データの信頼性(Data Trustworthiness) | Webクローラ | ScrapeStorm
摘要:データの信頼性とは、特定の状況においてデータが真実、正確、信頼でき、完全、安全であるとみなされる程度を指します。データの品質、正確性、完全性、信頼性、セキュリティ、プライバシー保護など、さまざまな側面が関係し、データ分析と意思決定の基礎となります。デジタル時代では、ビッグデータ技術が広く応用され、データの信頼性の問題がますます顕著になっています。データの信頼性を徹底的に調査・評価することは、意思決定の科学性、合理性、有効性を確保するために非常に重要です。 ScrapeStorm無料ダウンロード
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概要
データの信頼性とは、特定の状況においてデータが真実、正確、信頼でき、完全、安全であるとみなされる程度を指します。データの品質、正確性、完全性、信頼性、セキュリティ、プライバシー保護など、さまざまな側面が関係し、データ分析と意思決定の基礎となります。デジタル時代では、ビッグデータ技術が広く応用され、データの信頼性の問題がますます顕著になっています。データの信頼性を徹底的に調査・評価することは、意思決定の科学性、合理性、有効性を確保するために非常に重要です。
適用シーン
データの信頼性は、データに基づいて意思決定や分析を行う必要があるあらゆるシナリオに適用され、データの信頼性、正確性、完全性、セキュリティが保証されます。
メリット:データの信頼性により、信頼できる正確なデータに基づいて意思決定が行われるようになり、意思決定の質とビジネス上の洞察が向上します。
デメリット:データの信頼性を検証および維持するには追加の時間とリソースが必要になり、データ処理コストが増加する可能性があります。
図例
1. データの信頼性。
2. データの信頼性の概要。
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参考リンク
https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1320570.pdf
https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/trustworthiness-data
https://www.thefarnsworthgroup.com/blog/trustworthiness-qualitative-research