觉偏好的战术外角球(球飞离门将)从数据统计来看并不理想。曼奇尼选择相信自己的直觉，而不是数据 analysis的指导性建议，因为直觉告诉他，球旋转远离门将，减少了门将触球的机会，增加了进攻者冲顶时赢得头球的机会。
