虽然，很多公司都在喊抓质量，质量第一，但公司的质量工作者却对常用的质量工具都不熟悉，有的甚至都没有听说过，下面，就为大家分享一下质量管理中的一些常用方法都有哪些。

1、因果图

所谓因果图，主要用于分析品质特性与影响品质特性的可能原因之间的因果关系，通过把握现状、分析原因、寻找措施来促进问题的解决，是一种用于分析品质特性（结果）与可能影响特性的因素（原因）的一种工具。又称为特性要因图或鱼骨图。

它是一种依据问题逐渐由大到小逐级分析原因的一种方法，原因解析愈细愈好，愈细则更能找出关键原因或解决问题的方法，往往最终采取的措施都是根据末端的小原因来的，因为那更能体现问题是怎么发生的。

2、检查表

在品质改善活动中，为了便于收集数据与解析判断，而设计的一种表格，换句话说，检查表就是将需要检查的内容或项目一一列出，然后定期或不定期的逐项检查，并将问题点记录下来的方法。

3、柏拉图

柏拉图的使用要以层别法为前提，将层别法已确定的项目从大到小进行排列，再加上累积值的图形。它可以帮助我们找出关键的问题，抓住重要的少数及有用的多数，适用于记数值统计，有人称为ABC图，又因为柏拉图的排序识从大到小，故又称为排列图。

柏拉图有助于人们掌握问题点，虽然分类很多，但实际上影响较大的只不过那么几项而已，因此很容易找出问题出在哪里。另外，柏拉图还能确认改善效果，把改善前与改善后的柏拉图排列在一起，可以很明显的看出效果如何。

4、直方图

直方图是针对某产品或过程的特性值，利用常态分布（也叫正态分布）的原理，把50个以上的数据进行分组，并算出每组出现的次数，再用类似的直方图形描绘在横轴上。

通过直方图可以较容易了解数据的分布状况：中心趋势、离散趋势、分布形态等。通过这些信息，了解制成的安定与异常。

5、层别法

发生品质变异的原因很多，有时很单纯，有时很复杂，但影响其品质的要因不外乎是原料、机器设备、操作人员及操作方法，要找出原因出自何处，就有分开观察而收集数据的必要。如果能找出何种原料，哪一台机器或哪一位操作员有问题后再加以改善，而杜绝不良品的发生。这种以分层别类的收集数据，以找出其间差异方法，称之为层别法。

层别法在某种程度上提高了人们分析问题的效率。

6、散布图

在分析独立数据时，用直方图、柏拉图就可找出改善的着眼点，但如要分析两个变量X、Y之间的相关性时，就需使用散布图，将X与Y的两组数据绘在方格纸上，可看出X、Y之间相关情形的图称为散布图。

如：钢的粹火温度和硬度、油的温度与粘度、镙钉的转距和抗张力、玻璃中含铅量与抗辐射。

7、控制图

影响产品质量的因素很多，有静态因素也有动态因素，有没有一种方法能够即时监控产品的生产过程、及时发现质量隐患，以便改善生产过程，减少废品和次品的产产出？控制图法就是这样一种以预防为主的质量控制方法，它利用现场收集到的质量特征值，绘制成控制图，通过观察图形来判断产品的生产过程的质量状况。控制图可以提供很多有用的信息，是质量管理的重要方法之一。

控制图又叫管理图，它是一种带控制界限的质量管理图表。运用控制图的目的之一就是，通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况，分析和判断生产过程是否发生了异常，一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除，使生产过程恢复稳定状态。也可以应用控制图来使生产过程达到统计控制的状态。产品质量特性值的分布是一种统计分布．因此，绘制控制图需要应用概率论的相关理论和知识。

控制图是对生产过程质量的一种记录图形，图上有中心线和上下控制限，并有反映按时间顺序抽取的各样本统计量的数值点。中心线是所控制的统计量的平均值，上下控制界限与中心线相距数倍标准差。多数的制造业应用三倍标准差控制界限，如果有充分的证据也可以使用其它控制界限。

常用的控制图有计量值和记数值两大类，它们分别适用于不同的生产过程；每类又可细分为具体的控制图，如计量值控制图可具体分为均值——极差控制图、单值一移动极差控制图等。

数据分析师在工作中会遇到什么难题？

数据分析师，一个名字听起来高大上的职业，其实苦逼程度不亚于代码人员。那么，数据分析师在工作中经常会遇到什么样子的难题呢？

1）数据质量差

作为舆情数据分析师，有时需要向技术提取需求，对符合某个关键词的全网舆情进行爬取。满怀希望地把需求提了出去，但有时数据质量并不如你想的那么完美。譬如。你想分析的是全网渠道分布，但是因为某些原因，最终得到的数据并不符合传统的认知。也就是说，这个维度而言，数据是废的。

这个时候怎么办呢？编么？并不是，这时候你可能就需要重新思考为什么会造成这样的问题，如果说问题没有办法找出的话，那只能找其他维度进行分析，或者找其他数据进行印证分析。

当然，数据质量差并不这么简单，有时数据缺失很严重，有时数据某个维度有歧义等。而这个时候，就需要你一遍又一遍的进行数据清洗。

2）数据需求多变

数据分析师有时接到的需求并不是一成不变的，可能在你分析的过程中，数据需求就会发生变化。好的情况，你可能仅需要修改一点点就可以满足需求。但是更多的是，推到重来，这就相当于浪费了你之前的工作量了。

3）数据得不到有价值的信息

更让人绝望的其实是你分析了多种维度，交叉了各种情况。但，最后发现，得到的结论并不能支撑某些结论，更甚者，还会阻碍你的结论。例如有一次，我想分析SEO的价值比SEM的价值高，但是试过多种维度之后，我惊异的发现SEM的价值反而更高，我当时的内心就是一万只***崩腾而过。

最容易碰到的问题就是自己分析的数据不准确，导致辛苦了半天，分析出来的结果不具备参考价值，甚至都是错误的。

为什么你的数据分析成果总是难以落地?数据分析的价值总是远远低于预期?

