数据质量具体评测指标及方法说明
数据质量具体评测指标及方法说明
一、主要评测内容
重点评测个案库的数据完整性、逻辑关系准确性。评测内容及指标计算方法会根据需要作适当调整。
二、具体评测指标及方法
（一）主要数据项完整情况
1、评测内容：重点评测个案库中的基本情况表，具体数据项包括姓名、性别、现居住地代码、户籍所在地代码、公民身份号码、出生日期、婚姻状况、户口性质等8项必填内容。
其中：每条个案记录中，只要任意一项主要数据项缺失，即认定为该条记录的主要数据项不完整。
2、评测指标：主要数据项完整率
3、计算公式：
主要数据项完整的人口总数
—————————————×100%
个案信息库包含的人口总数
其中：
主要数据项要通过单项逻辑校验，没有通过单项逻辑校验的视为数据项缺失。校验规则如下：
（1）性别、户口性质、婚姻状况数据项均不能为空错值；
（2）姓名：7岁以上（含7岁）“姓名”不含“未取名”、阿拉伯数字、英文字母等不符合规范的文字，不少于两个汉字。7岁以下人口不做此单项逻辑校验。
（3）公民身份号码：7岁以上（含7岁）“公民身份号码”不含空格、性别码与性别匹配、长度为15或18位、校验码正确。7岁以下人口不做此单项逻辑校验。
（4）出生日期：不大于汇总数据时点。
（5）现居住地代码：不为空错值，当人员类别为外出时，现居住地代码不应为本地
（6）户籍地代码：不为空错值，当人员类别为外来时，户籍地代码不应为本地
（二）逻辑关系准确情况
1、评测内容：分为单表审核、表间审核两种类型，共计7个审核内容。
其中，每条个案记录中，只要任意一项逻辑关系不准确，即认定为该条记录的逻辑关系不准确。
（1）若总人口数据“婚姻状况”为已婚（代码为20 – 23 29），则与配偶有关的信息项目配偶姓名、配偶身份证（配偶身份证错误也视为空）项均不为空；
（2）育妇卡片“育龄妇女初婚日期”加15年不能小于“育龄妇女出生日期”；
（3）若15-49岁育龄妇女总人口数据“婚姻状况”不为“未婚”或“未说明的婚姻状况”，则育妇卡片“育龄妇女初婚日期”不为空；
（4）若15-49岁育龄妇女总人口数据“婚姻状况”不为“未婚”或“未说明的婚姻状况”，则育龄妇女至少有一条避孕记录。
注意：避孕记录是指避孕情况里必须至少有一条记录说明育龄妇女的避孕情况，避孕情况除了措施还包括：A00 未避孕原因；A10 待孕；A20 现孕 A30 绝经 A90 其它未避孕原因
（5）若怀孕动态“妊娠结果”为活产（代码为10），“妊娠终止日期”与其对应的生育子女情况“子女出生日期”一致；
（6）一名育龄妇女妊娠史不可有完全重复的记录；
（7）若生育子女情况“子女死亡日期”不为空，则“子女死亡日期”大于等于“子女出生日期”；
2、评测指标：逻辑关系准确率
3、计算公式：
主要数据项没有逻辑错误的人口总数
——————————————————×100%
个案信息库包含的人口总数
客户数据质量评价的原则与方法
客户数据质量评价的原则与方法 admin 2013-10-12 关于客户数据质量的困惑 “什么样的客户数据质量是比较好的？”“为什么我们的客户数据看起来很不错，可是在进行电话营销时，客户接触率和营销效果确差强人意，与期望大相径庭？”在进行数据库营销的讨论和交流中，经常有人问到这样的问题。 这些问题反映出了很多在从事数据库营销或直复营销过程中的营销策划人员和运营管理人员经常面临的问题和困惑。 几乎所有的组织都需要数据，一些行业严重依赖于客户数据，如银行、电信、保险公司等。毫无疑问，较差的数据质量给企业营销带来的损失非常巨大！试想一下，如果你的呼叫中心正在试图向非目标客户进行大规模电话营销活动，或是你的企业正向那些早已过期的邮寄地址寄出了数以万计的促销宣传资料。这些给公司带来的损失有多少？不幸的是，这样的情况几乎经常发生，而企业的数据库营销策划人员也经常面临着数据选择和评价的挑战。 理解关于质量的涵义 首先，让我们简单探讨一下“质量”的涵义。
在服务营销和服务管理中，通常将“质量”定义为：“满足不同客户的个性化需求的能力”。这样的定义有着一定的主观特征，也就是说不同的企业会根据其对客户需求和竞争环境的理解，来定义其产品与服务的质量特征。这可以用来解释为什么对于不同等级的客户提供的服务质量标准有所差异的原因，这也是为什么同样是提供点对点的航空运输服务，某些航空公司的服务质量和客户体验要好于其他一些竞争者的原因。 国际标准组织将质量定义为：“产品或服务所具备的满足明确或隐含需求能力的特征和特性的总和”。这样的定义虽然更明确，但对于大多数的人来说，过于专业和抽象。 一个比较通俗且受到多数人认可的对质量的直观定义是“适合使用需求”。这也是我们本文的一个主旨，没有质量绝对完美的数据，对于数据质量的评价也是要根据数据的使用需求来进行评价的。只要能够适合使用的需求，我们就认为数据的质量是符合要求的。企业也应当本着有取有舍的原则，选择那些为企业所能利用的数据。 了解了质量的定义，接下来就可以进入客户数据质量的评价话题了。 数据质量评价的基本原则
客运服务质量考核标准
客运服务标准及服务质量考核管理细则 第一章总则 第一条、为加强公司服务质量管理，提高司乘人员的整体服务水平，规司乘人员服务标准，进一步建立和健全服务质量考核机制。根据总公司《客运服务标准及服务质量考核管理规定》结合本单位实际，对公司客运服务标准及服务质量考核管理制定本细则。 第二条、客运服务标准服务质量考核按照公司“安全、正点、舒适、快捷；顾客满意，持续改进”的质量方针，实行分工负责，全员参与监督，公司实行月考核，月考核结束对服务质量存在问题的当月处罚公示并纳入年度总考评。年终统计汇总月考核结果，根据考评结果对单车服务质量优秀者奖励。 第三条、司属各客车经营者及司乘人员均遵守本标准，接受总公司的抽查与考评及本公司各项检查考核。 第二章组织领导及工作分工 第四条、为促进服务质量工作有序开展，成立服务质量领导小组； 组长：经理 副组长：主管客运副经理
