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标题: 「有奖辩论赛」数据的数量和数据的质量哪个更重要 [打印本页]

作者: Yonghong-Club 时间: 2023-11-8 09:32
标题: 「有奖辩论赛」数据的数量和数据的质量哪个更重要

已开奖

大家好

本期辩论赛的论题是

在数据分析中，数据的数量和数据的质量哪个更重要

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作者: yhdata_TliZmtYZ 时间: 2023-11-8 09:45
本帖最后由 yhdata_TliZmtYZ 于 2023-11-8 09:47 编辑

各有千秋

作者: 咖喱山竹 时间: 2023-11-8 09:46
质量

作者: 1182371106 时间: 2023-11-8 09:50
都重要，足够数量的数据才能说明数据的质量

作者: zyj20230601 时间: 2023-11-8 09:51
数据的质量更重要

作者: 曾梦闵 时间: 2023-11-8 09:51
足够的数量才有分析的必要，注重数据质量才能更具有准确性。一定要有优先级我选质量。

作者: 在努力上班 时间: 2023-11-8 09:51
不分上下

作者: limited_Moore 时间: 2023-11-8 09:53
质量

作者: 桃德李 时间: 2023-11-8 09:55
两个缺一不可、没有足够的数量怎么能去分析预测呢、从数量的基础上再优化质量进行分析..

作者: 天问台 时间: 2023-11-8 09:56
数据的质量和准确性通常比数量更重要。

以下是一些原因：

1. 数据的准确性和可靠性对于做出正确的决策至关重要。如果数据不准确或存在偏差，那么基于这些数据进行的分析和推断将失去意义。相比之下，即使拥有的数据量有限，只要它们是准确的、可靠的，也可以帮助你做出明智的决策。

2. 高质量的数据可以提供更深入的洞察力。当你有大量的低质量数据时，很难从中提取有价值的信息和洞见。而高质量的数据则能够更好地反映现实情况，有助于理解问题和找到解决方案。

3. 数据质量和准确性可以提高工作效率。如果你收集到的数据都是准确的、及时的，就可以避免浪费时间和资源去处理错误的数据和不完整的信息。这不仅可以提高效率，还可以降低出错率并减少返工的需要。

4. 有时候过多的数据反而会分散注意力。在信息过载的情况下，筛选出真正有用的信息和去掉噪音变得更加困难。此时，专注于高价值、高质量的数据可能更为有效。

5. 在某些情况下，深度而非广度更加重要。例如，进行市场调研以了解客户需求时，获取少量的高度相关的反馈可能会比获得大量一般性的反馈更有用。在这种情况下，数据的质量（如来自可信来源）和相关性比单纯地增加数量更具优势。

6. 当涉及到与他人分享或使用第三方工具进行分析时，确保你的数据具有一致性、可解释性和透明度非常重要。这将增强其他人的信任度和方便他们进一步分析利用。因此这也是强调数据质量的原因之一。

7. 从长期来看，持续优化和提高数据处理和分析的技术能力也是关键所在为了得到更高质量的见解必须对现有数据进行清洗和处理而且要保证所用的算法和方法论正确无误这样才能不断地改进工作流程和提高整体性能进而实现可持续发展目标所以这一点也说明了数据质量要比数量重要的多

作者: XiaoTang 时间: 2023-11-8 09:59
都重要

作者: meakicy 时间: 2023-11-8 10:01
质量

作者: 行走的蜗牛 时间: 2023-11-8 10:03
基于不同的业务实现，数量与质量四六分

作者: 瓜瓜 时间: 2023-11-8 10:16
我觉得都重要，数据的数量多，涵盖的各种参数更为全面，能为数据的质量增添说服力；如数据的数量太少，样本太少，反映出来的问题不够全面，数据的质量就不高。

作者: 防超 时间: 2023-11-8 10:20
数据的数量和质量是相辅相成的。在数据分析中，既要关注数据的数量，也要关注数据的质量。只有在保证数据质量的前提下，足够的数据量才能提供有价值的信息和洞察力。

作者: Cathy_ 时间: 2023-11-8 10:23
更倾向于数据质量。
数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性和可靠性等方面的特征。即使有大量的数据，如果数据存在错误、缺失或不一致等问题，分析结果可能会产生误导性或不准确的结论。因此，确保数据的质量是非常重要的。

在实际应用中，数据的数量和质量之间需要一个平衡。如果数据质量不高，即使有很多数据也难以得到可靠的分析结果。相反，质量较高但数量过少的数据，可能会导致样本不足以代表总体，限制了分析的可靠性和泛化能力。