01 遵循数据分析标准流程

数据分析遵循一定的流程，不仅可以保证数据分析每一个阶段的工作内容有章可循，而且还可以让分析最终的结果更加准确，更加有说服力。一般情况下，数据分析分为以下几个步骤：

1)业务理解，确定目标、明确分析需求;

2)数据理解，收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量;

3)数据准备，选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据;

4)建立模型，选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型;

5)评估模型，对模型进行较为全面的评价，评价结果、重审过程;

6)成果部署，分析结果应用。

02 明确数据分析目标

在数据分析前期，要做到充分沟通、理解业务规则、关注业务痛点、了解用户需求、换位思考，明确为什么要做数据分析，要达到一个什么目标。

03 业务与数据结合确定分析主题

以解决业务问题为目标，以数据现状为基础，确定分析主题。前期要做好充分的准备，以业务问题为导向，以业务梳理为重点，进行多轮讨论，分析主题避免过大，针对业务痛点，实现知现状、明原因、可预测、有价值。

04 多种分析方法结合

分析过程中尽量运用多种分析方法，以提高分析的准确性和可靠性。例如，运用定性定量相结合的分析方法对于数据进行分析;融合交互式自助BI、数据挖掘、自然语言处理等多种分析方法;高级分析和可视化分析相结合等。

05 选择合适的分析工具

工欲善其事，必先利其器，数据分析过程中要选择合适的分析工具做分析。SPSS、Rapidminer、R、Python等这几种工具都是业界比较认可的数据分析产品。

它们各有其优势，SPSS 较早进入国内市场，发展已经相对成熟，有大量参考书可供参考，操作上容易上手，简单易学。Rapidminer 易用性和用户体验做得很好，并且内置了很多案例用户可直接替换数据源去使用。R 是开源免费的，具有良好的扩展性和丰富的资源，涵盖了多种行业中数据分析的几乎所有方法，分析数据更灵活。Python，有各种各样功能强大的库，做数据处理很方便。

06 分析结论尽量图表化

经过严谨推导得出的结论，首先要精简明确，3-5条即可。其次要与业务问题结合，给出解决方案或建议方案。第三尽量图表化，要增强其可读性。

数据分析过程中，除了以上六条原则，还要避免以下3种情况：

1)时间安排不合理

在开始分析工作之前，一定要做一个明确的进度计划，时间分配的原则是：数据收集、整理及建模占70%，数据可视化展现及分析报告占25%，其他占5%。

2)数据源选择不合理

一般企业中的数据来源有很多，SAP、TMS、CRM及各部门业务系统，每个渠道的数据各有特点。这时，应该慎重考虑从哪个渠道获取数据更加快捷有效。数据源选择不合理，不仅影响结论的可靠性，而且有返工的风险。

3)沟通不充分

无论是分析人员内部的沟通还是与外部相关人员的沟通，都是至关重要的。与外部人员沟通效不顺畅，可能造成前期需求不清，中间业务逻辑混乱，最终导致数据分析结果差强人意。与内部人员沟通效率低，可能造成分析进度滞后，分析工作开展不畅等诸多问题，直接影响分析效果。

对于数据分析师，分析经验的积累与专业知识的提升同样重要，因为有些问题不是只用专业知识就能解决的，所以在平时的工作中要有意识的去学习业务知识、掌握先进的分析工具，做一个有心人! |内容来源：大数据

百家号-【袁帅数据分析运营】运营者：袁帅，互联网数据分析运营实践者，新社汇联合创始人。会展业信息化、数字化领域专家。认证数据分析师、网络营销师、SEM搜索引擎营销师、SEO工程师、电子商务职业经理人。

文|帆软数据应用研究院 汪建辉

引言：

帆软作为全球数据分析和商业智能平台提供商，这几年深刻的感受到了全球数据应用的热潮，但是随着越来越多的客户开始实施并广泛应用BI系统，数据治理的话题也在最近被越来越多地提及和讨论。

过去的十年，银行的IT系统经历了数据量高速膨胀的时期，这些海量的、分散在不同角落的异构数据导致了数据资源的价值低、应用难度大等问题。同时，银行内部的业务条线或行政分化也在不断地制造着银行数据交互的断层，而银行与外部业务交互所产生的“体外循环”数据与企业的核心数据体系并不能自然地融合，这个时候数据治理体系建设可能不是银行的一个选择，而是唯一的出路。

数据治理规划

在长期对客户的FineBI商业智能项目的跟踪过程中我们发现，往往只有那些建立了一定的数据治理体系的客户，才能真正的将商业智能用起来，用户才能真正进入商业智能时代。这个问题在银行等金融机构内显得尤为突出，银行数据向来以量大质优而著称，但是实际情况是它比其他行业好一些，但是长期以来也缺乏数据治理的体系化建设，导致商业智能价值链受阻。要想在数字化转型中抓住机遇，银行的数据治理体系建设势在必行。

数据治理是一个系统工程，是一个从上至下指导，从下而上推进的工作。因此，在指导方面必须得到大家的共识，要有一个强有力的组织、合理的章程、明确的流程、健壮的系统，这样才能使数据治理工作得到有效的保障。

要素一：发展战略目标

战略是选择和决策的集合，共同绘制出一个高层次的行动方案，以实现更高层次目标。数据战略是企业发展战略中的重要组成部分，是数据管理计划的战略，是保持和提高数据质量、完整性、安全性和存取的计划，是指导数据治理的最高原则。

数据治理是否与企业发展战略相吻合也是衡量数据治理体系实施是否成熟、是否成功的重要标准。要在企业发展战略框架下，建立数据治理的战略文化，包括企业高层领导对数据治理的重视程度、所能提供的资源、重大问题的协调能力，以及对数据治理文化的宣传推广、培训教育等一系列措施。这种整体统一的思想，和我们生态学模型下的帆软DA生态系统整体统一的特征如出一辙，充分证明了目标统一的必要性。

1、数据治理文化。2018年5月21日，银保监会发布了《银行业金融机构数据治理指引》，从数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理等方面规范了银行业金融机构的数据管理活动。数据治理的战略组成部分主要包括：数据治理的愿景、商业案例摘要（包括例子）、指导原则、长远目标分解、管理措施、实施线路等。

2、认知与行动。信息化领域有一个很有名的说法“Garbage in, garbage out”，翻译为中文就是“垃圾进，垃圾出”，意指用脏乱的数据做样本，产生的研究成果也是毫无价值的。数据的污染可能发生在数据产生、采集、传输、流转、加工、存储、提取、交换等各个环节，因此要保证数据治理目标的实现，就必须对数据进行全流程的管控，要在全行范围内形成统一的数据治理认知，让人人有责的理念深入人心。光有认知还不行，必须要有相应的制度和管理来保证从认知到执行的转变，让员工认清责任与义务，明确具体的工作要求。

要素二：数据治理组织

数据治理的组织包括制度组织和服务组织。制度组织主要负责数据治理和数据管理制度。这些组织是跨职能的，通常商业银行会建立数据治理委员会、数据管理制度团队等组织，负责整体数据战略、数据政策、数据管理度量指标等数据治理规程问题。

