数据分析评估标准

代码功能性

标准 符合要求
代码是否正常运行? 所有代码均有用且运行时不会产生错误。所给代码足够重现描述的结果。
项目是否使用良好的编码实践? 代码利用函数来避免重复代码。代码包含清晰的注释和变量名称,可读性较高。

分析质量

标准 符合要求
项目是否清楚地提出了问题? 项目清楚地提出了一个或多个问题,然后在分析的其余部分回答了这些问题。

数据评估和清理

标准 符合要求
是否对数据的质量进行了评估? 项目记录了对数据质量的评估过程和结果。
是否对数据中的质量问题进行了清理? 记录了为清理数据所做的所有变更,例如修改数据类型,处理缺失的值等。

探索阶段

标准 符合要求
探索过程中是否逻辑性合理? 项目中包含有逻辑性的推理分析,并没有逻辑漏洞。
项目中是否包含两个可视化和一处相关性分析? 分析过程中使用了两幅可视化,并至少进行了一次相关分析。

结论阶段

标准 符合要求
是否得出了正确的结论? 根据数据的处理正确的结论。
是否说明了结论中存在的限制? 分析结果在展示时明确说明了存在的任何限制。分析中没有涉及”因果性“的论述或暗示。

沟通阶段

标准 符合要求
分析流程是否容易理解? 每个分析决策、图和统计汇总均提供了推理说明。
数据是否使用了适当的图和参数进行了可视化? 项目的可视化采用适当的方式描述数据,所用的图容易解读。包含有图标题和坐标轴标记。

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