作者: yhdata_FZUxxkQi 时间: 2023-11-8 10:23
我觉得两个都很重要数据的数量多了才会准确但是数据的质量也很重要

作者: TAT 时间: 2023-11-8 10:27
正常来说，重视数据的企业，数据质量不会差到哪里去，就好比小微企业会有数据中心吗？所以数据数量更重要，而且大数据技术是可以处理数据的。

作者: NONO 时间: 2023-11-8 10:27
1

作者: yhdata_3B25AWOn 时间: 2023-11-8 10:31
都重要

作者: yhdata_au5YmCE2 时间: 2023-11-8 10:37
好的质量是数量的前提都重要

作者: 阿墨。 时间: 2023-11-8 10:38
小孩子才做选择

作者: 阿姆斯特朗炮 时间: 2023-11-8 11:11
数据的数量和数据的质量都很重要，但是在不同的情况下可能会有所不同。在一些场景下，如大数据分析，数量可能更为重要，因为需要更多的数据来提高分析的准确性和可靠性。而在其他一些场景下，如医疗保健或金融领域，数据的质量可能更为重要，因为需要确保数据的准确性和可信度，以避免对决策产生不良影响。因此，需要根据具体情况来权衡数据的数量和质量的重要性。

作者: hooray 时间: 2023-11-8 11:35
都重要吧，毕竟缺一不可

作者: Silvia 时间: 2023-11-8 13:02
都重要

作者: 小嘉嘉 时间: 2023-11-8 13:55
质量

作者: 忙音 时间: 2023-11-8 13:56
数量

作者: 送你一朵小花花 时间: 2023-11-8 13:58
两个缺一不可、没有足够的数量怎么能去分析预测呢、从数量的基础上再优化质量进行分析..

作者: 一辰 时间: 2023-11-8 13:59
都重要

作者: 我要夏天 时间: 2023-11-8 14:01
数据的准确性和可靠性对于做出正确的决策至关重要。如果数据不准确或存在偏差，那么基于这些数据进行的分析和推断将失去意义。相比之下，即使拥有的数据量有限，只要它们是准确的、可靠的，也可以帮助你做出明智的决策。

作者: 摸黑散步 时间: 2023-11-8 14:02
好的质量是数量的前提都重要

作者: 王仙芝 时间: 2023-11-8 14:02
数据的数量重要，数据的数量是指数据的大小，包括数据点的数量，特征的数量，以及数据的时间跨度。数据的数量对于一些任务，如描述性统计、数据可视化和探索性数据分析(EDA)来说是非常重要的。大量的数据可以提供更丰富的信息，帮助我们更好地理解数据的分布、趋势和模式。此外，大量的数据也可以提高模型的准确性和鲁棒性。

作者: happypanda 时间: 2023-11-8 14:02
数据质量最重要！
数据质量最重要！
数据质量最重要！

作者: 阿祖 时间: 2023-11-8 14:03
足够数量的数据才能说明数据的质量

作者: 朝花夕拾 时间: 2023-11-8 14:04
既要量也要质量

作者: 小邋遢 时间: 2023-11-8 14:04
好的质量是数量的前提都重要

作者: fyn 时间: 2023-11-8 14:05
质量更重要

作者: Linda_aaa 时间: 2023-11-8 14:07
数据的质量更重要，如果数据量大但是质量不保证，数据可用性也不高

作者: 蜗牛在奔跑 时间: 2023-11-8 14:07
一样重要

作者: 烽火连三月 时间: 2023-11-8 14:07
数据的数量和数据的质量都非常重要，它们是相辅相成的。数据的数量越多，分析的结果就越具有代表性和可靠性，可以更准确地反映实际情况。而数据的质量则决定了分析的结果的可靠程度和有效性。如果数据质量不好，即使数据量再大，也无法得出准确的结论。因此，在数据分析中，需要同时关注数据的数量和质量，以确保分析结果的准确性和可靠性。

作者: 小么小二郎 时间: 2023-11-8 14:10
数据质量更重要

作者: 全力以赴 时间: 2023-11-8 14:11
都重要，足够数量的数据才能说明数据的质量

作者: 青絲 时间: 2023-11-8 14:16
数据的数量和质量都是非常重要的。然而，在某些情况下，数据的质量可能比数量更为重要。
1 数据质量：高质量的数据是数据分析的基础。如果数据存在错误、缺失或不一致，那么分析结果可能会产生误导性的结论。在进行统计分析时，异常值可能会对结果产生不良影响。因此，在进行分析之前，数据分析师需要确保数据的准确性、完整性和一致性。
2 数据数量：虽然数据质量很重要，但在很多情况下，拥有足够多的数据可以帮助我们更好地理解问题并得出更准确的结论。
总之，数据质量和数量都是数据分析的关键因素。在大多情况下，可能需要优先考虑提高数据质量；而在其他情况下，可能需要关注数据的收集和整合以增加数据量。