成员：运调科长、运调科副科长、安技科长、租赁公司负责人、服务质量负责人；调度员、安全员、安检员、劳资员、GPS 监控员 第五条、组长负责考核全面工作，副组长主持全过程，各成员根据自己的岗位职责，对司属所有车辆及全体司乘人员进行当月服务过程资料的记载考核工作，每月召开相关人员参加专题考核会议，并统计结果，办公室主任负责记录、打分并进行公示，核实考核结果。 第六条、运调科长负责运调科日常工作，对运调科调度员、驻站调度员、业务员进行监督管理，可根据服务标准容，对司乘人员在服务过程中不规行为和不遵守公司规章制度，进行日常的监督检查，发现问题及时纠正。 第七条、运调科主管服务质量负责人负责乘务人员档案的建立、保管及更新建立乘务员台帐，负责乘务员岗前培训和每月组织司乘人员服务质量备课培训学习，服务质量考核及服务质量投诉处理工作，对司乘人员不按服务标准作业或违反公司规章制度进行经济处罚并进行批评教育，做好处理等记录。年参加学习不少于12次。 一、岗前培训容包括： 1、公司安全生产管理制度； 2、乘务员应知应会容； 3、乘务员岗位职责； 4、公司服务质量管理办法及分公司考核实施细则； 5、其他相关容。
数据质量管理
数据质量管理 定义： 是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。 目录 1数据质量管理 2数据质量管理评估维度 3分析影响数据质量的因素 4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤 一数据质量管理 数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。 二数据质量管理评估维度 由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。 这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。 任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。
1 数据质量评估维度 完整性Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。 规范性Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。 一致性Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。 准确性Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。 唯一性Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。 关联性Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 2 管理质量评估维度 配置管理Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。 培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等； 验证和确认Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善； 监督和监控Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。 三分析影响数据质量的因素 影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素
数据质量具体评测指标及方法说明
数据质量具体评测指标及方法说明 一、主要评测内容 重点评测个案库的数据完整性、逻辑关系准确性。评测内容及指标计算方法会根据需要作适当调整。 二、具体评测指标及方法 （一）主要数据项完整情况 1、评测内容：重点评测个案库中的基本情况表，具体数据项包括姓名、性别、现居住地代码、户籍所在地代码、公民身份号码、出生日期、婚姻状况、户口性质等8项必填内容。 其中：每条个案记录中，只要任意一项主要数据项缺失，即认定为该条记录的主要数据项不完整。 2、评测指标：主要数据项完整率 3、计算公式： 主要数据项完整的人口总数 —————————————×100% 个案信息库包含的人口总数 其中： 主要数据项要通过单项逻辑校验，没有通过单项逻辑校验的视为数据项缺失。校验规则如下： （1）性别、户口性质、婚姻状况数据项均不能为空错值；
（2）姓名：7岁以上（含7岁）“姓名”不含“未取名”、阿拉伯数字、英文字母等不符合规范的文字，不少于两个汉字。7岁以下人口不做此单项逻辑校验。 （3）公民身份号码：7岁以上（含7岁）“公民身份号码”不含空格、性别码与性别匹配、长度为15或18位、校验码正确。7岁以下人口不做此单项逻辑校验。 （4）出生日期：不大于汇总数据时点。 （5）现居住地代码：不为空错值，当人员类别为外出时，现居住地代码不应为本地 （6）户籍地代码：不为空错值，当人员类别为外来时，户籍地代码不应为本地 （二）逻辑关系准确情况 1、评测内容：分为单表审核、表间审核两种类型，共计7个审核内容。 其中，每条个案记录中，只要任意一项逻辑关系不准确，即认定为该条记录的逻辑关系不准确。 （1）若总人口数据“婚姻状况”为已婚（代码为20 – 23 29），则与配偶有关的信息项目配偶姓名、配偶身份证（配偶身份证错误也视为空）项均不为空； （2）育妇卡片“育龄妇女初婚日期”加15年不能小于“育龄妇女出生日期”；
服务质量评价体系
江苏省烟草专卖局文 件 苏专销〔2006〕32号 江苏省烟草专卖局关于下发江苏省烟草商 业 系统服务质量评价体系（试行）的通知 各市局（公司），东渡公司： 现将《江苏省烟草商业系统服务质量评价体系（试行）》下发给你们，请贯彻执行。 附件：《江苏省烟草商业系统服务质量评价体系（试行）》主题词: 服务评价体系通知 分送：省局（公司）各领导，省局（公司）机关各处室（部门）、公司 江苏省烟草专卖局办公2006年3月27日印发
