第二次土地调查中的数据质量分析与评估方法

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

第二次土地调查数据库建设技术报告

第二次土地调查数据库建设技术报告 XXX国土资源局二○○九年七月目录

洛阳市XXX第二次农村土地调查数据库建设

技术报告洛阳市XXX第二次土地调查外业工作从2008年10月至2009年12月，数据库建设工作从2009年1月至2009年2月28日，经过6个月的不懈努力工程现已全部结束，特编写本数据库建设技术报告，对第二次土地调查数据库实施过程、技术方法、技术管理等工作进行全面的总结。 1．建库概述根据《第二次全国土地调查总体方案》和《第二次全国土地调查技术规程》及《江苏省第二次土地调查总体方案》的要求，按照《XXX第二次土地调查实施方案》的具体方法，进行洛阳市XXX第二次农村土地调查工程，根据国土资源部土地利用数据库标准的要求，建立洛阳市XXX农村土地调查数据库。数据库建库目的和任务第二次土地农村调查目的是全面查清土地利用状况，掌握真实的土地基础数据，并对调查成果实行信息化、网络化管理，建立和完善土地调查、土地统计和登记制度，实现土地调查信息的社会化服务，满足经济社会发展及国土资源管理的需要。通过第二次农村土地调查，建立集影像、图形、地类、面积、权属和基本农田、后备资源为一体的第二次土地调查数据库及管理系统，建立规范化、信息化、城乡一体化的土地管理体系，为我局实现高效、准确的动态国土资源管理工作奠定基础，为用途管制、农用地转用和农业产业结构调整提供依据，为城市建设发展、土地利用总体规划修编及制订土地利用计划提供依据。

洛阳市XXX第二次农村土地调查数据库建设的任务是建立洛阳市XXX第二次农村土地调查数据库，包括基础地理、土地利用、土地权属、基本农田、后备资源等内容，集图形、图像、属性、表格和文档资料等数据为一体的、互联共享的农村土地调查数据库。数据库建设依据 GB/T 2260 中华人民共和国行政区划代码； GB/T 13923-2006 基础地理信息要素分类与代码； GB/T 13989 国家基本比例尺地形图分幅和编号； GB/T 16820-1997 地图学术语； GB/T 17798 地球空间数据交换格式； GB/T 19231 土地基本术语； GB/T 21010-2007

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”；

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

第二次全国土地调查国家级数据库

第二次全国土地调查国家级数据库及管理系统建设总体方案第二次全国土地调查（以下简称“二次调查”）国家级数据库及管理系统建设是二次调查工作的一项重要内容。为保证二次调查国家级数据库及管理系统建设工作的顺利开展，特制定本方案。一、目标任务（一）目标建设二次调查国家级数据库及管理系统，实现国家对二次调查成果的集中管理，借助于国土资源主干网和金土工程及“一张图”工程的支持，保证调查成果充分应用于国土资源管理日常业务，为土地资源宏观规划和管理决策，提供快速、准确、翔实基础数据，满足国家对县级土地调查数据管理和应用的迫切需求。建成长效的数据上报和快速更新机制，保持土地调查数据库的现势性，实现国家、省、市、县四级土地调查数据库的互联互通和同步更新，满足国民经济与社会发展对国土资源基础数据的广泛需求。（二）任务 1．建设国家级土地调查数据库。

按照统一的标准和规范，以县为单位进行成果统一汇交和整合集成，对调查成果数据进行有效的组织和存储。在平面方向，保证各区域数据成为逻辑无缝的整体。在垂直方向，通过统一的空间坐标定位保证各类数据能够实现空间上的叠加和套合。在数据内容上，实现对土地调查的图形、属性、影像等空间数据及其他非空间数据的逻辑一体化管理。 2．数据库管理系统开发。按照土地调查和软件开发的有关标准和程序，开展数据库管理的系统分析、系统设计、软件开发、测试运行等建设工作，开发具有数据输入输出、数据编辑、统计汇总、更新交换等功能完备的国家级土地调查数据库管理系统，满足国土资源日常应用需求。 3．长效的数据更新和上报机制建立。开展土地调查数据上报及更新技术方法的研究，在试点示范的基础上，建立数据更新和上报的长效机制，开展国家级土地调查数据库更新，实现对变更信息的及时汇总统计，以及对数据库的及时更新维护，保证全国土地调查数据库成果的现势性。二、原则与依据（一）原则 1．统一标准。

