浅谈城镇住户调查数据质量评估方法

浅谈城镇住户调查数据质量评估方法
浅谈城镇住户调查数据质量评估方法

浅谈城镇住户调查数据质量评估方法

抽样调查的实质主要是通过样本指标推算总体指标,产

生一些误差是必然的;因此,样本的选择和抽取方法,对于抽样的推断结果有着至关重要的作用。同时,合理地评估样本数据既是非常重要的,也是必要的。在我们实际的工作中,对于抽样调查方法等工作比较重视,而对抽样样本的评估缺少

全面系统的分析。本文结合城镇住户调查统计工作,对城镇住户数据质量评估内容、标准和方法,提出浅薄的看法。

一、建立数据质量评估制度

数据质量是住户调查工作的根本,而数据评估是提高数据质量的重要手段和环节。为切实提高城镇住户调查能力、提高调查数据质量、提高统计公信力,各级调查队必须建立数据质量评估制度,使得数据评估常态化、制度化、规范化,提高数据评估审核的科学性、客观性和可操作性。

二、数据质量评估标准

城镇住户调查数据评估以提高城镇住户调查数据的科学性、代表性和真实性为主要目的,以《中华人民共和国统计法》和城镇住户调查方法制度为依据,按照“科学、及时、可操作”的原则,高度关注城镇住户调查的样本代表性,使得调查样本能够真实地反映城镇居民的总体结构,这是保证住户调查数据质量的起始环节。同时,调查数据能准确反映城镇居民生活的实际情况以及一段趋势内城镇居民生活的变

化情况,这是城镇住户调查的根本任务,也是提高数据质量的重要检验手段。

三、数据质量评估办法

(一)样本代表性评估

#样本代表性是住户调查工作的基础,样本结构存在问题将直接影响数据质量。一般情况下抽样的总体分布大部分是正态的或者接近于正态的,或者只要是抽样样本均值的分布

呈正态的或者接近于正态分布的,就认为符合抽样理论要求,可以进行样本抽样,进行总体的推断,这是前提的条件;但是有一些总体分布非常不均匀,分布不合理,明显属于偏态。这主要是由于总体分布不均匀,或抽样方法不当,导致样本的分布不合理,或采取人为随机的方式抽取一定的比例时,很容易造成样本分布的系统偏差性。数据质量评估应首先检查各地是否按照城镇住户调查制度抽选和轮换样本。评估样本代表性主要有两个内容:一是城镇住户大样本调查与常规调查样本的代表性评估;二是非正常换户后对新换户样本的代表性评估。评估时重点注意以下方面:

⒈平均户规模及家庭类型的代表性。户规模与收支指标变动程度直接相关,要利用全面统计资料(人口普查、户籍统计、劳动工资等)和大样本调查资料进行样本的一致性分析,检查常规调查户中平均户规模及不同规模类型家庭的构成与总体是否一致。尤其要重视样本轮换及非正常换户前后平均户规模及家庭类型构成的变动情况。

⒉人口及就业结构的代表性。要利用全面统计资料和大样本调查资料,检查常规住户调查的家庭人口结构与总体是否一致,就业人员的就业情况、行业、职业等构成与总体是否一致,就业人口、离退休人口的比例与总体是否一致。

⒊主要指标的计算。计算样本轮换及非正常换户前后人均可支配收入、人均消费性支出、家庭人口三项指标的平均值、方差、臵信区间和抽样误差。指标变动幅度较大的,要找出原因及解决办法。

(二)数据匹配性评估

进行数据匹配性评估时,应高度关注城镇住户调查数据内部的逻辑性和科学性,加强对同一时期内相关数据和历史数据在宏观层面上的把握,强化数据匹配性评估。评估分析主要从以下几方面着手:

⒈加强指标内部的对比验证。一是进行城镇住户调查历史数据纵向比对,通过观察历史数据的变动规律,分析当期主要收支指标变动幅度与全省或全国数据相差是否在±3%范围内,重点对同比增幅(或降幅)较大的数据进行评估审核;二是对收支数据的平衡关系、收入增长幅度与支出增长幅度是否匹配、分项收入的增长趋势是否匹配等内部指标的对比验证。