室 打字：陈冰校对：王红(共印2份) 附件： 江苏省烟草商业系统服务质量评价体系（试行） 为进一步深化和落实“与客户共创成功”的服务理念，不断拓展“客户至上，服务为本，诚实守信，共同发展”的服务内涵，精心打造“中国烟草·江苏”的品牌形象，全面、客观、公正、持续了解和掌握全系统各单位的服务质量和服务水平，以推动全省服务质量的改进，服务水平的提高，特制定本评价体系。 一、服务质量评价体系的构成 服务质量评价体系主要包括四个方面内容： 1、客户关系管理水平：各单位客户关系管理水平是服务质量评价的重要内容，其外在的表现之一反映在客户的投诉之中。包括客户向省局（公司）“客户投诉中心”反映的投诉、建议、咨询及投诉回访满意度等情况； 2、客户满意度调查情况：包括省局（公司）“客户投诉中心”定期随机通过电话向零售客户进行满意度调查情况，适时委托第三方进行的客户满意度调查结果； 3、工业客户方面：包括工业客户向省局（公司）“客户
＋工业客户方面得分×0.2＋客户满意度调查得分×0.4 三、服务质量评价工作的实施 1、定期评价：“客户投诉中心”每两个月随机抽取零售客户总数2%的客户样本，通过电话向零售客户进行满意度调查。结合“客户投诉中心”和“局长信箱”等渠道获取的零售（工业）客户投诉、建议、咨询等情况进行综合评价。 2、通报信息：“客户投诉中心”定期在客户投诉通报中进行信息反馈，包括各单位综合评价结果及各项目得分情况，以激励先进，鞭策后进，促进全系统服务质量的全面提升。 3、系统改进：各单位要对公布的评价结果进行连续、系统分析，找出客户服务方面存在的问题和薄弱环节，不断研究并持续改进公司业务流程、经营行为、服务方式，以不断提高服务质量和服务水平，提高客户满意度。
数据质量评价模型的建立和实现
[摘要] 本文提出了数据质量评价模型、质量校验与评价方法，论述了“数据质量分析评价系统”的程序实现流程、总体结构及功能，介绍了系统的关键技术及进一步的研究方向。 [关键词] 质量模型质量检验质量评价 数据作为一种资源，是支撑信息化建设和应用的主体，根据“进去的是垃圾,出来的也是垃圾”这条原理,为了支持正确决策,就要求我们所管理的数据可靠,没有错误,能够准确地反映采油厂的实际情况。胜利采油厂数据中心存放了5千万条的数据，还在以每天2万条的速度加载，如何使这些海量数据在生产管理、科学研究、企业决策中发挥应有作用，使用户能用、敢用、愿用，使数据真正为企业服务，这是几乎所有信息化企业亟需迫切解决的问题。为解决数据质量问题，各种管理手段、技术手段和新的数据评价体系不断被应用在数据的采集和加工过程中。 一、数据质量评价模型的提出背景 采油厂的数据资源具有:横跨专业多，数据采集密度大、频度高，数据处理流程复杂等特点，为了保证数据的可用性，数据管理人员在客户端、服务器端均设置了数据质量审核规则，但是依然不可避免存在比例较高的数据质量问题，典型的有记录不全、数据遗漏、数据错误、多义字段、矛盾值、违背业务规则、无法关联等。产生数据问题的根本原因可以归结为以下几个方面: 1.没有从数据资源的战略高度对数据质量进行统一完整的定义，导致数据的分析评估没有统一可靠的标准； 2.数据质量还停留在定性评价,不能实现精确的量化评价，只是在业务需要某个数据时,才到库里去手动统计,无法动态记录某个单位、某个月的真实数据质量发生情况,导致数据质量考核缺乏可信的数据依据,大大影响考核力度; 3.没有一个能同时面对用户、专业部门、数据管理人员的可视化的数据质量监控评价平台,三方无法共享一个平台,共同实行数据管控一体化,导致业务规则的变更滞后,问题数据在库中的长期滞留; 4.也许有了N个业务模型,但是没有把它放到时间轴上去控制流程,导致实际生产中应该发生的活动的部分生产数据遗漏； 虽然影响采油厂数据质量的原因是多方面的，但主要的原因还是集中在管理、制度和数据采集加工规范化方面。对于如何通过管理、制度、标准和流程来控制数据质量,提高数据可信度,我们提出建立采油厂统一的数据质量分析评价模型，使用管理手段和技术手段相结合的办法,建立一套完善的数据定义、控制、评估流程，依托科学严谨的数据监督和质量控制体系持续地改进数据质量。 二、数据质量分析评价模型构成 构成数据质量分析评估模型的要素分别为:基础模型、数据质量辅助模型、数据质量定义模型、数据质量控制模型、数据质量评价模型。 1.基础模型。基础模型部分是整个模型框架的支撑核心部分，其他质量模型的定义和控制必须以基础模型中的计划和标准为依据。基础模型主要是映射、定义数据采集标准,上载分单位的采集计划,同时纳入了约束规则定义规范、控制规则定义规范、模板定义规范。 数据标准:分两部分,一部分是直接映射应用中的标准，例如源数据库标准;另一部分是针对新增应用库和项目库标准的定义规范,包括代码定义标准、数据项定义标准(例如是取英文还是汉语拼音,取几个字符）、值域定义标准等等新增表准的建立规范； 采集计划:采集单位的每月上载的日度、月度、年度的采集计划;
数据质量评价的原则与方法
仅供参考！ 目前，基于数据仓库的商业智能应用已经成为国内许多企业的IT规划项目，并受到企业管理层的关注。作为商业智能的基础,数据质量的好坏是影响商业智能应用效果的关键，但由于企业的信息化经过长期的积累和发展,数据质量参差不齐，脏数据的存在阻碍了商业智能应用的进程，下面将重点谈谈如何让脏数据改头换面。 数据的“往事” 脏数据是指源系统中的数据不在给定的范围内或对于实际业务毫无意义，或是数据格式非法，以及在源系统中存在不规范的编码和含糊的业务逻辑。 脏数据的存在主要是由于源系统的设计不够严密造成的。主要表现为：数据格式错误，数据不一致，数据重复、错误，业务逻辑的不合理，违反业务规则等。例如，未经验证的身份证号码、未经验证的日期字段等，还有账户开户日期晚于用户销户日期、交易处理的操作员号不存在、性别超过取值范围等。此外，也有因为源系统基于性能的考虑，放弃了外键约束，从而导致数据不一致的结果。 目前，大多数的银行业务系统的输入界面是采用COBOL语言或C语言开发的，界面处理功能不是很强，一些要素被设计成“输入”而不是“选择”，如企业客户的信用等级被设计成输入，输入的正确与否完全由操作员的理解决定，这也是脏数据产生的原因之一。