数量、质量、完整性和可靠性。
1.数量：指数据的规模和数量，可以衡量数据的丰富程度和覆盖范围。
2.质量：指数据的准确性和可靠性，良好的数据质量应该具有精确、一致、完整等特性。
3.完整性：指数据的完整程度，即数据是否包含了所需的全部信息，没有丢失或遗漏。
4.可靠性：指数据的可信度和真实性，数据应该基于可靠的来源和采集方法，经过验证和验证以确保其准确性和可信度。
综上所述，数量、质量、完整性和可靠性。
数据的层次可以分为不同的层级，包括原始数据、清洗后的数据、加工过的数据、分析的数据和最终报告的数据。
原始数据是从各种来源收集而来的数据，可能包含错误和噪音，需要经过清洗和转换来变得更加可靠和可用。
清洗后的数据可以进行加工和整理，以便更好地分析和理解。
分析的数据则是经过挖掘和建模后得到的结果，最终报告的数据则是最终展示和分享的结果。这些不同层次的数据在整个数据生命周期中起着不同的作用。
数据的收集与整理在生活中有着广泛的应用。比如，在电商领域，商家会收集用户的购物数据，分析用户的购物习惯和喜好，从而为用户提供更精准的推荐服务，提升用户的购物体验。
在医疗领域，医生通过收集病人的病历数据，可以更好地了解病情，为病人制定个性化的治疗方案。
此外，政府也会通过收集各种社会经济数据，来制定更加科学合理的政策，为社会的发展提供有力支持。总之，数据的收集与整理已经成为了现代社会不可或缺的一部分，它帮助我们更好地了解世界，做出更加明智的决策。