比如大连银行成立了“数据管理办公室”，将其作为数据治理的执行机构；巴克莱银行还建立了数据管理的三层组织体系，包括决策层、管理层和执行层。与政府部门和机构一样，制度组织执行类似于行政部门的职责。数据服务组织主要是又数据管理的专业人员组成，包括数据架构师，数据质量分析师，元数据管理员等，主要执行数据治理各个领域的具体实施工作。

1、组织架构。有效的组织机构是项目成功的有力保证，为了达到项目预期目标，在项目开始之前对于组织及其责任分工做出规划是非常必要的。数据治理设计的范围很广，牵涉到不同的业务部门和科技部门，是商业银行的全局大事，如何成立和成立什么样的组织应该依据商业银行本身的发展战略和目标来确定。

2、组织层次。建立有高层领导者组成的数据治理委员会，组织跨业务部门和IT部门的协调工作，规划数据治理的总体方向，并在其下设立工作组，执行数据治理计划和监督数据管理工作。不同的组织层次应该发挥不同的职责职能，建立合理的组织层次有利于快速推动数据治理工作的开展。

3、组织职责。根据数据管理工作的实际需要，在业务部门、技术管理部门和业务应用部门间要确定各个工作人员的职责。不同的组织负责的职责不尽相同，例如不同的业务部门应该明确各自业务开展对数据的具体要求和相关规则，而技术部门则会根据业务部门的需求负责具体的实施工作，包括将业务部门提出的要求转化成技术语言，用于事前的控制（如字段的约束）、事中的逻辑控制（例如控制不能为空）、事后的核查，以及具体的技术操作和编制定期的报告等。

要素三：制度章程

制度章程是确保对数据治理进行有效实施的认责制度，其中一些是数据治理职能的职责，也包括其他数据管理职能的职责。数据治理是最高层次的、规划性的数据管理制度活动。换句话说，数据治理是主要由数据管理人员和协调人员共同制定的高层次的数据管理制度决策。这里只简单的介绍包括哪些制度章程。

1、规章制度。数据治理规章制度类似于企业的公司条例，他会阐明数据治理的主要目标、相关工作人员、职责、决策权利和度量标准。

2、管控办法。管控办法是基于规章制度与工具的结合，是可落地、可操作的办法。

3、考核机制。考核是保障制度落实的根本，建立明确的考核制度，实际操作中可根据不同银行的具体情况，建立相应的针对数据治理方面的考核办法，并与个人绩效挂钩。

4、技术规范。技术规范是保障数据治理平台可持续管理的基础，随着数据量的增长、技术水平的发展，为更好的、可持续的实现数据资产的管理与应用，需要建立明确的技术规范。

要素四：流程管理

流程管理包括流程目标、流程任务、流程分级。根据数据治理的内容，建立相应的流程，且遵循本单位数据治理的规章制度。实际操作中可结合所使用的数据治理工具，与数据治理工具供应商协商，建立符合商业银行的流程管理。

1、做好事前预防。上述谈到的战略文化、规章制度的贯彻落实，就是最好的事前预防措施。我国一些大型银行已经上线了一些专门的数据治理平台，比如企业级元数据管理系统，数据质量分析系统，数据生命周期管理系统等，将相关的制度规范和职责要求在系统中进行控制和约束，并在流转的各个环节由相应的组织和角色负责，实施认责机制。

2、加强事中监测。应组织分析各领域的数据质量问题，监测报告本系统的数据结构变化情况，数据分布情况，数据对业务服务的满足情况、在线数据增长情况、数据空缺和质量恶化情况等。这些事中监测过程除了需要规章制度的保障之外，还需要有可靠的工具或平台来进行分析，避免凭空管理。

3、进行事后评估和整改。定期对系统开展全面的数据治理状况评估，从问题率、解决率、解决时效等方面建立评价指标，通过系统记录并跟踪需要整改的数据问题，要求按期整改优化，必要时进行一定的考核。一般时候评估与整改可以安排在项目投产一周后，并按年进行回顾。

4、要综合各种方式进行数据治理。目前，我国商业银行数据治理基本上通过系统或工具发现问题，然后技术人员进行批量修改，或者由业务人员进行修订或补录。其工作基本上由银行内部人员完成。对于涉及客户的相关数据，则很难进行治理。从这点上，应该充分借鉴互联网企业的做法，发动客户积极参与到银行的数据治理工作中。比如通过电话、短信、邮件通知客户确认相关信息；对重要的企业客户，通过走访确认和补充缺失与错误信息；通过活动、游戏等形式，并给与一定的奖励让客户主动完善相应信息；通过提示客户信息不完备不能办理相关业务来引导客户进行信息完善和验证等。

要素五：技术应用

技术应用包括支撑核心领域的工具和平台，例如数据质量管理系统、元数据管理系统等。他们是数据治理能够顺利开展的技术保障。只有建立丰富的数据治理工具和平台，才能从各个领域有效的进行数据的管理和治理，才能有效提高银行的数据价值。

1、数据资产管理系统，统一管理全行的数据资产，包括元数据、数据模型、数据标准，以及其他重要的数据资产，并提供可视化的数据查询和展示功能，支持通过功能嵌入等方式实现数据资产的快速与便捷查询。

2、数据质量管理系统，落实数据质量问题的治理工作，实现数据质量问题的发现、跟踪、治理、评价的全流程闭环管理。搭建数据生命周期管理平台，落实数据生命周期管理机制。

3、不断丰富丰富前台源系统的基础数据，持续加大数据积累和整合的广度深度，建设统一的数据仓库平台，满足前台营销、统计分析、决策支持、风险管理和新资本协议等多种需求，持续提升对数据的挖掘、分析与深度应用能力。

4、在建立上述配套支撑系统的基础上，还需要实现各系统间的互联互通，相互协同与验证，提供数据统一、形式多样的数据服务。例如，中国工商银行针对元数据管理开发了元数据及软件资源管理系统，针对数据标准建立了集团信息标准服务系统等。

要素六：成熟度模型

CMMI协会在2014年发布了数据管理能力成熟度模型Data Management Maturity（DMM），可以用来评估和提升企业的数据管理水平，帮助企业跨越业务与IT之间的鸿沟。DMM模型可以帮助企业在管理数据资产上达成共识。它包括了5个连续能力和25个提升的过程域，可以反映所有数据管理的内容，可以促进企业建立自己的数据管理成熟度路线图。