例如，如果被设计成“选择”就不会出现把AAA输成“1”或其他了。 转换与清洗的实例 下面以银行业务系统的客户的惟一标识—客户号为例来讲解如何转换与清洗数据。 客户信息的处理是整个数据抽取、转换、清洗和装载（ETL）工作中最复杂的部分。目前业务系统中常见的客户信息处理的难点主要有以下两个方面。 客户的惟一标识混乱 银行的客户号一般由证件类型与证件号组成，这里就有一个问题，如果客户有多种证件怎么办？或者说某个客户办了移民，有了新的身份，系统中怎样体现出他是同一个客户？这些问题，除了少部分是由于发证机关造成的（如身份证重号），大部分是由于操作人员的操作不规范造成的。主要表现在以下三个方面。 A、客户身份证号问题 最常见的问题是客户的身份证从15位更换为18位。首先操作人员只要能输入新的客户号，就认为是一个新的客户；其次，即使操作员知道客户的身份证升位了，但在银行的客户信息中，客户号是惟一标识，如果对惟一标识进行更新，作为增量反映到目标系统中，但没有记录原客户号，对于目标系统来说就是一条新记录，而删除原有的客户信息在实际操作中可能是不允许或做不到的，因为在这个客户号上可能还挂了许多账户，即便物理删除了这条客户
中医住院病案首页数据质量的管理和质控指标(2017版)
附件8 中医住院病案首页数据质量管理与 控制指标（2017年版） 一、住院病案首页填报完整率 定义：住院病案首页填报完整率是指首页必填项目完整填报的病案份数占同期出院病案总数的比例。 住院病案首页项目填报完整率是指n份病案首页填报的必填项目之和占n份病案首页全部必填项目总数的比例。 计算公式： 病案首页填报完整率= 病案首页项目填报完整率= 意义：反映医疗机构填报住院病案首页的总体情况，是衡量住院病案首页数据质量的基础指标，是应用首页数据客观评价医院服务能力和医疗质量的工作基础。 二、治疗类别准确率 定义：病案首页中的治疗类别与该病案实际类别一致的病案数占抽查病案总数的比例。
计算公式： 治疗类别准确率= 意义：反映中医医疗机构判断治疗类别的准确程度和填报数据的真实性。 三、医疗机构中药制剂使用填报正确率 定义：正确填报医疗机构中药制剂使用情况的病案数占同期出院病案总数的比例。 医疗机构中药制剂使用填报正确率= 意义：反映医疗机构中药制剂使用情况和填报数据的真实性。 四、出院中医诊断中医主病辨病正确率、主证辨证准确率 定义：出院中医诊断中医主病、主证诊病辨证准确的病案数占同期出院病案总数的比例。 计算公式： 出院中医诊断中医主病辨病正确率=
出院中医诊断中医主证辨证准确率= 意义：出院中医诊断中医主病辨病正确率、主证辨证准确率是评估诊疗措施适宜性的重要指标，是反映中医临床医师的临床能力及诊治水平及中医病种质量管理、临床路径管理的数据基础，也是对医院进行绩效评估的重要依据。 五、出院中医诊断中医主病编码正确率、主证编码准确率 定义：出院中医诊断中医主病、主证编码正确的病案数占同期出院病案总数的比例。 计算公式： 出院中医诊断中医主病编码正确率= 出院中医诊断中医主证编码准确率= 意义：出院中医诊断中医主病编码正确率、主证编码准确率是反映中医病案编码质量的重要指标，是统计中医病、证和进行中医治疗综合评价的基本数据元，对正确统计医院及地区疾病谱、对医疗机构进行绩效评估具有重要意义。
数据质量评测方法与指标体系
中国科学院数据应用环境建设与服务 数据质量评测方法与指标体系 （征求意见稿） 中国科学院数据应用环境建设与服务项目组 2009 年9 月
前言本规范是“中国科学院数据应用环境建设与服务”之标准规范建设成果之一。本规范由中国科学院计算机网络信息中心科学数据中心提出并归口。本规范由中国科学院计算机网络信息中心科学数据中心负责起草。
目录 1 范围.......................................................................................................... 2 规范性引用文件................................................................................................ 3 应用.......................................................................................................... 4 术语.......................................................................................................... 5 数据质量评测制度.............................................................................................. 6 数据质量评测原则.............................................................................................. 6.1 科学性原则 (5) 6.2 客观性原则 (5) 6.3 系统性原则 (5) 6.4 可操作性原则 (6) 6.5 针对性原则 (6) 6.6 引导性原则 (6) 7 数据质量评测一般流程.......................................................................................... 7.1 数据质量需求分析 (7) 7.2 确定评价对象及范围 (7) 7.3 选取数据质量维度及评价指标 (7) 7.4 确定质量测度及其评价方法 (8) 7.5 运用方法进行评价 (8) 7.6 结果分析及评级 (9) 7.7 质量结果及报告 (9) 8 数据质量评价主体的要求........................................................................................ 