统计数据质量及其评估方法
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
所属行业：热力生产和供应 工业污染源全面达标排放自行评估报告 ******** 201*年*月*日
目录 前言 0 一、目的及意义 0 二、评估依据 0 （一）法律依据 0 （二）污染物排放标准 (1) (三)污染物排放总量控制因子和控制指标 (3) 三、企业概况 (4) （一）企业基本信息 (4) （二）企业排污许可证情况 (7) （三）2015年以来公众投诉、环保部门行政处罚及执行情况 (7) （四）信息公开情况 (8) 四、主要设备和生产工艺 (8) 五、主要污染源及环保设施 (12) （一）废气 (12)
（二）废水 (14) （三）固体废物（危险废物） (16) （四）噪声 (16) （五）在线监控设施安装、联网及运行 (17) 六、污染物达标排放评估 (19) （一）监测情况 (19) （二）监测结果 (19) 七、污染物排放总量达标评估 (21) 八、评估结论 (22) 九、存在问题及改进措施 (23)
前言 为贯彻落实环保部《关于实施工业污染源全面达标排放计划的通知》、《吉林省工业污染源全面达标排放评估办法》等相关要求，我单位编制了《******有限公司工业污染源全面达标排放自行评估报告》，评估报告采用我单位经省环保厅批准的第三方环保检测机构检测数据对目前运行的*-*#锅炉进行达标评估，此次自行评估报告所提交的材料均真实、准确，如有不实之处，愿负相应的法律责任，并承担由此产生的一切后果。 一、目的及意义 为贯彻落实《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》、《国务院办公厅关于印发控制污染物排放许可制实施方案的通知》的精神，落实环保部《关于实施工业污染源全面达标排放计划的通知》、吉林省环保厅《吉林省工业污染源全面达标排放评估办法》要求，提高我单位环境保护主体责任意识，加强环境保护工作力度，努力推进我单位污染源实现全面达标。 二、评估依据 （一）法律依据 (1)《中华人民共和国环境保护法》（） (2)《中华人民共和国大气污染防治法》（）
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。 第九条：对统计数据出现错误、瞒报、拒报、伪造篡改统计资料的，在查清事实、分清责任的基础上，对责任人扣发当月适当绩效奖金，同时科室负责人承担连带责任。情节严重、造成重大后果或不良影响的，依据医院相关处理办法进行处理。
如何提高统计调查数据的质量 摘要:本文通过对国际上统计数据质量的研究现状进行汇总分析，结合我国的实际情况，对我国统计工作提出建议。 关键词：统计数据质量 Abstract: This article is going to put forward some suggestions for China’s statistical work through analyzing the studies on quality of statistical data. Key words: statistical data quality. 统计数据的质量是一个国家统计机构的“生命”。数据质量的好坏，不仅影响 到一个国家统计机构的形象，而且对以此数据为决策依据的后果起着至关重要的 作用。随着经济全球化进程的加快，特别是随着信息化网络技术的逐步普及，社 会各界对统计信息的需求越来越广泛，一方面对统计数据质量提出更高的要求， 赋予其更广泛的内涵，另一方面一些辅助技术的发展也为提高统计信息的质量提 供了所需的条件和技术设备。近20年来，国际统计界一直就如何提高统计数据 质量的问题开展深入的讨论与研究。关于统计数据质量问题的研究呈现了两个新 的趋势：一是数据质量的概念从狭义向广义方向发展，提出了多维的、全方位的 数据质量概念；二是建立一套全面的、系统的统计数据质量评价和管理体系，以 提高统计数据的质量。下面将全面系统地阐述统计数据质量的概念和衡量标准， 介绍国外数据质量评价和管理的方法和经验，并在此基础上，提出加强我国统计 数据质量管理的建议。 一.统计数据质量的涵义 由于统计是对某一事物现象总体的估算而不是精算，这种估算的准确性如 何，成为有关人士长期关注的焦点。在人们的一般观念中，准确性是统计数据质 量的同义词，统计误差越小，数据质量就越高。在20世纪80年代以前，国际 统计界基本上是以提高数据准确性为出发点，从数理统计和抽样技术角度，大量 研究如何缩小统计误差、提高数据质量。在这一时期，数理统计和抽样技术理论 方法得到较大的发展，并在统计实际工作中被广泛应用。然而，随着人们质量观 念的变化，质量不仅仅单纯是指产品或服务的使用性能，还包括产品或服务对用
常用统计分析方法 排列图 因果图 散布图 直方图 控制图 控制图的重要性 控制图原理 控制图种类及选用 统计质量控制是质量控制的基本方法，执行全面质量管理的基本手段，也是CAQ系统的基础，这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。 常用统计分析方法与控制图 获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从中提取出有价值的信息成分。 常用统计分析方法 此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。 排列图 排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具. 1.排列图的画法
