原創(chuàng)2024-12-05小艾老師

CDMP數(shù)據(jù)管理專家認證知識體系考證須知證書含金量培訓大綱 3分鐘小視頻我要提問

CDMP認證是目前全球認可的數(shù)據(jù)管理方面專業(yè)認證證書。它評估個人在數(shù)據(jù)管理領域的知識和技能，包括數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)安全等方面的能力。獲得CDMP認證可以證明持證人具備專業(yè)的數(shù)據(jù)管理知識和能力。

中文名CDMP數(shù)據(jù)管理專家認證
英文名Certified Data Management Professional
英文簡稱CDMP
頒證機構(gòu)DAMA（數(shù)據(jù)管理國際協(xié)會）
證書類別數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)架構(gòu)
同類認證CDGA

很多剛?cè)腴T的數(shù)據(jù)分析員，還有做業(yè)務、做項目的人，拿到數(shù)據(jù)后_反應就是趕緊開始分析。但忙活一陣后，才發(fā)現(xiàn)浪費了好多時間和精力，結(jié)果還可能是錯的。為啥會這樣呢？根源通常是沒重視數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估。

要是數(shù)據(jù)質(zhì)量不行，分析結(jié)果就沒法給業(yè)務幫上忙，還可能讓決策出錯，影響業(yè)務方向和成果。所以啊，做數(shù)據(jù)分析之前，一定得把數(shù)據(jù)質(zhì)量評估做好。

01?如何進行數(shù)據(jù)質(zhì)量分析？

1、評估數(shù)據(jù)質(zhì)量的6個維度

國際數(shù)據(jù)管理協(xié)會（DAMA）提出了一套數(shù)據(jù)質(zhì)量衡量標準，分成六大維度，能從不同的角度全面評估數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

準確性：數(shù)據(jù)是否正確無誤，沒有錯誤。數(shù)據(jù)準確性也叫可靠性，是用于分析和識別哪些是不準確的或無效的數(shù)據(jù)，不可靠的數(shù)據(jù)可能會導致嚴重的問題，會造成有缺陷的方法和錯誤的決策。
合規(guī)性：數(shù)據(jù)是否符合既定的標準和規(guī)則。數(shù)據(jù)合規(guī)性也叫有效性，即對于數(shù)據(jù)的值、格式要求符合數(shù)據(jù)定義或業(yè)務定義的規(guī)范要求。無效的數(shù)據(jù)會導致錯誤的決策。
完整性：數(shù)據(jù)是否完整，沒有缺失。數(shù)據(jù)缺失或不完整可能會導致分析結(jié)果的偏差，影響決策的質(zhì)量。
及時性：數(shù)據(jù)是否能夠及時更新和傳遞。數(shù)據(jù)的及時性與企業(yè)的數(shù)據(jù)處理速度及效率有直接的關系，是影響業(yè)務處理和管理效率的關鍵指標。
一致性：數(shù)據(jù)在不同地方是否保持一致。如果數(shù)據(jù)不一致，在數(shù)據(jù)分析時就會產(chǎn)生混淆。
_性：數(shù)據(jù)中是否有重復的記錄。重復冗余的數(shù)據(jù)情況，會導致業(yè)務無法協(xié)調(diào)，流程無法追溯。

2、數(shù)據(jù)質(zhì)量分析：注意4種“臟數(shù)據(jù)”

數(shù)據(jù)質(zhì)量分析主要就是檢查數(shù)據(jù)中是否存在“臟數(shù)據(jù)”，即不符合要求且不能直接進行分析的數(shù)據(jù)。“臟數(shù)據(jù)”主要有四種，包括缺省值、異常值、不一致的值、重復數(shù)據(jù)以及含有特殊符號的數(shù)據(jù)。

3、數(shù)據(jù)清洗：如何處理“臟數(shù)據(jù)”？

數(shù)據(jù)清洗是一個反復的過程，不可能一下子就完成了，只有不斷的發(fā)現(xiàn)問題，解決問題。數(shù)據(jù)清洗是一個反復的過程，不可能在幾天內(nèi)完成，只有不斷的發(fā)現(xiàn)問題，解決問題。

數(shù)據(jù)清洗，主要分為五個類別：

格式內(nèi)容清洗
- 解決格式和內(nèi)容不一致的問題，如：
  - 時間、日期格式不一致
  - 數(shù)值格式不一致
  - 企業(yè)單位格式不一致
  - 內(nèi)部字段不符號業(yè)務需求
  - 內(nèi)容字段與庫內(nèi)存儲格式不符
  - 數(shù)據(jù)類型不規(guī)范
異常值清洗
- 異常值檢測方法：
  - 基于統(tǒng)計分析（如3σ準則、箱型圖分析）
  - 基于機器學習（如基于中位數(shù)、基于方差、基于鄰近值、基于聚類）
  - 基于領域的異常值處理
- 異常值處理方法：
  - 分箱、回歸、刪除記錄
  - 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
  - 異常數(shù)據(jù)分布映射
邏輯錯誤清洗
- 數(shù)據(jù)邏輯異常清洗
- 不合理值清洗
- 矛盾內(nèi)容修正
缺失值清洗
- 造成缺失值的原因
- 缺失數(shù)據(jù)處理方法：
  - 不處理、人工填充、特殊值填充、統(tǒng)計值填充（如均值、中位數(shù)）、模型預測填充、插值填充、刪除缺失值等
非需求數(shù)據(jù)清洗
- 不符合業(yè)務需求的數(shù)據(jù)

02 如何進行數(shù)據(jù)質(zhì)量管理？

1、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的三個階段

即在數(shù)據(jù)生命周期的任何一個階段，做好數(shù)據(jù)規(guī)劃和約束，以此來防止“臟數(shù)據(jù)”的產(chǎn)生。主要分為事前預防、事中監(jiān)控、事后改善三個階段。

2、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的50個檢查項

為了有效進行數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，企業(yè)可以參考以下50個檢查項，這些檢查項涵蓋了數(shù)據(jù)質(zhì)量的各個維度，從準確性、合規(guī)性、完整性、及時性、一致性到_性，確保數(shù)據(jù)的可靠。

數(shù)據(jù)分析的目的是為了通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)潛在的商業(yè)價值，而數(shù)據(jù)質(zhì)量則是這一過程的基石。如果數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，再好的分析方法也無法得出有價值的結(jié)論。因此，不管是數(shù)據(jù)分析師還是項目經(jīng)理產(chǎn)品經(jīng)理或者業(yè)務人員，我們必須重視數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估，發(fā)現(xiàn)問題并解決問題，才能讓數(shù)據(jù)分析真正發(fā)揮作用，為業(yè)務決策提供有力支持。

好了，今天的分享就到這里。如果你想要了解和學習更多數(shù)據(jù)管理/治理的知識、方法和技能，建議參加CDGA數(shù)據(jù)治理工程師認證培訓 或者 CDMP數(shù)據(jù)管理專家認證培訓 。

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