总结

我国银行的数据现状普遍都是一个先污染、后治理的过程，数据治理必然带来新的标准的确立和旧系统的改造，是一个有破有立、无破不立的过程。这一过程设计大量的跨部门、跨条线、跨系统的沟通协调，同时也涉及不小的投资。为了不使投入的人力物力付之东流，在治理前期就应该规划好各项规章制度和管理架构，保障后续的各项治理工作能够行之有效并且长期坚持。

现在数据已经成为了一些企业的“天”。近年来，近年来越来越多的公司已经意识到数据分析可以带来的价值，并且已经跳上了大数据旅行车。实际上，现在所有的一切都在被监控和测量，创造了大量的数据流，通常比公司可以处理的速度更快。问题是，根据定义，大数据很大，因此数据收集中的小差异或错误可能导致重大问题，错误信息和不准确的推论。

对于大数据而言，以业务为中心的方式分析它的挑战是实现这一目标的唯一方法，即确保公司制定数据管理策略。

但是，有一些技术可以优化您的大数据分析，并最大限度地减少可能渗入这些大型数据集的“噪音”。以下是几个技术技巧做参考：

优化数据收集

数据收集是事件链中的第一步，最终导致业务决策。确保收集的数据与业务感兴趣的指标的相关性非常重要。

定义对公司有影响的数据类型以及分析如何为底线增加价值。从本质上讲，考虑客户行为以及这对您的业务有何针对性，然后使用这些数据进行分析。

存储和管理数据是数据分析中的重要一步。必须保持数据质量和分析效率。

把垃圾带出去

肮脏的数据是大数据分析的祸害。这包括不准确，冗余或不完整的客户信息，可能会对算法造成严重破坏并导致分析结果不佳。基于脏数据做出决策是一个有问题的场景。

清理数据至关重要，涉及丢弃无关数据并仅保留高质量，最新，完整和相关的数据。人工干预不是理想的范例，是不可持续和主观的，因此数据库本身需要清理。这种类型的数据以各种方式渗透到系统，包括时间相关的转移，例如更改客户信息或数据孤岛中的存储，这可能会破坏数据集。脏数据可能会影响营销和潜在客户生成等明显的行业，但财务和客户关系也会因基于错误信息的业务决策而受到不利影响。后果很普遍，包括盗用资源，重点和时间。

这个脏数据难题的答案是确保进入系统的数据干净的控制措施。具体而言，重复免费，完整和准确的信息。有些应用程序和公司专门研究反调试技术和清理数据，这些途径应该针对任何对大数据分析感兴趣的公司进行调查。数据卫生是营销人员的首要任务，因为不良数据质量的连锁效应可能会大大降低企业的成本。

为了在数据方面获得最大收益，必须花时间确保质量足以为决策和营销策略提供准确的业务视图。

标准化数据集

在大多数业务情况下，数据来自各种来源和各种格式。这些不一致可能转化为错误的分析结果，这可能会大大扭曲统计推断。为了避免这种可能性，必须确定数据的标准化框架或格式并严格遵守它。

数据集成

如今，大多数企业都包含不同的自治部门，因此许多企业都拥有孤立的数据存储库或“孤岛”。这很具挑战性，因为来自一个部门的客户信息的变化不会转移到另一个部门，因此他们将根据不准确的源数据做出决策。

为了解决这个问题，中央数据管理平台是必要的，集成了所有部门，从而确保了数据分析的准确性，因为任何变更都可以立即被所有部门访问。

数据隔离

即使数据干净，有组织和集成在那里，也可能是分析问题。在这种情况下，将数据分组成小组很有帮助，同时牢记分析正在努力实现的目标。这样，可以分析子组内的趋势，这可能更有意义并且具有更大的价值。在查看可能与整个数据集无关的高度特定的趋势和行为时尤其如此。

数据质量对于大数据分析至关重要。许多公司试图用分析软件直奔潜水，而不考虑进入系统的内容。导致不准确的推断和解释，这可能是昂贵的并且对公司造成损害。一个定义明确，管理良好的数据库管理平台是企业利用大数据分析不可或缺的工具

【IT168 评论】这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。各大互联网公司都在不断完善自己的数据分析团队，数据分析师的薪酬也是水涨船高。业内人士透露，应届毕业生的平均薪资大概在6K左右，1至3年经验的大概在10K到20K之间，5至10年经验的大概在25K以上。薪资还是十分诱人的，那么，如何快速成长为一名年薪百万的数据分析师呢?快来看看，以下30道数据分析相关面试题，你会多少?

1、分析数据还要写java代码是不是效率有点低?

2、成为一名数据分析师需要具备哪些技能?

要成为一名数据分析师，需要掌握丰富的报告软件包(Business Objects)，编程语言(XML，Javascript或ETL框架)，数据库(SQL，SQLite等);能够准确分析、组织、收集或传播数据;掌握数据库设计，数据模型，数据挖掘等方面的技术知识以及分析大型数据集(SAS，Excel，SPSS等)的统计软件包知识。

3、分析项目的各个步骤是什么?

分析项目的各个步骤包括：

·问题定义

·数据挖掘

数据准备

模型化

数据认证

实施跟踪

4、分析的结果数据特别大，在线请求这些结果数据扛不住了，咋搞?

5、列出数据清理的最佳实践?

一些数据清理的最佳实践包括：

按不同的属性排序数据

对于大数据集，逐步清理并改进数据，直到获得良好的数据质量

对大型数据集，可以先将其分解为小数据集，使用更少的数据将增加迭代速度

要处理常见的清理任务，请创建一组实用程序函数/工具/脚本。它可能包括基于CSV文件或SQL数据库重映射值，或者正则表达式搜索和替换，消除所有不匹配正则表达式的值

如果在数据清理方面存在问题，请按照估计的频率进行安排并解决问题

分析每列的汇总统计数据(标准差，均值，缺失值的数量)

保持对每一个清理操作的跟踪，以便可以根据需要更改或删除操作

6、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。

7、可用于数据分析的一些最佳工具清单有什么?

Tableau

RapidMiner

OpenRefine

KNIME

Google Search Operators

Solver

NodeXL

io

Wolfram Alpha’s

Google Fusion tables

8、数据挖掘和数据分析之间的区别是什么?

数据挖掘和数据分析之间的区别在于：

数据分析：针对个别属性的实例分析。提供有关属性的各种信息，如值范围，离散值及其频率，空值的发生，数据类型，长度等。

数据挖掘：重点关注聚类分析，异常记录检测，依赖关系，序列发现，多个属性之间的关系控制等。

9、给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url?

