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。 |