9 数据质量指标体系............................................................................................... 9.1 数据质量结构 (10) 9.2 主要数据质量指标 (11) 9.2.1 基本层 (12) 9.2.2 准则层 (13) 9.2.3 评价指标选取的基本要求 (16) 9.2.4 评价指标的筛选和权重 (16) 9.2.5 评测指标的冲突处理原则 (17) 10 数据质量评测方法........................................................................................... 10.1 定性方法 (18) 10.1.1 第三方评测法 (19) 10.1.2 用户反馈法 (19) 10.1.3 专家评议法 (20) 10.2 定量方法 (20) 10.2.1 访问量统计 (20) 10.2.2 计算机辅助检查 (21) 10.3 综合方法 (21) 10.3.1 层次分析法 (21) 10.3.2 缺陷扣分法 (26)
统计数据报送及质量检查审核评估制度
陵县工商行政管理系统 统计数据报送及质量检查审核制度 为保证统计数据质量，依据省、市局有关规定，制定本制度。 第一条全县工商行政管理统计报表编制必须严格执行《国家工商行政管理系统统计报表制度》，按照“分级负责、集中汇总、逐级上报”的办法进行管理。 第二条编制、报送各类统计报表必须全面、及时、准确，做到表种不缺、指标不漏、时间不拖、数字不错。 第三条各种统计报表采取逐月定案法，即统计报表报出一个月为定案期，逾期为定案数。 县局各业务科室、所、直属局报表于每月26日前报县局办公室。季报、半年报、年报按规定时间上报，统计报表时间另有规定的，按规定的时限上报。 第四条业务报表必须经统计人员核对无误后，报科室、所负责人签字并加盖公章，上报本局综合统计机构，由综合统计机构进行汇总，经填表人审核签字、统计负责人和局领导审核签字，并加盖公章后报上级机关综合统计机构。 第五条综合统计员要在统计数据填报、汇总、整理的每个
阶段，从基础数据收集和各专业主要统计数据之间的衔接，到最后数据的确定，对数据质量进行认真审核，确保统计数据客观真实。 第六条报表上报实行双轨制，即在报送电子版的同时报送报表打印件。原则上，上报电子版采用网络传输方式，报表打印件采用专人送达的方式。 统计报表报出后，如发现差错，应在更正期内立即申请更正。上报单位在报出报表的同时，留存一份归档管理。 第七条统计数据质量实行分级负责、分级管理。县局综合统计机构对全县系统统计数据质量统一管理，负责全县系统统计数据质量的监督、检查和评估等项工作；各科室、所、直属局对本级统计数据质量进行管理，负责本级统计数据质量的监督、检查和评估工作。 各单位统计负责人是统计数据质量第一责任人，专（兼）职统计员是统计数据质量直接责任人。 第八条各单位要在建立健全统计台帐和原始记录的基础上，做好统计数据的评估工作。由业务科室统计人员结合工作实际写出统计评估分析，经分管领导审批后，上报上一级综合统计机构。 第九条统计数据的评估分析要本着客观、真实的原则，确
统计数据质量评估审核制度
统计数据质量评估审核制度 为了切实履行统计监督职能，确保统计数据质量，保证各统计单位上报的统计数据能客观地反映各级、各专业的社会经济发展概貌，特制定本制度。 一、审核评估内容 全街各种定期报表和年度报表，主要是农业、工业、社会消费品零售总额、固定资产投资额、招商引资额、城镇居民人均可支配收入等指标数据。 二、审核评估方法 1、将全街各种报表汇总上报数与各部门对应的主管部门的实际完成情况数量对比审核评估。 2、将全街各种报表汇总数与该表种的同期数、季度数、上月数进行比较评估。 3、将全街各种报表汇总上报数与有关部门掌握情况及要求结合进行审核评估。
三、审核评估的要求 1、规范统计口径、统计指标的计算方法和资料来源。要求各直报单位要严格执行国家规定的统计口径和计算方法及原则；全街汇总数一定要来源于基层上报数，切实保证数据的真实性。 2、各直报单位上报数据原则上不容许随意调整或有较大变动，增幅不得超过30%以上；凡报送报表超过以上原则的，必须在上报报表的同时附报详细说明和基层规范性的统计原始资料，或数据质量评估报告。 3、强化各种报表数据的衔接。一是各种报表数据间的衔接，对逻辑关系不合理的或数据间不相符的数据要及时纠正；二是上报统计报表中的有关重要指标与有关部门掌握情况衔接；三是对外发布的资料与各级上报的统计数据衔接。 4、实行数据质量岗位责任制。各级统计部门要对上报数负责，从基层资料的搜集到统计数据的最后确定做到层层把关，各负其责。
四、审核评估程序 1、采取逐级审核评估的办法，街统计站对街内各部门、辖区直报单位上报的数据库进行审核评估。 2、统计站根据审核评估办法，对不按审核评估要求或数据有问题的报表，拟提出修改意见，有关单位要依据修改意见重新修订审核调整上报，否则统计站将不对外公布或提供数据。 3、统计站将定期向各级、各部门通报重要统计数据质量分析审核评估结果，争取各级领导对统计数据质量的重视，加强对统计工作领导，确保各项统计数据的真实、可靠。
服务质量考核办法及服务质量考核细则