⒉关注同一经济带的数据比对。由于经济社会的发展存在地区差异,同一经济带的发展趋势存在可比性。比较主要收支指标的发展速度时,可结合所属同一经济地带其他地区的相同指标及其历史数据进行趋势比对。

⒊注重对衍生指标的分析。对恩格尔系数、平均消费倾向、基尼系数等重要衍生指标进行趋势分析,重点关注这些指标的变化趋势是否能准确地反映本地经济发展趋势,和历史数据的走向是否衔接。要注意和同类型地区的相同指标进行比较,观察指标数值是否符合客观实际。

(三)数据协调性评估

数据的协调性评估遵循“科学、及时、可操作”的原则,充分利用其他统计指标及相关部门的行政记录对城镇住户调查数据进行全面的协调性分析。进行数据协调性分析时,应加强对同一时期内相关统计专业数据、部门数据在宏观层面上的把握,强化数据协调性评估。评估分析主要从以下几方面着手:

⒈重视与相关统计专业指标进行横向比对。住户收支数据应与国内生产总值、就业人员工资、银行现金收入中城乡个体经营收入、社会商品零售额等宏观经济指标的水平和增长趋势基本一致。并利用数据评估分析表提供的GDP、城镇职工工资水平、城镇单位从业人员数量、社会商品零售总额、财政收入、城乡储蓄存款变动额、银行现金收入中城乡个体经营收入等相关指标进行评估。住户调查中的职工人均工资及补贴收入要与劳动工资中的劳动者人均劳动报酬相比较。比较消费性支出与社会消费品零售总额增幅,分析变动幅度是否协调。

⒉加强与其他部门行政记录进行同期对比。如离退休人员养老金收入要与劳动和社会保障局提供的社会养老保险支

出和人事局提供的机关事业单位离退休人员养老金进行比较。比较人均可支配收入和个人所得税增幅的变动趋势是否协调等。

⒊规范协调性评估过程。进行协调性评估之前,要分析对比指标的定义、调查期、覆盖范围、口径是否一致。如果不一致,则分析两者的差距及其产生原因。计算对比指标的同比增幅,观察指标数值与历史数据是否协调,结合当地出台的新政策、新规定,分析增幅差异的内在原因。

(四)多阶段数据评估

通过采用趋势分析、对比分析、影响因素分析、相关指标分析、逻辑性评估、基础性评估等方法对统计数据质量进行评估,从而提高统计数据质量。主要做法:

1、在做好每月报表检查审核的同时,按照每季一小评、半年一大评的数据质量评估办法对城镇住户调查专业数据质量进行认真细致地评估。

2、一季度和三季度末进行科室内评估。

3、半年和全年进行综合评估,邀请队领导,队综合、消价、限下商业等相关专业人员,共同对调查重要指标进行定性评估和定量分析,提高调查数据的科学性。

四、评估后数据的修正

若数据评估发现某地区数据质量存在不匹配、不协调现象,该地区须在规定时间内提交详细的分析说明报告,经上级核准以确定是否修正其年度(季度)数据。

1、原因的分析依据样本设计、抽样过程、开户情况、样本的重要指标代表性、较大异常值的影响、数据处理中误差等内容分析寻找原因。

2、数据的修正必须本着问题出在哪里修正哪里的原则进行。样本差距多少,调整多少;实地调查有误,要及时组织重新复查,解决漏报或错报的问题;对于属实的异常值,要做平滑处理,并作好台帐,以备检查。

3、对于收支指标变动较大的,国家局、总队、市队要求需要做出评估的,必须在要求时限内上报数据评估分析报告。对县(市)评估发现的数据问题,县(市)队不能予以详细的有说服性的评估分析,与发展趋势相违背的,市队将保留其原始数据作为历史资料,并核定出可比增幅,作为提供党政机关使用的资料。