排列图制作可分为5步: (1)确定分析的对象 排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等. (2)确定问题分类的项目 可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。 (3)收集与整理数据 列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。 (4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi 首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi (1) 式中，f为各项目发生频数之和。 (2)
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
XXXX有限公司合规性评价报告 编制单位：生产安全部编制审核：姚中红 编制批准：董泽友 编制时间：2014年12月受控状态：
合规性评价报告 评价目的：为了验证和评估环境、安全方针目标指标实现程度，保证环境、职业健康安全管理体系符合法律、法规及标准和其他要求，特对公司的产品、活动和服务中适用的法律、法规和其他要求遵守情况进行评价。 评价时间：2014年12月20日 评价地点：新办公楼三楼会议室 评价范围：公司活动、过程、产品和服务中适用的环境管理体系和职业健康安全管理体系法律、法规和其他要求 评价人员：公司高管、生产安全部、企管部、生产车间 评价依据：法律、法规和其他要求执行情况 评价内容： 一、工艺流程简介 钛白粉生产流程长、工艺复杂，包含绝大多数化工单元操作工艺，现有工程主要包括钛精矿（高钛渣）粉碎、酸解及酸解尾气处理、钛液澄清及控制过滤、钛液的浓缩、水解、过滤、水洗、漂洗、盐处理、煅烧及煅烧尾气处理、成品粉碎及包装、分散湿磨、表面处理、过滤洗涤、干燥、微粉碎及成品包装等主要工序组成。
生产工艺流程及排污节点图 产品：钛白粉
二、环境管理合规性评价 1、三废治理措施 （1）废水 生产污水进入调节池，调节水质水量，调节池中的废水由泵送入中和曝气池，中和剂使用石灰乳和电石渣，在中和池加入中和剂的过程中用空气进行搅拌、氧化，污水经过中和氧化后生成硫酸钙沉淀物，然后进入沉淀池，污水在沉淀池内进行固液分离，沉淀上清液排至清水池，清水池内处理后污水用泵提升，部分回用，部分外排。沉淀的泥浆用泵送入快开式板框压滤机进行脱水，脱水后泥饼（含水率50%）外运。 考虑事故状态下污染消防排水、事故排水中可能出现的一次最大污水量，设置1000m3的事故污水池，事故池收集的污水通过污水提升泵送至污水处理站处理。 电石渣 生产污水 部分回用 污水处理工艺流程图 现有污水处理站处理能力为700t/h，φ20m沉淀池2座、φ30m沉淀池1座、280m2快开式板框4台、400m2快拉式板框2台、560m2厢式板框1台。新建污水处理站的处理能力为800m3/h，主要建、构筑物及设备：事故水池容积1000m3，调节池容积4000m3，中和池容积500m3×3座，直径30m沉淀池2座。事故水池提升水泵2台，混合污水提升泵2台，刮泥机2台，污泥泵（送污泥池）3台，400m2快开式板框压滤机8台，处理废水提升泵2台，鼓风机3台。 （2）废气 我公司锅炉尾气、酸解尾气、煅烧尾气SO2及酸雾均达标排放，锅炉尾气采用布袋除尘器除尘，炉内石灰石脱硫处理，酸解尾气采用水洗加碱洗进行处理，煅烧尾气采用文丘里除尘降温、水洗及电除雾进行处理。其碱洗原料为煅烧晶种制备工序的废液碱，随用随取。
大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发
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”；
V o.l 1,N o .3M ay ,2011环 境 工 程 技 术 学 报 Journa l of Env iron m ental Eng i neer i ng T echno l ogy 第1卷,第3期2011年5月 收稿日期:2011-02-16 基金项目:国家水体污染控制与治理科技重大专项(2008Z X07031-04) 作者简介:宋国君(1962 ),男,教授,博士,主要研究领域为环境规划与环境政策,s ongguo j un@vi p .s ohu.co m 文章编号:1674-991X (2011)03-0275-06 中国污染物排放标准实施评估 宋国君1 ,韩允垒1 ,何雅琪2 ,王晨 3 1.中国人民大学环境政策与环境规划研究所,北京 100872 2.中国人民大学图书馆,北京 100872 3.国家海洋局海洋咨询中心,北京 100860 摘 要:污染物排放标准的实施是政府相关部门促使排污者执行排放标准,实现 达标排放 的过程。中国污染物排放标准的实施实现了 初步达标排放 ,在一定程度上促进了环境保护技术进步;但还存在排放监测方案不足以判定 连续达标排放 ,实施手段的保障性不强,实施效率较低,缺乏评估和更新机制等问题。建议设计匹配的监测方案以促进污染源 连续达标排放 ;完善排污许可证制度以保障排放标准的有效实施;建立排放标准的评估和更新机制以及时合理地推动污染控制技术进步。