10、用于处理分布式计算环境中应用程序大数据集的Apache框架有哪些?

Hadoop和MapReduce是由Apache开发的用于处理分布式计算环境中应用程序大数据集的编程框架。

11、腾讯面试题：给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在40亿个数当中?

12、解释KNN插补方法是什么?

在KNN插补中，通过使用与其值缺失的属性最相似的属性值来推断缺少的属性值。通过使用距离函数，确定两个属性的相似度。

13、数据分析师使用的数据验证方法是什么?

通常，数据分析师用于数据验证的方法是数据筛选和数据验证。

14、解释应该如何处理可疑或缺失数据?

准备提供所有可疑数据信息的验证报告。它应该提供信息，如失败的验证标准以及发生的日期和时间

有经验的数据分析师应该检查可疑数据以确定其可接受性

应该找出无效数据并用验证码替换

对缺失数据进行处理，使用最佳分析策略，如删除，单一插补方法，基于模型的方法等。

15、如何避免过拟合?

过拟合表现在训练数据上的误差非常小，而在测试数据上误差反而增大。其原因一般是模型过于复杂，过分得去拟合数据的噪声和outliers。常见的解决办法是正则化：增大数据集，正则化

16、解释异常值是什么?

异常值是分析师使用的一个术语，指的是一个远远超出样本总体模式的值。有两种类型的异常值：

Univariate

Multivariate

17、解释分层聚类算法是什么?

分层聚类算法结合并划分现有的组，创建分层结构并展示组划分或合并的顺序。

18、解释K均值算法是什么?

K均值是一种著名的分区方法。对象被分类为属于K个组中的一个，k是先验选择的。

在K均值算法中：

簇是球形的：簇中的数据点以该簇为中心

簇的方差/扩展是相似的：每个数据点属于最接近的簇

19、数据分析师所需掌握的关键技能是什么?

数据科学家必须具备以下技能：

数据库知识

数据库管理

数据混合

数据查询

数据操作

预测分析

基本描述性统计

预测建模

高级分析

大数据知识

大数据分析

非结构化数据分析

机器学习

演示技巧

数据可视化

报告设计

20、解释协同过滤是什么?

协同过滤是一种基于用户行为数据创建推荐系统的简单算法。协同过滤最重要的组件是用户对项目的兴趣。

协同过滤一个很好的例子就是购物网站上出现的类似“为您推荐”的模块，该模块通常会获取用户的浏览记录信息，以弹出用户可能喜欢或需要的商品。

21、大数据中通常会使用到哪些工具?

大数据中使用的工具包括：

Hadoop

Hive

Pig

Flume

Mahout

Sqoop

22、解释什么是KPI，实验设计和80/20规则?

关键绩效指标(KPI)：它代表关键绩效指标(Key Performance Indicator)，它是关于业务流程的报告或图表

实验设计：这是用于分解数据，采样和建立数据以进行统计分析的初始过程

80/20规则：这意味着你收入的80%来自客户的20%

23、解释Map Reduce是什么?

Map-Reduce是一个处理大型数据集的框架，可以将它们分解成子集，在不同的服务器上处理每个子集，然后混合每个子集上获得的结果。

24、解释聚类是什么?聚类算法的属性?

聚类是一种应用于数据的分类方法。聚类算法将数据集划分为自然组或集群。

聚类算法的属性是：

Hierarchical or flat

Iterative

Hard and soft

Disjunctive

25、对数据分析师有用的统计方法是什么?

对数据科学家有用的统计方法是

贝叶斯方法

马尔科夫过程

空间和集群进程

统计数据，百分位数，异常值检测

计算技巧等

简单的算法

数学优化

26、时间序列分析是什么?

时间序列分析可以在频域和时域两个域中完成。在时间序列分析中，可以通过指数平滑，对数线性回归等各种方法分析数据，来预测特定过程输出。

27、解释空间自相关分析是什么?

空间自相关分析是地理空间分析的常用形式。它由一系列为不同空间关系计算的估计自相关系数组成。当原始数据表示为距离而不是单个点的值时，它可以用于构建基于距离的数据相关图。

28、散列表是什么?散列表冲突是什么?如何避免?

在计算中，哈希表(散列表)是键值对的映射，这是一个用于实现关联数组的数据结构。它使用散列函数来计算一个时隙阵列的索引，从中可以获取所需的值。

当两个不同的键散列到相同的值时，发生散列表冲突。两个数据不能存储在阵列的同一个插槽中。

为了避免散列表碰撞，有很多技巧，这里列出两个：

分离链接：它使用数据结构来存储散列到同一个插槽的多个项目。

再探测：在找到查找位置的index的index-1，index+1位置查找，index-2，index+2查找，依次类推。这种方法称为线性再探测。

29、解释 imputation是什么?列出不同类型的插补技术?哪种插补方法更有利?

在插补过程中，我们用替代值替换丢失的数据。插补技术涉及的类型有：

单一插补

热点插补：从随机选择的类似记录中推断缺失值

冷却板插补：与热点插补相同，但更先进，从其他数据集中选择供体

平均估算：在所有其他情况下，用该变量的平均值代替缺失值

回归插补：用基于其他变量的变量预测值替换缺失值

随机回归：与回归插补一样，但它将平均回归方差加入到回归估计中

多重插补：与单个插补不同，多重插补会多次估计值

虽然单一插补法被广泛使用，但并不能反映随机丢失数据所造成的不确定性。因此，在数据丢失的情况下，多重插补更有利。

30、解释N-gram是什么?

N-gram是来自给定序列文本或语音的n个项目的连续序列。这是一种以(n-1)形式预测下一个项目的概率语言模型。

导语：在适当的情况下，实施集成分析平台的想法正在迅速获得信任。随着组织意识到集成分析平台的重要性，许多人都在争先恐后地实施。但在此过程中，数据质量问题并没有得到足够的重视。值得注意的是，数据质量是决定分析平台提供的分析的相关性和质量的最重要因素。在此上下文中的数据质量意味着正确格式的正确数据应该可用于集成分析平台，以便能够提供有意义的分析。但是系统不兼容，数据结构等几个问题 问题和人力效率低下甚至阻碍了高质量的集成分析平台提供高质量的分析。

毫无疑问，如果不解决数据质量问题，集成分析平台上的投资回报率（ROI）将无法达到预期水平。在这里，我们以医疗保健行业为例，研究了分析平台所面临的数据质量问题，这是受数据质量差影响最严重的行业之一。数据质量问题可归纳如下：不正确的数据格式记录和捕获，上游系统与分析平台的不兼容以及不准确的分析。