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

丰都县高家镇第二次全国经济普查工作总结

丰都县高家镇第二次全国经济普查工作总结 (余雪蓉) 丰都县高家镇第二次全国经济普查工作,在丰都县经济普查办公室的统一部署和指导下,在镇政府的高度重视和正确领导下,始终坚持解放思想、实事求是的指导思想,严格按照按照《全国经济普查条例》和《丰都县第二次全国经济普查工作实施方案》规定的步骤、程序和要求,紧密结合我镇实际,在时间紧、任务重的情况下,广泛动员社会力量,精心组织,统筹安排,求真务实,扎实工作,完成了普查方案设计、清查摸底、业务培训、普查表填报、普查表审核和数据录入处理上报等一系列工作,现将我街的经济普查工作总结如下: 一、加强领导,建立组织机构。 为加强对全镇经济普查工作的组织和领导,镇政府成立了高家镇第二次全国经济普查领导小组,由镇长谭宏同志任组长,分管领导谭昌勇任副组长,经济发展办、农业服务中心、国土、村建、财政、工商、税务等部门负责同志为成员,领导小组下设办公室,办公室设在统计管理办公室,并挂经济普查办公室的牌子,由经济发展办主任陶小波任办公室主任,彭学东、付玉琼、余雪蓉、熊秋银、代林娟、杨迎春为办公室成员。

在村级普查员的选调上,我们坚持以乡镇建议与各村推荐相结合的原则,选用了一批在村里工作时间较长、业务素质较高的人担任基层普查员,他们中的很多人经历了2004年第一次全国经济普查,具有丰富的实践经验,对普查工作的开展提供了人员保障。 二、精心制定方案,全面布署普查工作。 镇经济普查办公室根据《第二次全国经济普查方案》和《丰都县经济普查方案》,同时结合我镇实际情况,制定了一套完整的适合我镇实际的《高家镇第二次全国经济普查实施方案》,经镇经济普查领导小组审定通过,下发各村(社区)及相关部门贯彻执行。方案对普查的目的、范围、普查内容、组织领导、实施步骤、调查方式、数据处理、质量控制等方面工作进行了周密的安排和布署。 三、落实经费,为经济普查工作的顺利开展提供后勤保障。 常言道“兵马未动,粮草前行”,工作经费的落实和到位是经济普查工作的前提和关键。依据县经普办下发的《关于尽快落实第一次经济普查经费的通知》,镇经普办列出了经济普查经费预算表,附详细报告,呈送镇领导,取得镇领导的重视和支持。在镇财政比较紧张的情况下,拨付1万多元作为经济普查的工作经费,以保障工作质量。在工作经费落实以后,各项工作都有条不紊地开展起来,从而为经普工作的顺利开展提供了有力的后勤保障。

DCAM:数据管理能力评估模型(word)

DCAM 数据管理能力评估模型 本文介绍EDM 企业数据管理理事会"DCAM 数据管理能力评估模型" ?DCAM简介 ?DCAM主要内容 ?DCAM评估模型 ?DCAM评估报告(案例) DCAM 简介 DCAM 数据管理能力评估模型是EDM 企业数据管理理事会基于全球领先企业/组织的最佳实践,综合跨企业数据管理经验形成。DCAM 数据管理能力评估模型定义并发布了企业所需的数据管理能力,强调以数据战略和数据治理驱动开展数据管理在技术和规程最佳实践,基于业务价值和业务目标实现,开展数据管理的基本原则。 ?数据被企业作为融合业务和组织过程的核心要素之一; ?数据生命周期的管理和实现是企业利用数据获得降本增效、自动化运营、归并冗余系统、最优化协调增强客户服务的关键。 DCAM 考虑的主要问题 ?较多组织对于数据管理概念模糊,理解不清; ?组织中的数据已然是无处不在,缺乏良好的框架进行管理; ?大量的数据零散在各个业务应用系统中,或是凌乱堆放在数据仓库中需要管理; ?数据的归属、可信和可靠性难以确认,数据带来的业务冲突和阻断带来挑战; ?不良数据所形成的数据基础,难以获得组织的分析、洞察,影响业务协同和客户服务。

