資料質量是保證資料應用的基礎，它的評估標準主要包括四個方面，完整性、一致性、準確性、及時性。評估資料是否達到預期設定的質量要求，就可以透過這四個方面來進行判斷。

完整性

完整性指的是資料資訊是否存在缺失的狀況，資料缺失的情況可能是整個資料記錄缺失，也可能是資料中某個欄位資訊的記錄缺失。不完整的資料所能借鑑的價值就會大大降低，也是資料質量更為基礎的一項評估標準。

資料質量的完整性比較容易去評估，一般我們可以透過資料統計中的記錄值和值進行評估。例如，網站日誌日訪問量就是一個記錄值，平時的日訪問量在 1000 左右，突然某一天降到100了，需要檢查一下資料是否存在缺失了。再例如，網站統計地域分佈情況的每一個地區名就是一個值，中國包括了32個省和直轄 市，如果統計得到的值小於32，則可以判斷資料有可能存在缺失。

一致性

一致性是指資料是否遵循了統一的規範，資料集合是否保持了統一的格式。

資料質量的一致性主要體現在資料記錄的規範和資料是否符合邏輯。規範指的是，一項資料存在它特定的格式，例如手機號碼一定是13位的數字，IP地址一定 是由 4個0到255間的數字加上”.”組成的。邏輯指的是，多項資料間存在著固定的邏輯關係，例如PV一定是大於等於UV的，跳出率一定是在0到1之間的。

一般的資料都有著標準的編碼規則，對於資料記錄的一致性檢驗是較為簡單的，只要符合標準編碼規則即可，例如地區類的標準編碼格式為“北京”而不是“北京市”，我們只需將相應的值對映到標準的值上就可以了。

準確性

準確性是指資料記錄的資訊是否存在異常或錯誤。和一致性不一樣，存在準確性問題的資料不僅僅只是規則上的不一致。更為常見的資料準確性錯誤就如亂碼。其次，異常的大或者小的資料也是不符合條件的資料。

資料質量的準確性可能存在於個別記錄，也可能存在於整個資料集，例如數量級記錄錯誤。這類錯誤則可以使用較大值和最小值的統計量去稽核。

一般資料都符合正態分佈的規律，如果一些佔比少的資料存在問題，則可以透過比較其他數量少的資料比例，來做出判斷。

當然如果統計的資料異常並不顯著，但依然存在著錯誤，這類值的檢查是更為困難的，需要透過複雜的統計分析對比找到蛛絲馬跡，這裡可以藉助一些資料分析工具，那麼具體的資料修正方法就不在這裡介紹了。

及時性

及時性是指資料從產生到可以檢視的時間間隔，也叫資料的延時時長。及時性對於資料分析本身要求並不高，但如果資料分析週期加上資料建立的時間過長，就可能導致分析得出的結論失去了借鑑意義。