冗余数据
冗余数据
与数据不足相反的问题是冗余，这是一个常见且同样具有挑战性的问题。例如，在手动或通过 API 提取数据时，我们经常会得到数百个不必要的列，这些列毫无用处，却占用了宝贵的存储空间并给系统性能带来负担，最终导致系统速度变慢。
以构建特定年份的销售报告为例。要创建此报告，我们只需要该年份的数据 — 不多也不少。然而，在提取过程中，通常无法在源头筛选出我们所需的确切信息。这会导致大量无关信息。
进行数据清理。这包括仔细识别和删除与分析 哥斯达黎加电报号码 无关的冗余数据。通过这样做，我们可以简化数据集，确保它简洁明了，可以进行全面分析，而不会产生不必要的混乱。
拼写错误和重复
拼写错误和重复
我们都是容易犯错的人，这绝对是正常现象。在系统中输入数据时，一个人可能会漏掉字母、混淆数字或重复输入。这种风险总是存在的，这就是为什么我们需要牢记这一点并采取一些措施，以免这些拼写错误影响分析。
想象一下，你的任务是生成上一年的利润报告。在查看数据时，你注意到这一时期的财务指标大幅飙升。这引出了一个关键问题：这是真正的增长趋势，还是源于数据输入错误？
解决这个问题并不简单。要确定真相，您需要将结果与前期进行比较。只有通过验证数据的准确性，您才能避免得出错误的结论或根据有缺陷的信息做出决定。这凸显了彻底的验证过程对确保数据完整性的重要性。