?数据的术语、命名、约定等,成为实现业务、数据、IT一致性的关键,诸多业务、IT的阻力屡见不鲜; 当前企业数据管控环境可体现为,如下5个方面: 1.遗留问题,缺乏统一的技术和操作环境; 2.过于简单,缺乏整体复杂度考虑; 3.业务一致性,缺乏对数据精准的理解; 4.数据质量,缺乏数据协同和转换环境下的数据质量管理; 5.技术实现,缺乏数据集成和平台管控。 DCAM 价值 ?DCAM 提供企业数据管理现状指导和建议; ?DCAM 提供企业数据管理未来目标规划建议

新津县经济普查综合评估报告 精品

新津县经济普查综合评估报告 按照第一次全国经济普查方案的总体要求,新津县的经济普查工作在上级经济普查办公室的指导下,在县委、县政府的领导下,经过各级政府经济普查办公室和全体普查人员的共同努力,基本完成了二、三产业法人单位、产业活动单位和个体经营户的普查登记、审核、编码、录入、查询修改、数据处理和汇总等工作,现将全县经济普查主要数据质量情况评估报告如下: 一、经济普查数据基本情况 (一)基本情况 全县逐级汇总共有二、三产业法人单位1582个,其中单产业法人1525户,多产业法人单位57户,产业活动单位1753户,其中多产法人所属的产业活动单位228户,从业人员58835人;个体经营户15579户,从业人员42126人,营业收入或产值282550万元。按机构类型分,企业法人1001户,事业法人202户,机关法人91户,社团法人60户,其他法人228户,其中民办非企业26户。与第二次基本单位普查相比,全县经济总量大幅增长,经济结构有所调整。 (二)工业 全县共有工业企业376户,其中规模以上工业企业69户,占全县工业企业的18.35%,规模以下工业企业307户,占全县工业企业81.65%。据普查,到2004年底,全县工业企业从业人员26456人,工业总产值46.66万元;其中规模

以上工业企业从业人员17282人,占全县工业企业从业人员的65.32%,工业总产值36.9亿元,占全县工业总产值的79.08%。 (三)建筑业、房地产 到2004年底,我县共有建筑业企业30户,房地产企业12户,物业、中介企业8户,共计从业人员14138人,全年营业收入或产值45975.7万元。其中资质以上建筑业企业23户,资质以外建筑业企业7户,房地产企业12户,房地产物业管理企业5户,房地产中介服务企业3户。 (四)商业 全县共有商业企业264户,从业人员2352人,全年营业收入217712.4万元,其中限额以上批零企业3户,从业人员134人,营业收入748358万元;限额以下批零企业238户,从业人员1726人,营业收入138967.3万元;限额以上住宿和餐饮企业1户,从业人员85人,营业收入3707万元;限额以下住宿和餐饮企业22户,从业人员2352人,营业收入217712.4万元。 (五)服务业 此次经济普查我县共有服务业企业178户,从业人员人,营业收入30218.3万元;行政事业单位555户,从业人员11923人;交通运输及电信企业13户,从业人员581人,营业收入2405.1万元。 二、确保普查数据质量所采取的措施和办法 这次经济普查是历年来普查范围最广、技术难度最大

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;

软件质量评估办法

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 ;95%需求覆盖率,至少 ;5%问题遗留率,最高 BUG严重;10%比率,最高 试运行过程 内(一般以软件交付给用户后的三个月内为初期故障期)指软件在初期故障期初期故障率: 可以用它来评价交付使用的软件质小时的故障数为单位。100一般以每单位时间的故障数。 量与预测什么时候软件可靠性基本稳定。检查项目初期故障率的大小取决于软件设计水平、 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) 小时的故障数为单位,它反映了软件处于稳定状态下1000内单位时间的故障数。一般以每 的质量 运维过程 )MTBF平均失效间隔时间(

通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, 次失效之间的平均统计时间。n+1次失效与第n很大时,系统第n常是指当 小时左右。1000大体在MTBF国外一般民用软件的则对于可靠性要求高的软件, 小时之间。1000~10000要求在 分;10小时,记1000考核办法:小于 分;20小时,记500小于 分;30小时,记200小于 分并记严重缺陷。50小时,记100小于 易用性指标 分;极差10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 分并需进行整改。20记 性能质量 吞吐率 。软件必须具有处理海量数据的能单位时间软件的信息处理能力(即各种目标的处理批数) 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 也可由用户指定,需要通过测试确定,系统在用户使