作者: ARS1 时间: 2023-11-8 14:16
回帖奖励 +8 金钱

作者: candy1220 时间: 2023-11-8 14:16
数量和质量相辅相成，缺一不可

作者: 520 时间: 2023-11-8 14:20
都重要

作者: 1314 时间: 2023-11-8 14:21
一样重要

作者: 040420 时间: 2023-11-8 14:21
两者缺一不可

作者: yhdata_ 时间: 2023-11-8 14:24
同等重要

作者: 无为不争 时间: 2023-11-8 14:25
数据的真实性就包含这两个要素，少了任何一个，数据都会失真

作者: barry20221201 时间: 2023-11-8 14:26
质量

作者: 叮叮叮叮当 时间: 2023-11-8 14:30
都重要

作者: yonghong_cai 时间: 2023-11-8 14:35
数据质量是基础，保证业务的生存；数据的数量表现业务更强。

作者: 可乐 时间: 2023-11-8 15:44
硬要区分就是脑子有问题

作者: yhdata_R2JF9P8b 时间: 2023-11-8 16:28
对于数量要求一般的数据，数据的质量更重要，数量再多也无效

作者: yhsssss 时间: 2023-11-8 17:11
哪个都重要

作者: s00198989 时间: 2023-11-8 17:40
数据的质量

作者: s576718926 时间: 2023-11-8 17:42
数据的质量和数量都很重要。数据的质量指数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和有效性等方面，而数据的数量指数据的数量大小和多样性。数据质量和数量的优劣直接影响到数据分析和应用的结果。如果数据质量差，即使数据量大，也难以得出准确的结论。而如果数据量少，即使数据质量好，也难以支持大规模的数据分析和应用。因此，数据的质量和数量都是重要的，需要在数据的采集、处理和管理过程中保证。

作者: jeff_lee 时间: 2023-11-8 17:53
本帖最后由 jeff_lee 于 2023-11-8 17:55 编辑

在数据分析中，数据的质量比数量更为重要。
数据的质量直接影响着数据的价值和我们的决策质量。如果数据质量低，可能会引导我们做出错误的决策，有时这甚至比没有数据还要糟糕。

数据的质量可以从多个维度进行衡量，包括准确性、真实性、完整性、全面性、及时性、即时性、精确性和关联性。例如：

1. 完整性：数据信息是否存在缺失的状况，如行的缺失，字段的缺失等。
2. 一致性：相同含义的信息在多业务多场景中是否具有一致性，例如参照关系一致性，维度一致性，指标一致性。
3. 有效性：数据记录是否符合规范和逻辑，包括范围有效性、日期有效性、形式有效性等。
4. 准确性：检查数据中的异常值，使用统计方法来评估数据的分布，例如均值、中位数和标准差，以检测异常值。

因此，在进行分析之前，必须确保数据的质量，以避免基于错误数据的误导性结论。尽管大量的数据可以提供更多的信息和可能性，但如果数据质量不高，那么这些信息和可能性将毫无价值。

作者: 分析师啊 时间: 2023-11-8 17:59
好多人辩论问题都是错的，小编问的是那个更重要，我认为质量更重要。这个不需要多说，就和产品商品一样，好的商品才受到大众喜欢。

作者: shunqiziran 时间: 2023-11-8 21:57
数据的质量重要，但是如果数据量少也没办法验证数据质量的可信度

作者: abcf 时间: 2023-11-8 23:08
质量

作者: yh_please 时间: 2023-11-9 03:35
从本质上来说，肯定是质量更重要

作者: 一帆风顺 时间: 2023-11-9 08:38
数据的数量和质量是相辅相成的。在数据分析中，既要关注数据的数量，也要关注数据的质量。只有在保证数据质量的前提下，足够的数据量才能提供有价值的信息和洞察力

作者: 风吹麦浪 时间: 2023-11-9 08:39
两者缺一不可、没有足够的数量怎么能去分析预测呢

作者: Luckygirl 时间: 2023-11-9 08:41
都重要

作者: 海纳百川 时间: 2023-11-9 08:42
都重要

作者: yunzi 时间: 2023-11-9 08:45
数据的质量

作者: 梅花十三 时间: 2023-11-9 09:00
数据的质量

作者: besthaoge 时间: 2023-11-9 09:04
数据分析中,数据的数量和质量都非常重要,但相对来说,数据质量更加关键。
以下几点原因:
1. 质量差的数据,无论数量大还是小,得出的分析结果都不具备参考价值。
2. 数量少但质量好的数据,通过合理的分析方法,也可以得出有意义的结论。
3. 清理差质量的数据需要花费大量时间。数据量越大,清理难度越高。
4. 质量好的数据,即使量少,也可以设法 Expand the data set通过补充数据提高数量。但质量差的数据很难通过数量来“弥补”。
5. 质量差的大数据容易导致分析结果出现误导。分析误导风险大于分析缺乏信息风险。
6. 数据分析的目的是获取有价值的信息。质量差的数据很难提取有效信息。
7. 许多先进的分析算法对数据质量非常敏感。质量差数据会导致分析失败。
总之,数据分析要注意质与量的结合。但如果两者之间需要权衡,数据质量应该是首要的考虑因素。