在当前情况下，大多数分析平台仅接受保险索赔数据，这不会使分析足够全面。索赔数据仅提供有关保险索赔的信息，例如入院日期，患者的年龄和性别，就诊原因，住院时间，提供的治疗细节和治疗总费用。但是，索赔数据仅构成需要分析的总医疗保健数据的一部分。为了提供全面质量的医疗保健，需要全面的分析，显然，一部分信息不会提供全面的分析。有一些分析平台通过供应商提供的集成消息利用临床数据，例如护理连续性文档（CCD）。尽管CCD提供了将临床数据与分析平台集成的好方法，但在设计和实施问题形式方面存在许多限制，这些限制阻碍了分析和CCD的组合以提供高质量的分析。

数据质量可能会在整个数据供应链中通过分析平台的多个位置受到多种影响。数据传递或创建的点是数据传输，电子健康记录（EHR）配置，规范化，聚合和报告机制。数据质量可能会受到多种影响，例如：任何实体的标识符不正确，例如缺少或不正确的社会安全号码，出生日期或性别，数字数据，例如以文本形式而不是结构化字段中写入的年龄，标准代码的输入不正确，例如错误的诊断或治疗代码，很明显，上述问题是遗漏和委托的结果。但是当数据暴露于如此长的链条和人工处理时，它很容易出错。在讨论捕获质量数据的方法之前，确定创建数据质量问题的点非常重要。最重要的一点是捕获，结构和数据传输。

捕获是人们将数据输入系统的阶段，例如，医疗调查报告数据。确定所有相关数据并将其输入系统极为重要。结构是需要以正确的格式和字段输入正确数据的阶段。例如，患者体重被视为数字数据，但如果将其输入文本字段，则分析的质量将受到影响。数据传输是将数据加载到分析系统进行分析的阶段。数据质量在这个阶段受到影响的主要原因是没有与数据库的直接连接。当数据库与数据供应链直接连接时，必要的字段将以正确的结构和格式捕获。以下是提高数据质量的一些方法。

虽然以正确的格式和正确的字段输入数据极为重要，但对于人类用户来说，太多的下拉列表和框可能会令人难以招架。当需要定期输入大量数据时尤其如此。为了解决这个问题，需要为数据输入人员提供简单，直观的用户界面。例如，在医疗保健领域，应该有附加和上传诸如X射线的医学调查图像的规定，并且系统应该能够识别图像尺寸是否合格。当人类用户输入数据时，可能需要输入大量重复数据。例如，如果输入关于心脏病患者的数据，则不同的特定条件可以具有不同的代码。每次输入代码; 系统应提供建议或自动填写相应的代码。它只需要在代码中进行一些好的编程或调整就可以实现这样的系统。这样，您在很大程度上减少了人为错误的可能性。如果可能，还应该在人类用户输入错误代码的情况下进行验证。

总结：如前所述，由于供应商和分析引擎之间的设计和实施问题，数据质量受到影响。组织需要致力于创建数据供应商系统的最小公共结构，例如EHR系统，以便以正确的格式向分析引擎提供基本数据。鉴于不同供应商制造的供应商系统众多，实现共同结构是一项挑战。但是，应该努力建立数据供应商系统的共同最小结构。实现分析引擎数据质量的最重要步骤似乎是数据供应商系统的通用最小结构。虽然诸如使人类使用数据输入系统更有效的其他步骤很重要，但它们仍然自然会容易出错。但是，数据输入和数据传输的标准可以确保以正确的格式和结构输入正确的数据到分析引擎中。为此，需要有一个用于开发系统和用户界面的通用标准和协议。

数据质量，是企业数据分析系统建设过程中，一个非常重要的方面，但恰恰也是常常没有引起足够重视的方面。在服装行业的企业中，此问题也是非常的明显。数据质量将影响到企业分析应用内容的建设，以及分析结果的准确性与可靠性，有句俗语“垃圾入，垃圾出”便是说的此种情况；

首先，看看零售数据采集的缺失。

在当前服装行业的品牌商企业中，采用代理、加盟方式或与直营混合经营的模式是极为普遍的。站在品牌商总体角度上来看，代理商、加盟店这部分的数据，往往成为了企业全盘运营的一个数据黑洞。品牌商管理者总是会期望能够实现“全国一盘棋”的效果，了解商品的流转与零售状况，从全局的角度优化商品的配置，从而提高销售机会，减少库存。

很具体的一个例子，便是计算某款商品的整体零售售罄率，许多时候，由于代理加盟数据的缺失，便以代理加盟的发货数据替换其零售，零售售罄率便变为总体的消化率。诚然，批发模式下，品牌商可以通过控制退换货比例等方式降低风险，但假若商品在渠道形成较大积压，将造成一种不健康的循环。因此，POS系统，将终端零售数据的采集上收，是极有必要的。

通常，大型的或是强势的品牌，能够稍好的收集各个零售终端的数据，用于商品销售分析，从而进行快速反应，或是商品的调配。而相对其他一些中型或是中大型的品牌商，非直营线数据的采集，更是一个难题。有人曾开玩笑说，那些一直不肯使用POS系统的客户，要不就是太聪明，不期望数据被掌握，要不就是意识太落后，了解不到信息系统的益处。

真正管理严格的企业，哪怕是系统的缺失，他也会想尽办法将尽可能多的终端零售业务数据采集，手工填报、短信报送等等手段不限。事实上，数据的采集，对于客户来说，可以不要仅仅视其为义务，亦可从其享受到相应的权利。从数据运用的角度，能够为客户们带来哪些辅助呢？大致可以有订货会规划测算、季中商品结构分析、畅滞销款的分析、辅助补货或是商品在客户间的盘活。通过这些方面的工作，提升商品的销售、减少库存积压和缺货情况的发生、提高资金的周转效率。

接着，再看看数据上来之后，又可能会存在哪些方面的质量问题，先举几个例子。

单据日期错误，非直营终端多有出现，直营终端偶尔出现，我看到过二零五几年的单据。

数值错误，零售小票中零售金额或者零售数量大幅度的偏差，曾有见过将商品代码录作零售金额的，由于对账原因，此种情况直营终端倒是几乎不会出现。

合并单据，有的终端，一天就录上一两笔交易小票。

以上种种问题数据，如果没有经过专门的数据质量问题的识别与清洗，直接进入分析阶段，那么导致的结果可想而知。业绩不准，商品关联关系失真等问题是必然的，在不知的情况下，甚至有可能做出不恰当的决策。因此，在做数据分析或是类似系统建设的过程中，定要对数据进行质量的探查，异常数据的分析与处理，改善数据质量，提升分析效果。