服务质量考核办法及服务质量考核细则1、考核细则 项目类别 项目 名称 项 目 分 值 项 目 权 重 服务质 量标准 考核方法考 核 周 期 1、高级技术支持服务1．1电话 咨询 100 10％ 参见附 件1 按次考核，每次超出响应时限扣5分， 每超出一个响应时限周期加扣2分，直 至扣完本项分值为止。 年 1．2电话 支持 100 10％ 参见附 件1 按次考核，每次超出响应时限扣5分， 每超出一个响应时限周期加扣2分，直 至扣完本项分值为止。 年 1. 3远程 支持 100 10％ 参见附 件1 按次考核，每次超出响应时限扣5分， 每超出一个响应时限周期加扣2分，直 至扣完本项分值为止。 年1．4现场支持100 10％ 参见附 件1 未按标准实施造成一级故障，每次扣5 分，直至扣完本项分值为止。 年 1．5紧急故障 处理 100 30％ 参见附 件1 按次考核，每次超出业务恢复时限扣 10分，每超出一个业务恢复时限周期 加扣4分，直至扣完本项分值为止。 年 2、软件 版本补丁服务2．1软件 升级 100 10％ 参见附 件1 未按标准实施造成一级故障，每次扣5 分，直至扣完本项分值为止。 年 3、硬件 维修和更换服务3．1硬件 维修和更 换 100 20％ 参见附 件1 按及时返还率考核，及时返还率每少1 个百分点，扣1分，直至扣完本项分值 为止 年 2、考核分数和扣款数额 综合维护保障技术服务考核总得分=（各项目得分×项目权重）之和。 （1）乙方应承诺服务质量考核得分高于或等于90分。
（2）甲方付给乙方的费用按全年的服务质量考核评分进行核算，核算方法如下： ①当乙方的服务质量考核得分高于或等于90分时，甲方按合同规 定的金额的100%向乙方付费； ②当乙方的服务质量考核得分低于90分时，每低0.1分，甲方有 权从合同付款中扣除合同总金额的0.1%比例的违约金，违约金累计总额不超过合同总额的5%。 （3）如果甲方在合同执行结束后两（2）周内没有提出考评意见，乙方将认为已经取得100％的考核分数。
大数据平台 数据质量评价维度
附录A （资料性附录） 数据质量评价维度 A.1 完整性 按照数据规则要求，数据元素被赋予数值的程度。即完整性指的是数据信息是否存在缺失的状况，数据缺失的情况可能是整个数据记录缺失，也可能是数据中某个字段信息的记录缺失。不完整的数据所能借鉴的价值会大大降低，完整性是数据质量评估标准的基础。 表A.1完整性评价指标 A.2 规范性 数据符合数据标准、数据模型、业务规则、元数据或权威参考数据的程度。 表A.1规范性评价指标
表A.2 （续） A.3 一致性 数据与其他特定上下文中使用的数据无矛盾的程度。即一致性是指数据是否遵循了统一的规范，数据集合是否保持了统一的格式。数据质量的一致性主要体现在数据记录的规范和数据是否符合逻辑。 表A.2 一致性评价指标 11
数据准确表示其所描述的真实实体（实际对象）真实值得程度。即准确性是指数据记录的信息是否存在异常或错误。 表A.3 准确性评价指标 A.5 唯一性 数据唯一不重复。即唯一性是指度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。 A.6 关联性 数据的关联不可缺失的。即关联性是度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 关联性评价因素： a)查找到的信息和主题不完全一致，但确是其中某一方面的阐述； b)查找到的信息集合多数在用户需要的检索主题内； c)提供的信息主题与用户检索主题相匹配； d)查找到的信息多数与用户需要的信息无关； e)信息必须和用户需求有相关性。
数据在时间变化中的正确程度。即及时性是指数据从产生到可以查看的时间间歇，也叫做数据的延时时长，及时性对数据分析本身要求并不高，但如果数据分析周期加上数据建立的时间过长，就可能导致分析出的结论失去借鉴意义。 表A.4 时效性评价指标 A.8 可访问性 数据能被访问的程度。 表A.5 可访问性评价指标 13
数据质量的四种评估标准
数据质量的四种评估标准 数据质量是保证数据应用的基础，它的评估标准主要包括四个方面，完整性、一致性、准确性、及时性。评估数据是否达到预期设定的质量要求，就可以通过这四个方面来进行判断。 完整性 完整性指的是数据信息是否存在缺失的状况，数据缺失的情况可能是整个数据记录缺失，也可能是数据中某个字段信息的记录缺失。不完整的数据所能借鉴的价值就会大大降低，也是数据质量最为基础的一项评估标准。 数据质量的完整性比较容易去评估，一般我们可以通过数据统计中的记录值和唯一值进行评估。例如，网站日志日访问量就是一个记录值，平时的日访问量在1000左右，突然某一天降到100了，需要检查一下数据是否存在缺失了。再例如，网站统计地域分布情况的每一个地区名就是一个唯一值，我国包括了32个省和直辖市，如果统计得到的唯一值小于32，则可以判断数据有可能存在缺失。 一致性 一致性是指数据是否遵循了统一的规范，数据集合是否保持了统一的格式。 数据质量的一致性主要体现在数据记录的规范和数据是否符合逻辑。规范指的是，一项数据存在它特定的格式，例如手机号码一定是13位的数字，IP地址一定是由4个0到255间的数字加上”.”组成的。逻辑指的是，多项数据间存在着固定的逻辑关系，例如PV一定是大于等于UV的，跳出率一定是在0到1之间的。 一般的数据都有着标准的编码规则，对于数据记录的一致性检验是较为简单的，只要符合标准编码规则即可，例如地区类的标准编码格式为“北京”而不是“北京市”，我们只需将相应的唯一值映射到标准的唯一值上就可以了。 准确性
准确性是指数据记录的信息是否存在异常或错误。和一致性不一样，存在准确性问题的数据不仅仅只是规则上的不一致。最为常见的数据准确性错误就如乱码。其次，异常的大或者小的数据也是不符合条件的数据。 数据质量的准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集，例如数量级记录错误。这类错误则可以使用最大值和最小值的统计量去审核。 一般数据都符合正态分布的规律，如果一些占比少的数据存在问题，则可以通过比较其他数量少的数据比例，来做出判断。 当然如果统计的数据异常并不显著，但依然存在着错误，这类值的检查是最为困难的，需要通过复杂的统计分析对比找到蛛丝马迹，这里可以借助一些数据分析工具，那么具体的数据修正方法就不在这里介绍了。 及时性 及时性是指数据从产生到可以查看的时间间隔，也叫数据的延时时长。及时性对于数据分析本身要求并不高，但如果数据分析周期加上数据建立的时间过长，就可能导致分析得出的结论失去了借鉴意义。 本文由哥伦比亚冲锋衣:https://www.360docs.net/doc/208128876.html,/独家分享.
