如何评估数据集质量：确保数据准确性与完整性的技术.md

探讨了评估数据集质量的步骤和确保数据准确性与完整性的重要技术。首先，文章介绍了数据质量的定义以及数据准确性和完整性对业务决策的关键影响。接着，它深入分析了数据质量评估的各个步骤，包括数据探索与理解、数据清洗与预处理、数据完整性和一致性检查，以及数据审计与监控。文章还列举了一些常用的数据质量管理工具，如OpenRefine、Informatica Data Quality等，帮助企业有效处理和监控数据。最后，本文分享了数据质量管理的最佳实践，包括制定数据质量标准、定期评估、自动化监控和建立数据治理框架，强调了持续优化数据质量对企业在数据驱动的竞争环境中取得成功的重要性。