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

上海第四次经济普查领导小组办公室

上海市第四次经济普查领导小组办公室 沪经普办字〔2018〕12号 关于印发《上海市第四次经济普查单位 清查工作办法》的通知 各区经普办,市监狱管理局、上海化工区管委会、光明食品(集团)有限公司经普办,市经普办各成员单位: 现将《上海市第四次经济普查单位清查工作办法》印发给你们,请结合本地区、本部门实际,认真贯彻落实。 上海市第四次经济普查领导小组办公室 2018年8月13日 - 1 -

上海市第四次经济普查单位清查工作办法 单位清查是经济普查的一项重要的基础性工作,是准确确定普查对象,规范界定各类普查报表实施范围,确保普查工作顺利开展的关键。为做好本市第四次经济普查的单位清查工作,根据《全国经济普查条例》和上海市第四次经济普查工作要求,制定本办法。 一、清查目的 摸清本市行政区域内从事经济社会活动的各类法人单位、产业活动单位以及从事第二产业和第三产业个体经营户的基本情况和分布状况,准确界定本市第四次经济普查的对象与种类,明确各级普查机构与相关部门的普查登记责任,确保普查表发放种类准确、普查单位不重不漏,为普查培训和普查登记等工作奠定基础。 二、清查对象和范围 单位清查的对象为本市行政区域内从事经济社会活动的全部法人单位、产业活动单位,以及从事第二产业和第三产业的个体经营户。具体范围包括:农、林、牧、渔业,采矿业,制造业,电力、热力、燃气及水生产和供应业,建筑业,批发和零售业,交通运输、仓储和邮政业,住宿和餐饮业,信息传输、软件和信息技术服务业,金融业,房地产业,租赁和商务服务业,科学研究和技术服务业,水利、环境和公共设施管理业,居民服务、修理和其他服务业,教育,卫生和社会工作,文化、体育和娱乐业,以及公共管理、社会保障和社会组织等国民经济行业。 三、清查时间 单位清查工作从2018年7月开始,至2018年12月结束。 - 2 -

审核评估的方案

附件 普通高等学校本科教学工作审核评估方案 教育部 二○一三年十二月

目录 一、普通高等学校本科教学工作审核评估实施办法 二、普通高等学校本科教学工作审核评估范围

一、普通高等学校本科教学工作审核评估实施办法 为贯彻落实党的十八大和《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》精神,提高本科教育教学质量,根据《教育部关于普通高等学校本科教学评估工作的意见》(教高〔2011〕9号),现制定普通高等学校本科教学工作审核评估(以下简称审核评估)实施办法。 (一)审核评估指导思想及总体要求 1.审核评估指导思想。以党的十八大精神和教育规划纲要为指导,坚持“以评促建、以评促改、以评促管、评建结合、重在建设”的方针;突出内涵建设,突出特色发展;强化办学合理定位,强化人才培养中心地位,强化质量保障体系建设,不断提高人才培养质量。 2. 审核评估总体要求。审核评估坚持主体性、目标性、多样性、发展性和实证性五项基本原则,实行目标导向,问题引导,事实判断的评估方法。主体性原则注重以学校自我评估、自我检验、自我改进为主,体现学校在人才培养质量中的主体地位;目标性原则注重以学校办学定位和人才培养目标为导向,关注学校目标的确定与实现;多样性原则注重学校办学和人才培养的多样化,尊重学校办学自主权和自身特色;发展性原则注重学校内部质量标准和质量保障体系及其长效机制的建立,关注内涵的提升和质量的持续提高;实证性原则注重依据事实作出审核判断,以数据为依据、以事实来证明。 本次普通高等学校本科教学工作审核评估时间为2014年至2018年。 (二)审核评估对象及条件 3. 审核评估对象。凡参加普通高等学校本科教学工作水平评估获得“合格”及以上结论的高校均应参加审核评估。参加普通高等学