第二次全国土地调查县级土地调查

附件：第二次全国土地调查县级土地调查数据库建设标准补充规定一、关于《土地利用数据库标准》的补充内容（一）基本农田。基本农田数据的数据结构按《第二次全国土地调查基本农田调查技术规程》（TD/T 1017-2008）附录A的规定执行。基本农田图斑图层“基本农田图斑编号”字段长度由18位改为20位。（二）数字高程模型。数字高程模型的层要素的约束条件修改为O（可选），地方汇交国家的县级数据库中不提交。（三）坡度图。表9坡度图属性结构描述表，删除“田坎扣除系数”字段。（四）地类图斑。表10地类图斑属性结构描述表，增加“地类备注”字段，序号为“14”，字段名称为“地类备注”，字段代码为“DLBZ”，字段类型为“Char”，字段长度为“2”，约束条件为“O”，备注为“条件可选”。批而未用土地填写“P”。增加“耕地坡度级”字段，序号为“15”，字段名称为“耕地坡度级”，字段代码为“GDPDJ”，字段类型为“Char”，字段长度为“2”，值域为“见表35”，约束条件为“O”，备注

为“耕地必选”。原序号为14-23的字段序号依次顺序递加。（五）行政区。表5行政区属性结构描述表，增加“描述说明”字段，序号为“7”，字段名称为“描述说明”，字段代码为“MSSM”，字段类型为“Char”，字段长度为“2”，值域为“非空”，约束条件为“M”，海岛区域填写代码01，非海岛区域填写00。（六）宗地。“土地用途”字段约束条件改为“O”。地方汇交国家的县级数据库不需要提交宗地的相关扩展表（包括表15、16、17、18、19）。表21界址点属性结构描述表中，“界址点号”字段的备注内容为“全县统编”。

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)

第二次土地调查成果管理和使用保密协议

第二次土地调查成果管理和使用保密协议甲方：市国土资源局乙方：为确保市第二次土地调查成果安全保密，根据国家《保密法》、《测绘法》、《国家测绘局关于加强涉密测绘成果管理工作的通知》等有关规定，为防止数据丢失、拷贝或者被盗等泄密问题发生，经双方协商达成如下保密协议：第一条:保密的内容和范围保密数据指甲方提供给乙方的市第二次土地调查（标准时点）标准分幅图幅，图幅号。、第二条:保密数据使用范围仅允许乙方在项目中使用该成果。第二条:双方的权利与义务 1、乙方从事涉密测绘成果生产、加工、保管和使用应当遵守国家有关保密法律、法规和有关规定。对生产、加工、提供、传递、使用、复制、保存和销毁成果，应建立严格的登记制度。必须按照保密要求，对数据严格管理。未经甲方同意不得向其他单位和个人提供该数据。 2、乙方必须根据国家基础地理信息数据的密级按国家有关保密法律法规的要求，采取有效的保密措施，严防泄密。

3、乙方对数据只享有有限使用权，不享有所有权，不得擅自将数据转让、转卖、借给他人（第三方），该数据的任何格式或者任何复制品视同原始数据；乙方可根据需要对数据内容进行必要的修改和对数据格式进行转换，但未经许可，不得将修改、转换后的数据对外发布和提供，并应将修改、转换的情况及修改、转换的内容向提供单位备案；不得将原始数据或者其衍生成果在计算机互联网上登载。确需委托第三方加工生产的，经甲方同意后必须与第三方签订成果保密责任书，并报甲方备案。乙方应监督第三方在项目实施中加强数据保密管理，并在项目完成后监督其销毁，项目实施过程中和事后发生的该数据相关的泄密事故，乙方应承担连带责任。 4、甲方要按照项目的要求，及时向乙方发放数据。第三条责任 * 1、甲方因管理数据不善，造成泄密损失，由甲方承担。甲方不因该数据本身的瑕疵而对使用方所造成的任何后果承担任何责任。 2、乙方在使用该数据过程中违反国家法律法规或者国家基础地理信息数据主管部门的规定，其使用权即无条件终止；乙方因管理数据不善，造成泄密损失，由乙方承担一切法律责任。第三人擅自将数据转让、转卖、借给他人，使资料所有权人和国家蒙受重大政治、经济损失,由泄密方负全部法律责任，乙方承担连带责任。第四条协议时效本协议长期有效。第四条其他

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。

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/5a1116973.html,/独家分享.

