原創(chuàng)2024-12-05小艾老師

CDMP數(shù)據(jù)管理專家認(rèn)證知識(shí)體系考證須知證書含金量培訓(xùn)大綱 3分鐘小視頻我要提問(wèn)

CDMP認(rèn)證是目前全球認(rèn)可的數(shù)據(jù)管理方面專業(yè)認(rèn)證證書。它評(píng)估個(gè)人在數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的知識(shí)和技能，包括數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)安全等方面的能力。獲得CDMP認(rèn)證可以證明持證人具備專業(yè)的數(shù)據(jù)管理知識(shí)和能力。

中文名CDMP數(shù)據(jù)管理專家認(rèn)證
英文名Certified Data Management Professional
英文簡(jiǎn)稱CDMP
頒證機(jī)構(gòu)DAMA（數(shù)據(jù)管理國(guó)際協(xié)會(huì)）
證書類別數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)架構(gòu)
同類認(rèn)證CDGA

很多剛?cè)腴T的數(shù)據(jù)分析員，還有做業(yè)務(wù)、做項(xiàng)目的人，拿到數(shù)據(jù)后_反應(yīng)就是趕緊開(kāi)始分析。但忙活一陣后，才發(fā)現(xiàn)浪費(fèi)了好多時(shí)間和精力，結(jié)果還可能是錯(cuò)的。為啥會(huì)這樣呢？根源通常是沒(méi)重視數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估。

要是數(shù)據(jù)質(zhì)量不行，分析結(jié)果就沒(méi)法給業(yè)務(wù)幫上忙，還可能讓決策出錯(cuò)，影響業(yè)務(wù)方向和成果。所以啊，做數(shù)據(jù)分析之前，一定得把數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估做好。

01?如何進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量分析？

1、評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量的6個(gè)維度

國(guó)際數(shù)據(jù)管理協(xié)會(huì)（DAMA）提出了一套數(shù)據(jù)質(zhì)量衡量標(biāo)準(zhǔn)，分成六大維度，能從不同的角度全面評(píng)估數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

準(zhǔn)確性：數(shù)據(jù)是否正確無(wú)誤，沒(méi)有錯(cuò)誤。數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性也叫可靠性，是用于分析和識(shí)別哪些是不準(zhǔn)確的或無(wú)效的數(shù)據(jù)，不可靠的數(shù)據(jù)可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的問(wèn)題，會(huì)造成有缺陷的方法和錯(cuò)誤的決策。
合規(guī)性：數(shù)據(jù)是否符合既定的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則。數(shù)據(jù)合規(guī)性也叫有效性，即對(duì)于數(shù)據(jù)的值、格式要求符合數(shù)據(jù)定義或業(yè)務(wù)定義的規(guī)范要求。無(wú)效的數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的決策。
完整性：數(shù)據(jù)是否完整，沒(méi)有缺失。數(shù)據(jù)缺失或不完整可能會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果的偏差，影響決策的質(zhì)量。
及時(shí)性：數(shù)據(jù)是否能夠及時(shí)更新和傳遞。數(shù)據(jù)的及時(shí)性與企業(yè)的數(shù)據(jù)處理速度及效率有直接的關(guān)系，是影響業(yè)務(wù)處理和管理效率的關(guān)鍵指標(biāo)。
一致性：數(shù)據(jù)在不同地方是否保持一致。如果數(shù)據(jù)不一致，在數(shù)據(jù)分析時(shí)就會(huì)產(chǎn)生混淆。
_性：數(shù)據(jù)中是否有重復(fù)的記錄。重復(fù)冗余的數(shù)據(jù)情況，會(huì)導(dǎo)致業(yè)務(wù)無(wú)法協(xié)調(diào)，流程無(wú)法追溯。

2、數(shù)據(jù)質(zhì)量分析：注意4種“臟數(shù)據(jù)”