以上聊到的均是零售数据方面的一些问题，实际上，企业运营的方方面面，均是面临数据质量问题。譬如，企业期望从年、季、波段、品类、故事、系列、面料、主题、款类、上下装、内外搭等角度对商品进行全面综合的分析，但是商品档案拿过来一看，现实与期望相去甚远，属性要不是没有设置，就是大片大片的未定义，在完善数据之前，是会让用户失望一阵子了。

当今，精细化管理的概念一提再提，作者认为，精细化管理，需要依托于精细化的分析。而精细化分析的基石——数据，一定是有质量保障的数据。在此，希望更多的服装企业能够更加重视数据质量的改善，获得更优质的数据分析效果。

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商品管理日子中遇到想骂娘的遭遇，猜猜你中枪几条

数据分析之没有对比就没有伤害

商品主推之“卖什么要什么”与 ”订什么卖什么”

原作者：Martin P Doyle

译者： FOFO

为了能够系统化地、高效地解决出现的任何问题，我们必须学会将这些问题分而治之。毕竟，知己知彼方是解决问题的首重至要。由此，我们才会发现解决之道就在其中。 而对于提高数据质量同样适用：每一个解决问题的方法都有不同的阶段与角度。

当一个数据质量改进程序在启动时，仅知道数据库中有多少错误计算或重复录入是远远不够的。不止于此，我们还需要知道不同类型的错误在收集的资源中是如何分配的。

据 Jim barker 一篇很有意思的博客所述，数据的质量被分解成两种不同类型。而在本文中，我会带领大家仔细区分这些“类型”有何不同，并且如何利用这些“类型”在开发预算中确保我们的优势资源放在何处。

数据类型

被誉为“数据博士”的Jim barker，借用了一个简单的医学概念来定义数据质量问题。 在他的博客中介绍了如何将这两种“类型”组合在一起，并且成功激发了那些一直纠结于找到在数据库中拉低数据质量的幺蛾子的数据分析师们的兴趣。

I 型数据质量问题我们可以使用自动化工具检测到。II型数据质量问题就非常隐秘了。大家都知道它是存在的，但它看不见摸不着，更处理不了，因为它需要放在特殊情境才能被检测到。

它们之间的区别简而言之可归纳为如下几点：

I型数据质量问题首先需要 “知其然” 才能来检测数据的完整性、一致性、唯一性和有效性。这些属性靠数据质量软件甚至手动很好地找到。你不需要有很多的背景知识，或者数据分析经验。只要按照4个属性验证它的存在，就可以判定它错误的。例如，如果我们在性别领域插入一个3，我们就可以判定它到底是不是一个有效值。

II型 数据质量问题需要 “知其所以然” 来检测时效性、一致性和准确性属性。需要研究能力、洞察力和经验，而不是简简单单就可以找得出来的。这些数据集经常从表面上看起来没有问题。但幺蛾子往往存在于细节中，需要时间去发现。Jim举的例子就是一份退休人员的雇佣记录。如果我们不知道他们早已退休的话，是看不出来这个数据是错的。

所以，解决这些数据质量问题的关键就是需要一个复杂的、战略化的方法，而非孤立的、片面的来看问题。一旦数据质量不好，我们就需要寻求自动化与人工的方式才能解决这个问题了，真可谓是“屋漏偏逢连夜雨”啊。

成本调整

所以，我们如何解决I型和II型数据质量问题呢？处理它们所花费的费用是可比的，还是完全不同的？

要记住重要的一点是，I型数据的验证问题可以在逻辑上定义，这意味着我们可以靠编写软件来查找并显示它。软件自动修复的速度快、成本低，甚至配合手动审查就可以完成。考虑到I型数据质量问题实际上是作为表格内字段型的验证，一旦解决了表格字段的问题，I型数据质量问题实际上也就解决了。

根据我们以往的经验： I型数据基本涵盖了80%的数据质量问题，但消耗了我们20%的经费成本。

第二类数据问题往往需要多方的输入，以便发现、标记和根除。虽然我们客户关系管理系统中的每个人都有购买日期，但购买日期可能不正确，或者与发票或发货清单不符。只有专家才能通过仔细核查其内容来解决问题并手动改进客户关系管理系统。

通常情况下，企业很难做到资源的合理分配，原因有二，特别是企业处于快速增长阶段；或者处于人才流失的时候。 你别看这些II类问题较少，可能仅占数据问题剩余的20%，但它们很有可能需要消耗超过80%的成本预算。 所以，如果当企业处于人才大量流失，却又对此无能为力的时候。你会发现第二类数据问题更难处理，因为人工解决的途径已不复存在了。

提高精确程度

为了提高数据的准确性，我们必须将I型和II型数据问题作为单独的，但同时存在的问题进行研究。I类型数据质量的挑战可以呈现快速获胜，但第II类问题提出了一个挑战，必须依靠人类的专业知识才可以解决。

随着时间的推移，数据库会超过使用期限。为保其时效性，这需要持续不断的努力。数据可以在数据库中进行清洗，或在使用阶段进行清理，但由于如导入/导出、损坏、手动编辑、人为导致错误等多种原因，仍然要注意I型错误的发生。第II类数据问题在这阶段自然而然地发生，因为就算数据经过验证和审查之后看起来正确，但对于现在来说仍有可能是不正确的，因为此时已非彼时，数据的使用环境改变了。

确保数据的完整

数据的完整会有助于我们观察整个事物的全貌并推动其对事物的决策。正如我们前面所说，发 现 I型数据质量问题是比较简单、廉价和快速的。但如果企业的工作业务还没有采用某种数据质量软件来解决I型数据质量问题的话，那现在也应该着手考虑了，因为这样才可能避免将来出现的资源浪费、损害品牌效应和来自大众的误解。

而对于第II类数据问题，关键是要理解它为什么会发生，并采取措施以防止它的发生。从日常工作中，处事的变通以及员工疏忽常导致数据的质量不佳。随着时间的推移，资源分配失当也会增加II型数据问题的增加。而改善它的费用也会成倍增加，因为你需要具备专家的眼光方能在茫茫的数据中找到它的存在。

其实，发现并解决这两类问题在当下已不是不可能的事了。会变得越来越容易。 很多数据质量供应商们也在不断寻找新的方法，相信在不远的将来，得到高质量的数据会变得越来轻松，越来越简单。

End.

