9.22打卡 #21天打卡产品经理的日常思考#

评估数据质量需要时间,精力与正确的工具。Marketer们不仅需要利用一些传统的衡量维度来考量数据,还要把数据放到应用语境中进行分析,来确保这些数据可以解决一些实际的业务需要。

如果需要更显著的效果,Marketer们需要对数据进行更深的挖掘并且考虑更新数据优化标准。一般来说,我们可以通过以下9个关键指标来衡量数据的质量:

1. 数据隐私性(Privacy)
2. 准确性(Accuracy)
3. 完整性(Coverage)
4. 颗粒度(Granularity)
5. 时效性(Timeliness)
6. 连续性 (Consistency)
7. 预测能力(Predictive Power)
8. 全域激活(Omnichannel Activation)
9. 实用性(Usefulness)
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Kurumis:整个简历看下来就发现你其实对测试理解还很浅,很多地方都是硬凑上去,项目也是学生课设级别,没什么含金量 首先是学习建议: 1.系统性了解一个真实工程的框架,有利于你后续提升项目含金量,理解测试的逻辑 2.真正去学一下自动化测试和性能测试 再就是简历本身包装问题: 1.投测试的话就不要说自己独立开发自己测,专注描述自己怎么做测试的 2.项目经历太像套话,很容易让人怀疑你到底真的做过没有,比如并发是具体做了多少并发?自动化脚本是怎么跑兼容性和性能测试的?测试用例写了多少条? 3.教务管理系统一听就是数据库课设作业,含金量不高,不过你可以在原项目基础上重构扩展,比如添加docker容器部署MySQL和Redis,添加消息队列和锁机制防止系统扛不住高并发访问,让它真的像个实际工程 4.技能里性能专项测试没有把握不要乱写,就写你会什么工具就行了,做专项性能测试的都是行业大佬,你要写的话一定要有对应的专项性能测试项目 5.可以在简历里附上项目链接,压缩简历内容的同时提升简历真实性
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