作者: zhn8888 时间: 2023-11-9 09:05
都重要

作者: YUERYUAN 时间: 2023-11-9 09:06
首先要保证质量，才能在此基础上提升数量

作者: superlc 时间: 2023-11-9 09:12
质量

作者: 17673961234 时间: 2023-11-9 09:27
高质量的数据很重更要

作者: 18274431234 时间: 2023-11-9 09:29
都很重要

作者: 1356789 时间: 2023-11-9 09:33
数据的质量

作者: 176739645678 时间: 2023-11-9 09:36
有基本的数据量，抓好数据质量更重要

作者: yhdata_2bNW2GkQ 时间: 2023-11-9 09:43
都重要

作者: 十有八九 时间: 2023-11-9 09:44
质量

作者: 木槿枫 时间: 2023-11-9 10:12
数据质量更重要

作者: 13554841234 时间: 2023-11-9 10:27
都很重要，要用辩证的思维去看

作者: 18574851234 时间: 2023-11-9 10:28

作者: yhdata_X5CGoC53 时间: 2023-11-9 10:39
在数据分析中，数据的数量和质量都非常重要，但它们的重要性取决于具体的情况和需求。

数据数量：对于某些分析任务，拥有大量的数据可以提供更多的信息和洞察力。例如，在广告效果分析中，如果有数百万条广告数据，可以更好地了解哪种类型的广告在哪些人群中效果最好。在这种情况下，数据的数量比质量更为重要，因为没有足够的数据，就很难得出有意义的结论。
数据质量：在另一些情况下，数据的质量比数量更重要。例如，在医学研究中，如果数据存在偏差或错误，那么分析结果可能会误导医生和病人。再例如，在金融分析中，如果数据不准确，那么可能会误导投资者，导致错误的投资决策。在这些情况下，数据的质量比数量更为重要。

作者: lemontree 时间: 2023-11-9 10:41
质量>数量

作者: yh_cfUa1Bdi 时间: 2023-11-9 11:03
必须优先数据质量，数据如果有问题还分析的意义都没有

作者: 这个杀手不太胖 时间: 2023-11-9 13:57
质量是基础

作者: 斗战胜佛 时间: 2023-11-9 14:00
数据质量更重要，但是数据数量也是跟质量相辅相成，两者缺一不可。

作者: 曾梦闵 时间: 2023-11-9 14:03

作者: 烽火连三月 时间: 2023-11-9 14:05
两者都重要

作者: xiaotongxue 时间: 2023-11-9 14:06
可以有机会走了

作者: 烽火连三月 时间: 2023-11-9 14:06
没有数量，就搞不了有深度的东西，没有质量，就是一堆垃圾，所以两者都很重要

作者: xinren1 时间: 2023-11-9 14:07
又一年过去了

作者: xinren 时间: 2023-11-9 14:08
2

作者: Linda_aaa 时间: 2023-11-9 14:32
还是觉得质量更重要，最近又被业务侧的数据给坑了，数据全是问题，还要给他们整理数据

作者: nanling_ 时间: 2023-11-9 16:10
数据的质量更重要

作者: 永洪蓝波湾 时间: 2023-11-9 16:59

防超发表于 2023-11-8 10:20
数据的数量和质量是相辅相成的。在数据分析中，既要关注数据的数量，也要关注数据的质量。只有在保证数据质 ...

是的防超大佬

作者: 永洪蓝波湾 时间: 2023-11-9 16:59
数据的数量和质量是相辅相成的。在数据分析中，既要关注数据的数量，也要关注数据的质量。只有在保证数据质量的前提下，足够的数据量才能提供有价值的信息和洞察力。

作者: 然然琪琪 时间: 2023-11-9 17:03
数据的数量和数据的质量都重要

作者: 给给 时间: 2023-11-9 17:03

天问台发表于 2023-11-8 09:56
数据的质量和准确性通常比数量更重要。

以下是一些原因：

啊台的回复很认真啊

作者: 给给 时间: 2023-11-9 17:04
我觉得都重要，数据的数量多，涵盖的各种参数更为全面，能为数据的质量增添说服力；如数据的数量太少，样本太少，反映出来的问题不够全面，数据的质量就不高。

欢迎光临永洪社区 (http://club.yonghongtech.com/)