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

教学质量评价方法

教学质量考核评价办法 第一章总则 第一条教学质量工作是我院教学的中心工作。为了进一步深化教学改革,提高系(部)教学质量,建立科学、规范的教学质量评价体系,调动各系(部)教学管理的积极性与主动性,全面提高学院的教育教学水平,特制定本办法。 第二章指导思想与原则 第二条系(部)教学质量的考核评价以《大同煤炭职业技术学院教学质量监控与保障制度》为依据。遵循教育规律,结合学院实际,坚持以评促建、以评促改、重在建设的指导思想,充分调动各系(部)教学工作的积极性、主动性和创新性,促进教学工作健康、有序地进行,切实提高系(部)教学管理的质量与水平。 第三条系(部)教学质量的考核评价坚持客观、公正、公平的原则,实行条件、过程、效果相结合;定性考核与定量考核相结合;科学性与导向性相结合的方法,合理利用必要的行政和经济手段,引入竞争和激励机制,逐步推进系(部)教学管理的规范化,制度化和科学化,以适应新世纪对高等教育的发展要求。 第三章组织领导

第四条学院专门成立系(部)教学质量考核评价领导小组,组长由主管教学副院长担任,教务处处长为副组长,其他成员为教务处副处长、教务督导组专家及教务处干事等。 第五条教学质量考核评价办公室设在教务处,负责考核资料的收集、整理和汇总等日常工作。 第四章考核评价程序 第六条系(部)教学质量的考核评价工作每月进行一次(与学院考核办考核相结合),结果报考核办汇总。 第七条考核工作首先由各系(部)按照考核评价办法规定的考核评价内容和要求,进行相关材料、信息的准备并提供有关背景资料,然后由学院考核评价领导小组成员按照考核评价办法查阅有关背景资料,给出评价结果,报学院考核办汇总。 第五章考核办法 第八条系(部)教学工作考核分为六个方面,即工作状态、教学基本建设、教学任务、教学效果、教科研成果和特色项目六个方面的内容。 第九条工作状态考核(100分) 工作状态考核分为:岗位职责(20分),计划管理(10分),教学状态(20分),教学研究(15分),教学档案管

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”;

第四次全国经济普查业务流程

普查业务流程 普查的业务流程主要包括:制定普查方案,普查区划分及绘图,普查指导员和普查员选聘及培训,编制清查底册,实施单位清查,登记准备,普查登记,普查数据检查、审核与验收,普查数据汇总,普查数据质量抽查,普查数据评估与发布,普查资料开发及普查总结等13个环节。 (一)制定普查方案(2018年1-9月)。 1.国家统计局、国务院第四次全国经济普查领导小组办公室(以下简称“国务院经普办”)制定《第四次全国经济普查方案》(7月底前)。 2.省级普查机构制定普查实施方案,并进行试点(8月底前)。 3.国家统计局、国务院经普办公布第四次全国经济普查项目及《第四次全国经济普查方案》的主要内容(9月底前)。 各地原则上不得增加普查内容,如省级确需增加的,由省统计局和省级普查办公室报请国家统计局和国务院经普办审批。 (二)普查区划分及绘图(2018年7-8月)。 1.工作准备。国务院经普办统一选定电子底图,下发普查区绘图与管理软件。普查机构开展相关培训。 2.划分普查区。省市县三级普查机构对本地管辖区域及边界进行确认,县级普查机构划分普查区和普查小区,形成普查区地图。 3.核实和验收普查区地图。县级普查机构核实并修改普查区