关键词:排放标准;实施;评估 中图分类号:X -650 文献标识码:A DO I :10 3969 .j i ssn .1674-991X .2011 03 046 E valuati on on Imp l em entation of Chi na 's E m issi on Standards SONG Guo jun 1 ,HAN Yun lei 1 ,HE Ya q i 2 ,WANG Chen 3 1.Instit ute o f Env i ron m enta l Po li cy and P l ann i ng ,R en m i n U n i versity o f China ,Be iji ng 100872,Ch i na 2.L ibrar i es of R en m i n U n i versity o f Ch i na ,Be iji ng 100872,Chi na 3.O cean i c Consu ltati on Center ,State O cean ic A d m i n istration People s 'R epub lic of Chi na ,Be iji ng 100860,Ch i na Abst ract :Em issi o n standar ds i m p le m entati o n w as a pr ocess t h at the re levant gover nm ent depart m ents urged the dischargers to carr y out e m issi o n standards to achieve the ob jectives o f co m pliance e m ission .The i m p l e m en tation of Ch i n a s e m ission standards had realized t h e status o f i n itial co m pliance e m issi o n and pro mo ted the env ironm enta l pro tecti o n and techno l o gy advance m ent i n so m e degree .H o w ever ,it still had so m e prob l e m s ,for i n stance ,the e m issi o n m on itoring sche m es cou l d not fully j u dge the d ischargers reach i n g t h e status o f continuous co m pliance e m issi o n ;i n de mn ifi c atory o f i m p le m entation m eans w as not strong enough ;i m p le m entation efficiency w as l o w ,eva l u ation and update m echanis m w ere lack.Itw as reco mm ended that corresponding e m ission m on itoring sche m es shou l d be desi g ned to achieve the status o f conti n uous co m pliance e m i s sion ,per m it syste m be co m pleted to guarantee effective i m p le m entation of e m ission standar ds ,and the m echanis m s o f assess m ent and update of e m ission standards be estab li s hed to pr o m o te the po ll u ti o n contr o l technology advance m en t ti m ely and reasonab l y .K ey w ords :e m ission standards ;i m ple m entati o n ;eval u ation 1 污染物排放标准实施的含义与目标 1 1 污染物排放标准 污染物排放(控制)标准是根据环境质量目标 的需求、污染控制技术的进展,并考虑社会的经济承受能力,对排入环境的有害物质和产生污染的各种因素所做的限制性规定,是对污染源排放污染物的 种类和最高允许排放量所规定的统一的、定量化的
软件系统质量 记分办法，可以按照月，季或者年进行记分合计，每分对应相应的价格进行奖惩。 上线前 需求覆盖率，至少95%； 问题遗留率，最高5%； 严重BUG比率，最高10%； 试运行过程 初期故障率：指软件在初期故障期（一般以软件交付给用户后的三个月内为初期故障期）内单位时间的故障数。一般以每100小时的故障数为单位。可以用它来评价交付使用的软件质量与预测什么时候软件可靠性基本稳定。初期故障率的大小取决于软件设计水平、检查项目数、软件规模、软件调试彻底与否等因素 偶然故障率：指软件在偶然故障期（一般以软件交付给用户后的四个月以后为偶然故障期）内单位时间的故障数。一般以每1000小时的故障数为单位，它反映了软件处于稳定状态下的质量 运维过程 平均失效间隔时间（MTBF） 指软件在相继两次失效之间正常工作的平均统计时间。在实际使用时，MTBF通常是指当n很大时，系统第n次失效与第n+1次失效之间的平均统计时间。 国外一般民用软件的MTBF大体在1000小时左右。对于可靠性要求高的软件，则要求在1000~10000小时之间。 考核办法：小于1000小时，记10分； 小于500小时，记20分； 小于200小时，记30分； 小于100小时，记50分并记严重缺陷。
