数据质量的评估标准：完整性、一致性、准确性、及时性

数据质量的完整性比较容易评估，一般可以通过数据统计中的记录值和唯一值进行评估。例如，网站日志的日访问量就是一个记录值，若平时的日访问量在1000左右，突然某一天降到100了，就需要检查一下数据是否缺失了。再例如，统计地域分布情况时，每一个地区名就是一个唯一值，我国包括32个省和直辖市，如果统计得到的唯一值总数小于32，则可以判断数据有可能存在缺失。

2.一致性

一致性是指数据是否遵循了统一的规范，数据之间的逻辑关系是否正确和完整。规范是指一项数据存在它特定的格式，例如，手机号码一定是13位的数字，IP地址一定是由4个0~255间的数字加上“。”组成的。逻辑是指，多项数据间存在着固定的逻辑关系，例如百分率一定是在0~1之间的。

3.准确性

准确性是指数据中记录的信息和数据是否准确，数据记录的信息是否存在异常或错误。与一致性不同，存在准确性问题的数据不只是规则上的不一致。导致一致性问题的原因可能是数据记录的规则不一，但不一定存在错误；而准确性关注的是数据记录中存在的错误，如字符型数据的乱码现象就存在着准确性的问题，还有就是异常的数值：异常大或者异常小的数值、不符合有效性要求的数值等。

4.及时性

及时性是指数据从产生到可以查看的时间间隔，也称数据的延时时长，是数据世界与客观世界的同步程度。数据的及时性主要与数据的同步和处理过程的效率相关。