和普查小区边界。整理、审核、修改本级普查区地图。县级以上各级普查机构逐级验收下一级普查区地图。 具体按照《普查区划分及绘图工作细则》组织实施。 (三)普查指导员和普查员选聘及培训(2018年7-8月,11-12月)。 1.人员选聘。县级普查机构负责指导、乡级普查机构负责具体组织实施普查指导员、普查员选聘工作。 2.业务培训。对选聘的普查指导员、普查员进行业务培训,明确人员职权、职责和工作任务。 具体按照《普查指导员和普查员选聘及管理工作细则》组织实施。 (四)编制清查底册(2018年7-8月)。 1.收集整理部门数据。各级普查机构按规定的部门职责分工,向相关部门收集单位名录和相关资料。资料整理后,逐级分解至县级普查机构。 2.进行单位比对。省级或省以下普查机构将基本单位名录库与相关部门数据(不包括个体经营户数据)进行比对、合并,建立单位比对数据库。 3.生成清查底册。省级或省以下普查机构从单位比对数据库中选取部分字段,生成法人和产业活动单位清查底册。有条件的地区可生成个体经营户清查底册。

大数据环境下数据质量管理、评估与检测关键问题研究

大数据环境下数据质量管理、评估与检测关键问题研究 随着信息社会的不断发展,信息系统中充斥着海量的、多结构的、多维度的数据资源,大数据价值已被社会全面认可,如何挖掘数据价值已成为各研究领域和各行业应用领域最为关心的问题。数据究竟是垃圾还是宝藏,最重要的问题是所要分析挖掘的数据是否是高质量的,一个低质量的数据来源会使得不仅无法体现数据价值,而且可能会与实际情况背道而驰,反而起到了副作用。目前,国内外研究机构和学者针对数据质量管理与检测问题提出了多种方法论和框架,但在实际应用当中缺乏具体执行手段,使得数据质量管理实行起来困难重重。 针对数据质量管理、评估和检测的关键问题,本文做了以下工作:(1)针对数据质量管理问题,本文通过对目前国内外主流数据管理方法和框架进行了深入对比和分析,梳理出数据质量管理的通用方法流程和指标体系。提出了六项重要数据质量指标的度量方法,并提出了计算公式,为数据质量管理和评估提供了有效指导。同时,针对数据质量管理的执行情况提出了数据质量成熟度模型,为数据质量的整体评价提供了参考依据。 (2)针对数据预处理问题,本文提出了一种数据离散化预处理算法。在大数据环境中,数据产生和更新频率不断加快,更多的数据是以连续方式进入信息系统,需要进行离散化处理才能够被信息系统所处理,离散化处理效率和效果对于后续数据质量检测和评估工作起到至关重要的作用。因此,本文提出了一种高效、准确的数据离散化处理算法(ICACC,Improved class-attribute contingency coefficient Method),能够有效提升大数据应用当中连续数据转换成离散数据进行处理时的效率和准确性,算法经过实验验证相比于传统处理算法准确率提升10%。

