数据可靠性和数据有效性经常被混淆或错误地用作同义词，因为两者都评估测量的质量。数据有效性侧重于评估数据是否真实，而数据可靠性则检查数据是否始终产生预期结果。
从这个角度来看，数据有效性可以看作是数据可靠性的一个组成部分。数据必须可靠才能有效。例如，如果您使用的是营利性公司的数据，但数据集包含有关非营利组织的信息，那么您使用的就是无效数据。无效数据会产生无效结果，从而使其不可靠。
数据可靠性
如何辨别不可靠的数据？
识别不可靠的数据对于得出准确结论和做出明智决 兼职数据 策至关重要。如果关键数据可靠性要求得不到满足，那么您正在处理的数据就是错误的。
组织中出现数据质量问题的原因多种多样。 这可能是由于人为错误、技术问题、外部因素和数据管理不善造成的。
如果您怀疑存在数据可靠性问题，但问题尚未确定，并且您没有使用自动功能来提醒您这些问题，那么关注您正在处理的数据集或文件中的特定指标可以为您指明正确的方向。
来源。检查数据来自哪里。
数据收集方法。了解数据是如何收集的。
离群值。查找超出预期范围的值和其他元素。
不一致之处。查找冲突或矛盾的信息。
缺失值。数据缺失率高可能是不可靠的迹象。了解数据缺失的原因。数据缺失是完全随机的吗？还是有系统性原因？
历史数据。如果您有历史数据，请将新数据与其进行比较，以检测任何重大且无法解释的变化。
重复条目。重复数据可能会影响结果。识别、调查并解决任何重复条目。
模式识别。例如，在调查中，如果所有答案都遵循相同的模式（如总是选择第一个选项），则可能表示答案不可靠。