一、完整性：高质量的数据一定要保证其内容完整，把所有应该收录的数据全部收录，这样才能够让统计和分析始终基于完整信息，而不是忽略了细节而画出一幅残缺不全的画面二、准确性：高质量的数据要能够提供准确的信。什么样的数据是好数据？更多详情请大家跟着小编一起来看看吧！
什么样的数据是好数据(1)
一、完整性：高质量的数据一定要保证其内容完整，把所有应该收录的数据全部收录，这样才能够让统计和分析始终基于完整信息，而不是忽略了细节而画出一幅残缺不全的画面。
二、准确性：高质量的数据要能够提供准确的信息，这样才能够更好的为分析和决策提供参考。
三、准时性：高质量的数据除了信息要准确外，还要准时，拿到的数据能够反映当前最新的情况，而不是统计过期和不准确的数据。
四、可比性：高质量的数据要能够形成良好的可比性，即数据之间应当能够保持一定的可比性，这样才能够更容易的形成准确的比较和分析。
五、可用性：高质量的数据除了上面提到的完整性、准确性、准时性、可比性等要求之外，还应当要保持良好的可用
性，既要保证数据能够被记录和收集，又能够方便的使用者更好的理解。
综上所述，可以知道高质量的数据要求内容完整、准确、准时、可比性和可用性都达到良好的水准，只有满足了以上所有要求，才能称得上是一份高质量的数据，才能够使得数据更具有价值和可信度，起到促进数据分析和决策的作用。
什么样的数据是好数据(2)
1，相对数据
好的数据一定是首先最好是以比率的形式存在的，不要绝对数，要相对数据。
比如上面的那个数据我们换成增长率，换成环比这个数据，我们就可以进一步的了解到这个数据的好坏。
2，对比
通过对比来判断数据的好坏。我们将数据的日增长量做成一个折线图，从折线图我们就能看出这个数据是在高点还是在低点。通过对比，我们就会得知这个数据所处的位置是什么样的。另外，通过对比不同的渠道，对比不同的版本，对比不同的用户群等不同纬度的数据，都可以从侧面反映出这个数据的真实情况。
3、动态数据
数据不是一成不变的情况，要动态的去看数据。
单纯只看一个点的数据情况是没有意义的，我们要在数据中加入时间的纬度。引入一段单位的时间去看待数据整体的变化趋势，这样才能更为客观的判断产品的健康程度。
什么样的数据是好数据(3)
1、准确性
这是最根本的一条原则。这个准确有二个层面的意思，一个是数据指标在技术实现过程中，是准确的，不会出现代码逻辑写错，源数据取错。二个统计源数据的源头的数据是对的，如果统计数据指标的基础数据都是错了，那就更666了。一个公司数据收集与记录的准确、完整也一定是一个持续迭代的工程，当然这属于哪一个话题，有空再论。
2、有效性
数据指标的能真实反映要能衡量相对的业务场景商业目标，例如：要针对衡量一个网站流量质量设计一个指标，使用UV来衡量是错误的。使用跳出率来衡量，有一定的有效性，但还是不够有效;使用转化率也许才是比较合适的(不同公司所要追求的商业目标不一样，所以设计的数据指标是不一样的)，用最近期望用户完成的商业动作访问数进来的访客数。
3、周期性
数据指标需要定期去复盘。像KPI的指标定义，例如：销售额可能根据当前商业的目标不同，计算口径可能会发生很大的变化。同时，对各个数据指标也要定期进行复盘，是否还可以继续衡量，数据指标还是否有意义。随时KPI指标的变化，往往很多指标的口径也要变更，数据开发最怕就是这个，口径变换要重刷历史。
4、可实现性
在实际企业中，可能受限数据的完整性因素，很多指标没有办法计算得到。例如：公司的市场占有率往往是很难统计，因为整个市场份额这个数据很难获取。电商中每个订单的成本的计算也很难，广告费用、仓储、人员工资、仓储、物流配送等。所以在数据指标的可实现性上往往需要先实现简单的，再根据数据应用深入，数据团队技术强大不断再完善复杂的指标。
什么样的数据是好数据(4)
评价一组数据的优劣通常需要考虑以下几个方面：
1. 准确性：数据是否准确无误是评价数据优劣的重要指标。如果数据存在错误或者矛盾，就会影响最终的分析结果，降低数据分析的可靠度。
2. 完整性：数据是否完整也是评价数据优劣的重要方面。如果数据缺失或者不完整，就会使得数据分析缺乏全面性，不能完整地反映实际情况。
3. 一致性：数据之间是否一致也是评价数据优劣的重要指标。如果数据之间存在矛盾或者不一致，就会导致数据分析的不确定性，影响数据分析的可靠度。
4. 实用性：数据是否具有实用性也是评价数据优劣的重要方面。如果数据不能被应用于实际场景，就会失去其应有的价值。
5. 可比性：数据之间是否可比也是评价数据优劣的重要指标。如果数据不能进行比较，就会失去比较分析的价值，无法得到有效的结论。
综上所述，评价一组数据的优劣需要考虑多个方面，只有在各个方面均表现出较好的水平，才能被认为是优秀的数据。
什么样的数据是好数据(5)
①优秀的数据指标是比较性的。
如果你能从时间、用户、产品等不同纬度进行比较，那么就可以更好地洞察业务的发展趋势。
②优秀的数据指标是简单易懂的。
一个好的数据指标，应该是让人能够容易理解的。
③优秀的数据指标是一个比率。
优秀的数据分析师，仅需查看几个重要的比率数据，就能对一个公司的基本状况做出大致的判断。
④优秀的数据指标会改变行为。
随着指标的变化，决策人员是否会采取相应的行动，这是评判指标好坏一个重要标准。