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。

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。

不能一概而论。在数据分析中，数据的质量和数量都是非常重要的，但哪个更重要性取决于具体的应用场景和目标。

1、数据的质量更为重要的场景举例：
a、在进行医学研究时，数据的质量必须非常高，因为错误的数据可能导致错误的研究结论，从而对患者的治疗产生负面影响。
b、在进行金融数据分析时，数据的质量也非常重要，因为错误的数据可能导致错误的投资决策，从而造成巨大的经济损失。

2、数据的数量更为重要的场景举例：
a、在进行市场调研时，需要收集大量的数据才能得出准确的结论
b、在进行机器学习研究时，需要大量的数据来训练模型，以提高模型的准确性和泛化能力。

因此，数据的质量和数量都是非常重要的，具体哪个更重要取决于应用场景和目标。在实际应用中，我们通常需要在数据的质量和数量之间做出权衡，以达到最佳的效果。

GIGO 先质量后数量

都很重要的

数据质量，我理解的数据维度的多样性和数据的准确性

数据质量

数据应该准确反映实际情况，不存在错误或偏差。

数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可靠性。