都说要想做到数据分析，就必须有足够好的数据质量，但是我却发现有时候数据质量实际上阻挡了数据分析的进度。
首先从宏观看，数据分析、计划预测始终都有，但是数据质量却是最近才提出的概念，甚至对于数据质量的检查也只是一些简单的标准，那么在没有高质量的大数据前，人们是如何进行数据分析和预测的呢？其实就是一看不完备的数据质量和局部的数据。
虽然可以通过质量较低的数据进行分析，但是貌似也是需要人的参与多一些。
还有一种情况，就是数据有多个维度，但是在不同领域分析的时候，需要不同维度的数据质量。例如，统计备件，可以由设备维度、供应商维度，如果我需要统计设别与备件的关系，那么在设备维度上只要足够准确就可以进行，至于供应商维度、库存维度，就算再烂不影响分析。
基于以上分析，如果在做数据质量的时候，不考虑最终分析的维度，无论什么维度都要做到数据质量达标，那么，前期在数据质量上投入的精力和时间，就会导致后期数据分析始终无法启动。
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本文标题：数据质量阻挡数据分析
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