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

电子装备软件质量评估模型分析

总第243期 2010年第1期 计算机与数字工程 Computer&DigitalEngineering V01.38No.1 44 电子装备软件质量评估模型分析+ 崔天意刘庆峰张芝龙 (91404部队秦皇岛066001) 摘要软件质量是软件的生命,软件测试和评价是保证软件质量的重要手段。没有完备的软件质量评价程序和评价方法,质量是很难保证的。文章提出了一种基于缺陷分布模型、专家知识和神经网络方法的电子装备软件专用的质量评估方法,该方法使用电子装备软件的可靠性评估值、功能分析评估值和作战效能评估指标等专用参数作为模型的输入,利用加权综合评判方法完善模型,最终输出软件质量评估值。经实装测试试验证明了该方法的可行性和有效性。 关键词电子装备软件;神经网络;作战效能;质量评估 中图分类号TP273+.4 ElectronWeaponrySoftwareQualityEvaluationMethod CuiTianyiLiuQingfengZhangZhilong (No91404TroopsofPLA,Qinhuangdao066001) AbstractThesoftwarequalityistheimportanceofthesoftware,softwaretestandevaluationaretheimportantmeanswhichpromisessoftwarequalitBTherearenocompleteevaluationprocedureofthesoftwarequalityandevaluationmethod,thequalityisverydifficultassuring.ThearticleputforwardakindofthesoftwarequalityvaluationmethodfortheelectronbattlesystemaccordingtObugdistributingexperfsknowledgeandnervenetworkThemethodusageelectronweaponrysoft—warebattleeffectetcparameterbetheimportationofmodel.theexploitationaddspowercomprehensiveadjudicateamethodestablishmentmodel.Outputsoftwarequalityvaluation.ThroughactuallypackedatesttOexperimenttOprovethepossibili—ty andusefulnessofthatmethod. Key Wordselectronweaponrysoftware,networkneuron,campaignefficiency,qualityevaluationClassNumberTP273+.4 1引言 在现代各种电子战装备系统中,以软件为核心的产品得到了广泛的应用,随着系统中软件成分的不断增加,使得系统对于软件的依赖程度越来越大,对软件质量尤其是可靠性、可维护性和功能性的要求也越来越高[1]。软件质量是软件的生命,软件测试和评价是保证软件质量的重要手段。没有完备的软件质量评价程序和评价方法,质量是很难保证的。 现役电子战装备软件在通过测试之后,各项技术指标可以达到预定要求,但不一定具有较高的作战效能。即软件技术测试合格的系统仍然不符合实际应用要求。因为软件测试只注重软件本身的故障特性,而忽略了对于装备软件至关重要的软硬件配置拟合度和战术合理性等非技术性指标。例如:软件设计的舰艇机动动作要求舰艇在短时间内转向;多种干扰样式组合导致干扰失败;电磁干扰使软件失效。因此作战效能评估对电子战装备软件质量起决定性作用。 从常规的角度来看,质量是一个无形的特性,可以对其进行讨论、感知和判断,不能进行测量。从专业的角度来看,为了提高质量,必须对其进行定义和测量,并将其描述为“与客户需求的一致 -收稿日期:2009年9月10日,修回日期:2009年10月15日 作者简介:崔天意,男,硕士,工程师,研究方向:作战系统软件测试及软件测试质量研究。万方数据

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)

【最新】县经济普查技术总结

【最新】县经济普查技术总结 我县第一次经济普查按照全市的统一安排,精心组织,狠抓落实,圆满完成了经济普查主要工作任务.通过各级普查人员对经济普查全过程的亲身体验,切实感受到按照全国.全市的部署,一丝不苟执行普查方案对有条不紊地搞好经济普查工作至关重要,同时进一步检验了普查方案的科学性.在经济普查过程中,通过不断总结,不断分析,我们获得了一些经验,也对普查方案产生了一些自己的看法,现对我县第一次经济普查技术总结 一.新阶段各项普查的频率增大,往往这项普查尚未落幕,那项普查又已登场.为切实保证各项普查工作自始至终,各级政府,特别是区县政府应该常设普查机构,为普查提供机构.人员保证. 二.由于各地受财力.领导重视程度的影响,造成每次普查经费落实不平衡,甚至规模相当的区县普查经费悬殊极大,有的甚至不能保证普查工作的正常开展.建议普查经费渠道由各级政府分级负担改为中央财政负担,或由市财政统一负[网-找文章,到网]担.这样才能保证普查工作量与普查经费的基本平衡,保证普查质量. 三.制定普查方案时,应充分考虑基层普查机构的工作量及资料收集难度,指标设置应简勿繁,否则不利于保证普查数据质量.如规模以上工业企业的中间投入,要么企业核算资料不齐,要么企业统计人员不能准确计算,给搞准这一指标增加了很大的难度;房地产中介企业基本上是私营企业,根本没有会计帐务资料,填报财务表难度很大. 四.建立依法普查的长效机制.普查虽然是政府行为,但打造法治社会需要依法进行普查,>和>为依法普查提供了法律依据.只有依法普查,才能促使调查对象自觉配合普查,最大限度地杜绝以往普查中存在的虚报.瞒报.甚至拒报现象发生,从而保证普查数据质量. 五.动员各方面力量,宣传发动工作必须贯彻经济普查工作的始终.本次普查在宣传月(_月)时宣传力度大,群众知晓度较高,而宣传月前较为乏力,以致有的单位不知道要开展经济普查工作,以及机关.事业.企业单位本身的复杂性,从而出现了清查工作的〝入户难〞.〝配合难〞〝如实登记难〞等诸多问题.如有的机关事业单位对经济普查不了解,因而采取了不配合的态度,认为行政机关属于

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