原文链接：http://bigdata-madesimple/defining-data-quality-problems/

数据特工介绍

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袋鼠云数据解决方案专家。拥有10余年IT行业开发和管理等企业服务经验，精通大型项目的开发和管理，曾就职于英特尔、索尼等世界500强企业，参与过英特尔，索尼，三星，华为等公司的大型项目的开发和咨询工作。近几年主攻大数据方向，包括数据中台建设、大数据治理、工业领域的数据应用等项目开发和实施。

正文：

大量的信息成倍增加，但有用的信息却非常有限。

信号是真相，噪声却使我们离真相越来越远。

——《信号与噪声：大数据时代预测的科学与艺术》

[美]纳特·西尔弗

一般情况下，企业都有多套的业务系统，一些大型企业甚至会有上百套的业务系统。这些业务在不同时期由不同的团队开发完成。因此，这些业务系统都参考着不同的标准生产各自数据。由于滥用缩写词，惯用语，数据输入错误，重复记录，丢失值，拼写变化，不同的计量单位，大量应用系统产生的大量数据是脏数据。这些脏数据是没有意义的，根本就不可能为以后的数据挖掘决策分析提供任何支持。这就是数据质量问题的由来。

一般来说数据质量问题有四个因素造成：

从上述的四因素来说，管理因素和流程因素属于组织管理范畴，信息因素和技术因素属于技术范畴。所以，要改进数据质量问题，要从组织管理和技术两方面入手，才能从根本上，最佳地解决数据质量问题。

从方法论的角度，从组织管理上去改进质量，我们能做的是：

确立组织数据质量改进目标评估组织流程制定组织流程改善计划实施改进评估改善效果

从技术上去改进数据质量，我们能做的是：

数据分析数据评估数据清洗数据监控错误预警

当我们谈到数据质量改进的时候，我们必须要有一个数据质量评价标准，有了评价标准，我们才能知道如何评价数据的质量，才能把数据质量量化，并知道改进的方向和改进的效果。

目前业内认可的数据质量的六大标准是：

用户可以把每个标准作为六边形的顶点，把你的数据该标准下的质量作为0-100分的点，在图的中心是0，在六边形的顶点是100分，把数据质量点连起来，围城的面积S就是用户数据质量的情况。

通常在业务系统存在两大类型数据：主数据和行为数据。主数据是描述事物主体的数据比如人，商品等，行为数据围绕主数据描述的事物发生的行为数据比如交易订单数据，日志数据等。所以，数据治理的改进的核心在于主数据质量改进，只有改进了主数据质量，才能有可能把整体业务数据质量提升上去。

主数据质量治理的目标是把各个业务系统低质量的基础数据，经过质量治理，形成统一规范的主数据，然后反馈给业务系统和其他数据应用系统使用。

让数据规范起来（得到所有相关人员的认可——元数据）得到一份标准的数据（主数据）建立一套体系来维护数据（主数据管理体系——数据治理）

当然，解决这个问题不仅仅只有主数据一个方法，也可以在建设企业信息系统的时候就从全局考虑，借助业务中台建设全局共享的业务服务中心，在业务服务中心的设计中确保基础数据的统一。但当前的现实情况是，大多数企业经过多年的信息化建设，已经积累了大量的烟囱式信息系统，按照业务中台的思路，彻底推倒重建的成本巨大。所以主数据管理也是解决企业当前基础数据不统一的可行方案。

对主数据的质量进行改进，需要从以下几个方面入手：

1. 了解数据现状

当前有多少数据？数据模型是什么样子？涉及到哪些业务部门和角色？有什么样的维护流程和体系？数据在哪个或者哪些系统中录入？数据如何流转？数据质量如何？共享质量如何？

...

可通过以下两种方式对当前数据现状进行调研了解：

管理流程调研：管理流程调研按照人员，组织，客商，物料，产品，资产，项目以及合同等分成多个子项目。根据企业需要，选择一些做调研。

基础数据调研：主要是调研的是当前的数据在哪里？哪个部门管？怎么管？数据量有多大？数据格式是什么？数据质量如何？

2. 设计数据模型

数据定义是什么？数据到底有几个模型？每个模型中有几个字段？每个字段的含义是什么？这里主要讨论基础的数据建模，即确定主数据的属性数量，名称，属性数据类型及长度等信息。

主数据定义：定义需要明确和清晰。定义关系到数据范围和数据量，关系到与其他主数据的关系。比如人员主数据是指所有与**公司签署了正式劳动合同的人员。人员主数据是从企业管理视角出发的人员实体的数字化描述。

主数据中表的颗粒度：是用一张表还是多张表描述实体，这决定主数据中表与表之间存在1:1，1：N，N:M的各种关系。

主数据中字段属性的颗粒度：根据实际的业务需求，定义字段属性的颗粒度，颗粒度细，则数据量大。反之，则少。

遵循的原则：权威原则、全局性原则、共享性原则、扩展性原则。

3. 制作主数据管理方案

哪个部门，哪个岗位，在什么时候，依据什么进行主数据维护？

建立数据管理的虚拟组织，找到对数据负责的人。每个主数据都要有一个或者多个业务部门对数据负责，不是信息中心。信息中心仅对数据本身负责。定义数据管理组织的管理职责。针对每个数据的每个字段，都应当回答，谁，在什么场景，依据什么，是否多人和有流程对内容进行管理和维护。

4. 数据清洗方案

当前存在的数据如何变成标准主数据的过程。

责任部门负责数据清洗和对数据质量负责，其他部门进行协助根据数据质量情况决定组织模式，必要时需要“运动会”模式提前就数据要求，填报规范做充分培训采用大数据平台做清洗的技术手段，可以有无限扩张的计算和存储能力，很好的解决清洗数据中的计算资源消耗问题

5. 主数据管理技术方案

数据流向方案

数据的入口在哪里，主数据系统中的数据分发给哪些系统

系统支持方案

数据在哪个系统中录入

系统集成方案

主数据服务规范，第三个系统改造内容

随着互联网时代的来临，企业面对的数据已经远远不是简单的业务数据，而是来自网络和各种设备的大量结构化和非结构化数据即大数据（Big Data）。通常来说大数据质量往往比业务系统产生的主数据的质量还要差，当然也需要治理。

大数据的质量改进主要是通过数据中台的数据清洗，ID Mapping等技术来解决。

数据的质量治理有七大原则：

袋鼠云作为一家企业数据整体解决方案提供商，有一套完整的企业数据解决方案，尤其在数据治理方面，不仅提供数据质量治理的咨询服务，也提供相应的数据质量治理的产品，数栈。

关于数栈，我们下期再讲。