第二次全国土地调查数据库面积汇总统计规定

附件：第二次全国土地调查数据库面积汇总统计规定一、基本要求县级农村土地调查数据库进行成果汇总统计上表之前，应对数据库成果进行检查，数据满足如下要求：（一）数据库图形面积计算要求数据库中图形的面积计算应严格按照《图幅理论面积与图斑椭球面积计算公式及要求》（国土调查办发[2008]32号）的要求进行，经过控制修正的图斑面积应满足第二次全国土地调查成果数据质量检查软件椭球面积检查规则的要求。（二）县辖区控制面积计算要求县辖区控制面积计算应严格按照《第二次全国土地调查技术规程》（TD/T 1014/2007）的要求，进行图幅面积控制和分幅累加计算，并制作《图幅理论面积与控制面积接合图表》。（三）各级面积统计逻辑基本要求 1．县辖区控制面积应等于村级单位控制面积之和，等于全县所有图斑面积之和（地类图斑层的图斑面积字段汇总值）。 2．村级单位控制面积应等于本村所有图斑面积之和（地类图斑层的图斑面积字段汇总值）。 3．乡级控制面积等于各村级单位控制面积汇总值。

二、基本步骤（一）建立数据库面积汇总基础计算表，从数据库中各图层生成数据库面积汇总基础计算表，检查基础计算表的正确性和逻辑一致性。（二）将数据库面积汇总基础计算表的单位转换为公顷，强制调平小数位取舍造成的误差，形成基础统计表，检查确保基础统计表的正确性和逻辑一致性。（三）基础统计表是数据库面积汇总统计的基础，在基础数据未发生变化的情况下，各类面积统计报表均由该基础统计表生成。三、基础计算表结构基础计算表按村级单位为单元，分组统计排列。基础计算表的单位为平方米，参考表结构如下（基础调平的基表结构仅供参考，各软件可接合自身软件特点设计基表，调平方法需严格按照本规定执行。）：

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。

第二次土地调查成果分析报告

全国第二次土地调查河南省××县二调文字成果 ××县第二次土地调查成果分析报告（农村部分）组织实施单位：××县第二次土地调查领导小组办公室工程承担单位：××××××科技有限公司二〇一〇年四月

目录一、概述 (1) （一）县域概况 (1) （二）土地利用特点 (1) 二、农村调查成果 (2) （一）外业调查成果 (2) （二）数据成果 (2) （三）图件成果 (2) （四）文字成果 (3) （五）数据库成果 (3) 三、成果分析 (3) （一）土地利用现状与结构分析 (3) （二）土地利用权属结构分析 (6) （三）区域分布规律分析 (7) （四）与前成果对比分析 (7) （五）成果应用前景分析 (16) 四、土地利用的经验及问题 (17) 五、合理利用土地资源的措施和建议 (18) 六、挖掘土地资源潜力的措施和建议 (20) （一）向居民点要潜力的主要措施和建议 (21) （二）向违规用地要潜力的措施和建议 (21) （三）向低效土地要潜力的措施和建议 (22) 七、结论 (22)

一、概述（一）县域概况 ××县位于豫东平原，…………。（二）土地利用特点 1、土地开发利用程度高 ××县全县未利用地仅有3161.64公顷，土地开发利用率高达97.77%，土地垦殖率70.65%。 2、人口密度大，人均资源量少 ××县人均耕地量已接近土地承载极限。××县总人口131.56万，人口密度为896.28人/ Km2，是河南省人口密度（554人/Km2）的近一倍，人均土地资源量仅为0.11公顷（1.65亩）；人均耕地量为0.08公顷（1.20亩），是全国人均耕地量(0.11公顷)的72.73%，河南省人均耕地量(0.09公顷)的88.89%。 3、城镇村及农村居民点用地比重大城镇村及工矿用地（22110.58公顷）比重较大，占全县土地总面积（141981.39公顷）的15.57%，高于河南省平均比重（11.08%）约4个百分点；纯农村居民点用地19993.45公顷，占全县土地总面积的14.08%，人均居民点用地0.0171公顷（171m2），远远超出了《河南省实施（土地管理法）办法》规定的农村居民用地标准。