易用性指标 易用性可通过多方评审来确定，分优秀、良好、一般、较差、极差；较差，记10分；极差记20分并需进行整改。 性能质量 吞吐率 单位时间软件的信息处理能力（即各种目标的处理批数）。软件必须具有处理海量数据的能力。吞吐率就是体现该能力的参数。随着信息的泛滥，要求软件的吞吐率应该达到数百批 最大并发用户数 系统在用户使用峰值时能够承载的最大用户使用数量，需要通过测试确定，也可由用户指定，通常如果100用户数量，采用80?20原则计算得到每小时峰值活动用户数6.667 /小时 性能每下降5%，记10分，下降超过30%记30分，并需要性能调优。 响应时间 稳定性 平均失效恢复时间 指软件失效后恢复正常工作所需的平均统计时间。对于软件，其失效恢复时间为排除故障或系统重新启动所用的时间，而不是对软件本身进行修改的时间（因软件已经固化在机器内，修改软件势必涉及重新固化问题，而这个过程的时间是无法确定的）。 1小时以内，记1分
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
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
薪酬调查数据统计分析方法 对调查数据进行纠正整理的基础上，得出被调查的劳动力市场的薪酬分布的情况。通常薪酬调查数据的统计分析方法有：数据排列法、频率分析法、居中趋势分析法、离散分析法、图表分析法、回归分析法。下面对这几种方法分别作详细的介绍，我们很可能在看一些咨询公司或者政府部门的薪酬调查的报告中都要用这些方法，或者其中的部分方法。 1、数据排列法 统计分析的方法常采用数据排列法。先将调查的同一类数据由高至低排列，再计算出数据排列中的中间数据，即25%点处、中点即50%点处和75%点处。工资水平高低企业应注意75%点处，甚至是90%点处的工资水平，工资水平低的企业应注意25%点处的工资水平，一般的企业应注意中点工资水平，下表是调查的部门文员岗位的工资数据。 2、频率分析法 如果被调查单位没有给出某类岗位完整的工资数据，只能采集到某类岗位的平均工资数据。在进行工资调整数据分析时，可以采取频率分析法，记录在各工资额度各类企业岗位平均工资水平出现的频率，从而了解某类岗位人员工资的一般水平。为了更直观地进行观察，还可以根据调查数据绘制出直方图（下图二）。从下表一和下图二中很容易看出，该类岗位人员的工资主要浮动围介于1800元和2400元之间，这也就是大部分企业为该类岗位人员支付的工资围。 表一分析的是部门文员岗位的工资频数分布情况。
3、趋中趋势分析法 趋中趋势分析是统计数据处理分析的重要方法之一，具体又包括以下几种方法： （1）简单平均法 简单评价法是根据薪酬调查的数据，采用以下计算公式求出某岗位基本工资额，作为确定本企业同类岗位人员工资的基本依据。这种方法用起来比较简单，但异常值（主要是最大值与最小值）有可能会影响结果的准确性，因此采用简单平均法时，应当首先剔除最大值与最小值，然后再作出计算。 （2）加权平均法 采用本方法时，不同企业的工资数据将赋予不同的权重，而权重的大小则取决于每一家企业在同类岗位上工作的工作人数。也就是说，当某企业中从事某类岗位工作的人数越多，则该企业提供的工资数据，对于最终平均值的影响也就越大。在这种情况下，规模不同的企业实际支付的工资会对最终调查结果产生不同的影响。因此，采用加权平均法处理分析数据比简单评价法更具科学性和准确性。在调查结果基本上能够代表行业总体状况的情况下，起经过加权的平均数更能接近劳动力市场的真实状况。
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)
附件2 海南省工业污染源全面达标排放 评估报告编制大纲
一、目的及意义 贯彻落实党的十八届五中、六中全会精神，以及《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》《国务院办公厅关于印发控制污染物排放许可证实施方案的通知》要求，加大环境保护和生态文明建设力度，提高企业环境保护主体责任意识、推进升级改造和产业结构调整，促进工业污染源实现全面达标。 二、评估依据 （一）环保部《关于实施工业污染源全面达标排放计划的通知》（环环监[2016]172号） （二）海南省生态环境保护厅《关于印发<海南省工业污染源全面达标排放计划实施方案>的通知》 （三）环境影响报告书（表）和验收报告 （四）排污许可证 （五）排放污染物监测报告 三、企业概况 （一）企业基本信息 简要概述企业基本情况，主要包括企业名称、法人代表、地理位置、行业类别、企业规模、建设时间、投产时间、生产经营现状、主要产品、设计能力、年度实施生产能力、环境管理工作等情况。 （二）企业排污许可证情况 说明企业排污许可情况（以表格形式为主）。 表3 排污许可规定污染物排放情况表 *新排污许可证未发放的工业企业，按环评批复的标准执行；行业排放标准已修改的按最新标准执行；有特征污染物排放的企业的排放标准和排放量按最新国家标准执行；排放总量按排污许证许可总量执行。 （三）环境应急预案编制（演练）情况 环境应急预案的编制、演练、应急物资贮备等情况，未编制突发环境事件应急预案的企业要按照《突发环境事件应急管理办法》有关规定制定应急预案。 （四）2015年以来公众投诉、环保部门行政处罚及执行情况 2015年以来发生的环境纠纷、环境信访、群众举报的处理整改情况；环境违法行为查处、整改情况（包括主要环境违法行为、环保部门处罚文件、整改落实情况）。
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。