DRG-数据采集与质量控制在住院医疗服务绩效评价体系中的应用汇总
以诊断相关分组（DRGs） 为基础的医院绩效评价的 数据采集与质量控制
诊断相关分组（DRGs）
病例组合方式
出 院 诊 断
手术 年龄 ……
操作 性别
并发症 转归情况
按照服务强度、复杂程度分类
DRGs研发于美国的七十年代，被引用到欧洲 成为了绩效评价的标准化基础
北京市医院管理研究所
2008年起，建立医院住院医疗服务绩效评价体系。
效率指标 每执业医师每年负担 的权重、医疗资源消 耗值和时间消耗值 质量指标 不同死亡风险组的住 院死亡率 转归指标 反映救治能力
服务范围、技术难度、服务效率、医疗质量、救治能力
北京市医院管理研究所
? 北京市卫生局从规范病案首页填报、统一疾病分 类标准等基础工作着手，以卫生统计信息系统为 依托，实现了全市二级及以上医疗机构病案首页 网络直报制度，为医院绩效评价工作奠定了重要 基础。
北京市医院管理研究所
? DRGs理论能够运用在医院绩效评价中的三个基 本前提条件：
标准统一 的数据
完备的信 息系统做 支撑
优质的 数据
北京市医院管理研究所
规范标准
? 工作步骤 ? 2006年，完成《病案首页项目增补方案》、 《国际疾病分类（ICD-10）临床版》和《国际 疾病分类（ICD-9）手术及医疗操作分类临床 版》四版的修订工作，并通过相关部门和专家 认证。
北京市医院管理研究所
医院统计数据质量考核制度
医院统计数据质量考核 制度 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-
医院统计数据质量考核制度 第一条：为加强我院统计工作及数据质量管理，保障统计数据的真实性和准确性，按照《中华人民共和国统计法》、《四川省统计管理条例》、《统计执法检查规定》和《统计违法违纪行为处分规定》等的要求，特制定本制度。 第二条：数据统计必须按照卫生统计调查制度、调查方案和统计标准的要求，真实、准确、完整、及时地报送统计资料。 第三条：统计数据质量实行分级负责、分级管理。信息科统计室对统计数据质量统一管理，负责各部门统计数据质量的监督、检查和评估等工作；各科室指定专人对本科室统计数据质量进行管理，负责本科室统计数据质量的监督、检查和评估工作。 第四条：统计数据质量考核期间，统计员要充分发挥工作职责，执行统计法规和统计制度，各部门积极配合，综合协调和处理与统计相关的问题。 第五条：各科室数据核查落实到责任人，从统计数据的填报、汇总、整理的每个阶段，分项分解按期完成相关工作，各科室每次上报的统计数据报表都要由科室负责人审核签字以示负责。 第六条：结合各部门统计工作考核管理办法，信息科统计员对各科室所提供数据进行初步核对，按照一定比例科学合理进行抽查，将所要核对的数据查验完毕后汇总形成报表备案。 第七条：各统计员要建立健全统计台帐和原始记录，使数据来源取之有据，保障资料完整可靠，并定期对各类报表整理排序，便于查询、对比，做到统计工作规范化。 第八条：各统计员或负责人应认真研究报表制度、以及统计指标的各种变化和要求，注意经验总结，及时向各专业科室反馈意见。
物流服务质量指标体系分析
物流服务质量指标体系分析 【摘要】近年来，随着经济的发展物流行业也迅速发展，物流活动在经济和社会发展中发挥着越来越重要的作用。物流行业竞争日趋激烈，单通过降低成本来获得竞争优势已经变得十分困难，物流企业认识到只有通过提高服务质量才能够赢得市场，获得客户的青睐。物流提供的产品是服务，而服务质量的高低影响着物流企业的生存和发展。 【关键词】物流服务；物流服务质量；指标体系 随着我国经济的飞速发展，物流已经成为本世纪我国的重要产业和国民经济的新增长点。社会的正常运转是离不开物流活动的，在物流业迅速发展的同时，物流服务质量的高低影响着物流活动的最终结果。已经有很多研究都证明了服务质量是顾客满意的最主要因素，而满意又是企业维持老客户，保持竞争优势的基础。在物流活动中，物流服务质量是物流企业获得生存和发展，赢得竞争优势的一项关键因素。如何提高物流服务质量已成为物流企业的一个关键问题，而本文就是对物流服务质量的指标体系进行探讨。 一、服务质量与物流服务质量 （一）服务质量 服务是服务营销学的基础，而服务质量则是服务营销的
核心，我们在关注有形产品质量的同时也应当关注服务质量。不论是生产企业还是服务业，服务质量都是企业在竞争中致胜的法宝。消费者对服务质量的评价不仅要考虑服务的结果，而且要涉及服务的过程。服务质量应被消费者所识别，消费者认可才是质量。 服务质量（quality of service，QoS ）是指服务能够满足规定和潜在需求的特征和特性的总和，是指服务工作能够满足被服务者需求的程度。是企业为使目标顾客满意而提供的最低服?账?平，也是企业保持这一预定服务水平的连贯性程度。 服务质量最表层的内涵应包括服务的安全性、适用性、有效性和经济性这样的一般要求。服务质量是服务本身的特性与特征的总和，也是消费者感知的反应，因而服务质量是由服务的技术质量、职能质量、形象质量和真实瞬间构成。 （二）物流服务质量 物流企业和生产制造企业不同，物流企业向市场上提供的产品是服务，其产品的特殊性决定了物流服务质量管理在物流企业中的重要地位。 物流服务质量（logistics service quality，LSQ）是指物流服务提供商（包括第三方物流企业和企业物流服务部门）提供的物流服务所固有的可区分的特征满足顾客要求的程度。物流服务固有的可区分的质量的特征称为物流服务属性或
