Статистична оцінка точності даних за допомогою різних метрик та методів аналізу

Abstract

Статистична оцінка якості даних є важливим етапом в процесі аналізу даних. У даній статті розглянуто основні методи статистичної оцінки якості даних, такі як перевірка на відсутність пропущених значень, перевірка на наявність аномальних значень, перевірка на рівномірність розподілу даних та перевірка на наявність кореляції між даними. Якщо виявлено проблеми з якістю даних, будь-яка випадкова оцінка стає мало достовірною. Тому необхідно звернути увагу на підготовку даних та їх якість, щоб забезпечити точність і достовірність результатів аналізу даних.

Statistical assessment of data quality is an important stage in the process of data analysis. This article discusses the main methods of statistical data quality assessment, such as checking for the absence of missing values, checking for the presence of anomalous values, checking for the uniformity of data distribution, and checking for the presence of correlation between data. If data quality issues are identified, any random estimate becomes less reliable. Therefore, it is necessary to pay attention to the preparation of data and their quality in order to ensure the accuracy and reliability of the results of data analysis.