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。

关于第二次全国土地调查主要数据成果的公报

关于第二次全国土地调查主要数据成果的公报 2013-12-30 | 来源：地籍管理司| 【大中小】【打印】【关闭】（2013年12月30日）国土资源部国家统计局国务院第二次全国土地调查领导小组办公室根据国务院决定，自2007年7月1日起，开展第二次全国土地调查（以下简称二次调查），并以2009年12月31日为标准时点汇总二次调查数据。二次调查首次采用统一的土地利用分类国家标准，首次采用政府统一组织、地方实地调查、国家掌控质量的组织模式，首次采用覆盖全国遥感影像的调查底图，实现了图、数、实地一致。全面查清了全国土地利用状况，掌握了各类土地资源家底。现将主要数据成果公布如下：一、全国主要地类数据耕地：13538.5万公顷（203077万亩）其中，有564.9万公顷（8474万亩）耕地位于东北、西北地区的林区、草原以及河流湖泊最高洪水位控制线范围内，还有431.4万公顷（6471万亩）耕地位于25度以上陡坡。上述耕地中，有相当部分需要根据国家退耕还林、还草、还湿和耕地休养生息的总体安排作逐步调整。全国基本农田10405.3万公顷（156080万亩）。园地： 1481.2万公顷（22218万亩）林地：25395.0万公顷（380925万亩）草地：28731.4万公顷（430970万亩）城镇村及工矿用地：2873.9万公顷（43109万亩）

交通运输用地：794.2万公顷（11913万亩）水域及水利设施用地：4269.0万公顷（64036万亩）另外为其他土地。二、全国耕地分布与质量状况（一）耕地分布全国耕地按地区划分，东部地区耕地2629.7万公顷（39446万亩），占19.4%；中部地区耕地3071.5万公顷（46072万亩），占22.7%；西部地区耕地5043.5万公顷（75652万亩），占37.3%；东北地区耕地2793.8万公顷（41907万亩），占20.6%。（二）耕地质量全国耕地按坡度划分，2度以下耕地7735.6万公顷（116034万亩），占57.1%；2~6度耕地2161.2万公顷（32418万亩），占15.9%；6~15度耕地2026.5万公顷（30397万亩），占15.0%；15~25度耕地1065.6万公顷（15984万亩），占7.9%；25度以上的耕地（含陡坡耕地和梯田）549.6万公顷（8244万亩），占4.1%，主要分布在西部地区（见表1）。全国耕地中，有灌溉设施的耕地6107.6万公顷（91614万亩），比重为45.1%，无灌溉设施的耕地7430.9万公顷（111463万亩），比重为54.9%。分地区看，东部和中部地区有灌溉设施耕地比重大，西部和东北地区的无灌溉设施耕地比重大（见表2）。

数据质量评估管理流程

数据质量评估管理流程数据质量评估管理主要通过以下三个方面进行：数据质量管理的组织架构目前企业数据中心的组织架构中，有专门的数据质量管理小组。建立数据质量管理小组是保证数据质量管理体系正常工作的前提和保证，对于企业数据中心这样的大型项目尤其如此，必须设立专门的数据质量管理小组和数据质量管理组织体系。数据质量管理小组专门负责整个企业数据中心项目的数据质量标准的建立、数据质量监督和数据质量保证。根据项目规模，企业数据中心还在几个核心的分系统建设和维护过程中设立专职的数据质量管理人员，从而组成专门的数据质量管理小组。数据质量管理小组的工作职责主要包括以下一些：（1）负责制订数据质量的评估指标（2）负责制订数据质量的评估方法和评估形式（4）负责制订数据质量可信等级管理策略（5）负责制订数据质量管理操作流程规范（6）负责定期发布数据质量报告 3.3.2 数据质量校验流程企业数据中心平台每天都有很多ETL任务定时执行加载数据，确保ETL加载数据的完整性、准确性是数据质量管理的基本要求。 1）日常数据校验数据质量管理人员每天要对ETL加载任务执行情况进行检查。数据校验方法选择 ETL任务数据质量校验要求必须采用以下三类方法中的至少一种来进行判断：记录数检查法；关键指标总量验证法；值域判断法。数据校验周期每天ETL加载任务比较多，如果全部执行数据校验需要的时间过长，因此根据每个主题数据的可信等级确定校验频率。可信等级与校验频率的对应关系如下：一级：每次加载都必须执行数据校验二级：每三次加载执行一次数据校验三级：每六次加载执行一次数据校验对于需要特别保障的主题数据，可调整校验频率并额外增加经验审核法。 2）定时数据抽查 ETL数据校验确保每天加载的增量数据的完整性、准确性，在此基础上，数据质量管理小组必须每季度组织一次企业数据中心平台的定期抽查。定期抽查的范围必须包括可信等级为一级的所有主题数据，可信等级为二级的二个主题的数据，可信等级为三级的一个主题的数据。定期抽查必须采用数据质量评估方法中定义的所有方法。 3）全面数据检查数据质量管理小组必须每年组织一次企业数据中心平台的全面检查。全面检查的范围包括企业数据中心平台所有主题的数据。全面检查必须采用数据质量评估方法中定义的所有方法。 3.3.3 数据异常处理流程