数据质量审核评估制度
数据质量审核评估制度 为切实提高统计数据质量，有效促进各专业间统计数据衔接，更好地为地方党政领导、有关部门及全县经济社会发展服务，特制定本制度。 一、基本要求 1、建立数据质量评估小组 建立以局长为组长、副局长为副组长、各科室负责人和相关专业为成员的数据质量评估小组。数据质量评估小组负责对本局各专业报表的主要统计数据进行评估。凡涉及数据质量评估内容的统计报表，必须经评估后才能正式上报。评估工作由综合科牵头，组织召开评估会议。 2、严格执行国家、省、市统计局和上级调查队制订的统计方法制度 各科室、各专业必须严格按照统计方法制度规定的统计范围、指标口径、核算原则、计算方法、资料收集渠道等各项要求，开展统计调查工作。对基层提出的统计业务问题，应严格按照统计制度的规定予以答复。对统计制度和指标解释中不够明确或需要根据实际情况酌情处理的问题，应请示上级统计调查部门，不能以任何理由自行其是。 3、建立数据质量责任制 数据质量评估小组组长对所监控的主要统计数据质量负领 导责任，副组长负直接责任，各成员和专业人员负具体责任。各专业要认真做好培训、布置、收表、审核、数据处理、评估、上报等各环节工作，增强在各阶段工作中的质量意识，并采取具体
的质量控制措施，以保证主要统计数据能够客观真实地反映我县经济社会发展的状况。 二、评估内容 需要进行评估的数据必须是按科学的调查方法，经过数据采集、数据处理等环节所形成的各类月度、季度、年度统计调查数据。 三、评估前准备 1、搜集相关专业的统计资料，按要求进行整理汇总； 2、整理各专业报表上报情况和数据质量情况； 3、数据的来源及数据推算情况； 4、各专业撰写自评分析报告。 四、评估方法 1、数据评估要从客观反映本地国民经济和社会发展情况的要求出发对统计数据的准确性、及时性、可比性和衔接性等数据质量的基本方面进行评估。主要评估专业进度统计数据的衔接情况、相关统计指标之间的逻辑关系、生产总值数据与主要专业统计数据之间的相关状况等。 2、各专业对本专业的统计调查数据的合理性及与相关指标匹配性进行自我评估，并将自评分析报评估小组。 3、评估小组从规模总量、增长速度、比例结构、人均水平、历史资料、内在逻辑关系及相关部门资料等方面着手，运用纵向、横向对比以及综合分析判断等方法，定期对各专业主要的统计调查数据进行质量评估。 4、评估要从调查组织过程的严谨科学性，源头数据的完整
数据质量评价模型的建立和实现重点
数据质量评价模型的建立和实现 [摘要] 本文提出了数据质量评价模型、质量校验与评价方法，论述了 “数据质量分析评价系统”的程序实现流程、总体结构及功能，介绍了系统的 关键技术及进一步的研究方向。 [关键词] 质量模型质量检验质量评价 数据作为一种资源，是支撑信息化建设和应用的主体，根据“进去的是垃圾,出来的也是垃圾”这条原理,为了支持正确决策,就要求我们所管理的数据可靠,没有错误,能够准确地反映采油厂的实际情况。胜利采油厂数据中心存放了 5千万条的数据，还在以每天2万条的速度加载，如何使这些海量数据在生产 管理、科学研究、企业决策中发挥应有作用，使用户能用、敢用、愿用，使数 据真正为企业服务，这是几乎所有信息化企业亟需迫切解决的问题。为解决数 据质量问题，各种管理手段、技术手段和新的数据评价体系不断被应用在数据 的采集和加工过程中。 一、数据质量评价模型的提出背景 采油厂的数据资源具有:横跨专业多，数据采集密度大、频度高，数据处理流程复杂等特点，为了保证数据的可用性，数据管理人员在客户端、服务器端 均设置了数据质量审核规则，但是依然不可避免存在比例较高的数据质量问题，典型的有记录不全、数据遗漏、数据错误、多义字段、矛盾值、违背业务规则、无法关联等。产生数据问题的根本原因可以归结为以下几个方面: 1.没有从数据资源的战略高度对数据质量进行统一完整的定义，导致数据 的分析评估没有统一可靠的标准； 2.数据质量还停留在定性评价,不能实现精确的量化评价，只是在业务需要某个数据时,才到库里去手动统计,无法动态记录某个单位、某个月的真实数据 质量发生情况,导致数据质量考核缺乏可信的数据依据,大大影响考核力度; 3.没有一个能同时面对用户、专业部门、数据管理人员的可视化的数据质 量监控评价平台,三方无法共享一个平台,共同实行数据管控一体化,导致业务规则的变更滞后,问题数据在库中的长期滞留; 4.也许有了N个业务模型,但是没有把它放到时间轴上去控制流程,导致实 际生产中应该发生的活动的部分生产数据遗漏； 虽然影响采油厂数据质量的原因是多方面的，但主要的原因还是集中在管理、制度和数据采集加工规范化方面。对于如何通过管理、制度、标准和流程 来控制数据质量,提高数据可信度,我们提出建立采油厂统一的数据质量分析评 价模型，使用管理手段和技术手段相结合的办法,建立一套完善的数据定义、控制、评估流程，依托科学严谨的数据监督和质量控制体系持续地改进数据质量。 二、数据质量分析评价模型构成 构成数据质量分析评估模型的要素分别为:基础模型、数据质量辅助模型、数据质量定义模型、数据质量控制模型、数据质量评价模型。 1.基础模型。基础模型部分是整个模型框架的支撑核心部分，其他质量模 型的定义和控制必须以基础模型中的计划和标准为依据。基础模型主要是映射、定义数据采集标准,上载分单位的采集计划,同时纳入了约束规则定义规范、控 制规则定义规范、模板定义规范。