数据的准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集。如果整个数据集的某个字段的数据存在错误，比如常见的数量级的记录错误，这种错误很容易发现，利用Data Profiling的平均数和中位数也可以发现这类问题。当数据集中存在个别的异常值时，可以使用最大值和最小值的统计量去审核，或者使用箱线图也可以让异常记录一目了然。

　　还有几个准确性的审核问题，字符乱码的问题或者字符被截断的问题，可以使用分布来发现这类问题，一般的数据记录基本符合正态分布或者类正态分布，那么那些占比异常小的数据项很可能存在问题，比如某个字符记录占总体的占比只有0.1%，而其他的占比都在3%以上，那么很有可能这个字符记录有异常，一些ETL工具的数据质量审核会标识出这类占比异常小的记录值。对于数值范围既定的数据，也可以有效性的限制，超过数据有效的值域定义数据记录就是错误的。

　　如果数据并没有显著异常，但仍然可能记录的值是错误的，只是这些值与正常的值比较接近而已，这类准确性检验最困难，一般只能与其他来源或者统计结果进行比对来发现问题，如果使用超过一套数据收集系统或者网站分析工具，那么通过不同数据来源的数据比对可以发现一些数据记录的准确性问题。

　　上面已经从Data Profiling的统计信息中，通过Data Auditing发现了数据质量上存在的一些问题，那么接下来就要针对这些问题对数据进行清洗和修正，也就是下一篇文章中要介绍的内容——Data Correcting，数据修正。

        来源：网站数据分析

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        网站数据分析：分析的前提—数据质量1