數(shù)據(jù)質(zhì)量分析主要就是檢查數(shù)據(jù)中是否存在“臟數(shù)據(jù)”，即不符合要求且不能直接進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)。“臟數(shù)據(jù)”主要有四種，包括缺省值、異常值、不一致的值、重復(fù)數(shù)據(jù)以及含有特殊符號(hào)的數(shù)據(jù)。

3、數(shù)據(jù)清洗：如何處理“臟數(shù)據(jù)”？

數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)反復(fù)的過(guò)程，不可能一下子就完成了，只有不斷的發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，解決問(wèn)題。數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)反復(fù)的過(guò)程，不可能在幾天內(nèi)完成，只有不斷的發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，解決問(wèn)題。

數(shù)據(jù)清洗，主要分為五個(gè)類別：

格式內(nèi)容清洗
- 解決格式和內(nèi)容不一致的問(wèn)題，如：
  - 時(shí)間、日期格式不一致
  - 數(shù)值格式不一致
  - 企業(yè)單位格式不一致
  - 內(nèi)部字段不符號(hào)業(yè)務(wù)需求
  - 內(nèi)容字段與庫(kù)內(nèi)存儲(chǔ)格式不符
  - 數(shù)據(jù)類型不規(guī)范
異常值清洗
- 異常值檢測(cè)方法：
  - 基于統(tǒng)計(jì)分析（如3σ準(zhǔn)則、箱型圖分析）
  - 基于機(jī)器學(xué)習(xí)（如基于中位數(shù)、基于方差、基于鄰近值、基于聚類）
  - 基于領(lǐng)域的異常值處理
- 異常值處理方法：
  - 分箱、回歸、刪除記錄
  - 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
  - 異常數(shù)據(jù)分布映射
邏輯錯(cuò)誤清洗
- 數(shù)據(jù)邏輯異常清洗
- 不合理值清洗
- 矛盾內(nèi)容修正
缺失值清洗
- 造成缺失值的原因
- 缺失數(shù)據(jù)處理方法：
  - 不處理、人工填充、特殊值填充、統(tǒng)計(jì)值填充（如均值、中位數(shù)）、模型預(yù)測(cè)填充、插值填充、刪除缺失值等
非需求數(shù)據(jù)清洗
- 不符合業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)

02 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量管理？

1、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的三個(gè)階段

即在數(shù)據(jù)生命周期的任何一個(gè)階段，做好數(shù)據(jù)規(guī)劃和約束，以此來(lái)防止“臟數(shù)據(jù)”的產(chǎn)生。主要分為事前預(yù)防、事中監(jiān)控、事后改善三個(gè)階段。

2、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的50個(gè)檢查項(xiàng)

為了有效進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，企業(yè)可以參考以下50個(gè)檢查項(xiàng)，這些檢查項(xiàng)涵蓋了數(shù)據(jù)質(zhì)量的各個(gè)維度，從準(zhǔn)確性、合規(guī)性、完整性、及時(shí)性、一致性到_性，確保數(shù)據(jù)的可靠。

數(shù)據(jù)分析的目的是為了通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)潛在的商業(yè)價(jià)值，而數(shù)據(jù)質(zhì)量則是這一過(guò)程的基石。如果數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，再好的分析方法也無(wú)法得出有價(jià)值的結(jié)論。因此，不管是數(shù)據(jù)分析師還是項(xiàng)目經(jīng)理產(chǎn)品經(jīng)理或者業(yè)務(wù)人員，我們必須重視數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并解決問(wèn)題，才能讓數(shù)據(jù)分析真正發(fā)揮作用，為業(yè)務(wù)決策提供有力支持。

好了，今天的分享就到這里。如果你想要了解和學(xué)習(xí)更多數(shù)據(jù)管理/治理的知識(shí)、方法和技能，建議參加CDGA數(shù)據(jù)治理工程師認(rèn)證培訓(xùn) 或者 CDMP數(shù)據(jù)管理專家認(rèn)證培訓(xùn) 。

贊

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