质量分析 数据
（2016—2017）年度上学期期末考试质量分析
教师：邱忠彬学年：七年级学科：生物
日期：2017年1月11日
中国统计数据质量分析
摘要：改革开放以来，随着人们对统计数据质量重要性的认识逐步加深，中国统计数据质量存在的各种问题也越来越受到关注。现在，中国统计数据质量依然面临诸多挑战，包括如何与国际接轨、建立有效的质量管理体系等。从统计数据质量内涵、存在的问题、产生的原因、改进办法等几个方面加以了论述。 关键词：统计数据;质量;问题;改进办法 1 背景 随着社会对统计数据的关注度越来越高，公共政策和公共治理对统计数据的依赖越来越重，公众对统计数据的要求也越来越高的同时，对统计数据的质疑之声此起彼伏。 湖北省统计局副局长、中南财经政法大学财税学院教授、博士生导师，叶青指出：房价、地方gdp之和大大高出全国核算数据、城镇职工平均工资统计范围太窄、城镇登记失业率不反映真实失业率等，都让老百姓对统计数据心生迷雾。 为了加强对政府统计数据质量的研究，推动统计数据质量的提高，在2011年7月份，中国统计学会召开政府统计数据质量专题研讨会。 大会征集论文内容以政府统计数据质量为主题，主要涉及统计数据质量内涵、质量评估、影响因素、改进途径、数据质量控制方法等不同角度。大会专家学者分别从理论研究成果、工作经验介绍以及前人研究成果的系统总结等各个方面对中国政府统计数据质量进行了探讨。 2 文献回顾 金勇进（2010）从统计数据质量控制与评估技术方法、统计数据质量管理体系建立等方面进行了理论研究。技术方法包括：测量误差的统计分布和检验研究，抽样误差以及非抽样误差理论研究，缺失数据的统计处理方法研究，汇总数据的误差理论研究等。 中国从1993年改用sna国民经济核算体系，以及2002年加入gdds以来，中国统计数据质量标准越来越与国际接轨，但是差距也是存在的。imf的数据质量评估框架（qdaf）为统计数据质量进行定性评估提供了一种方法，其主要内容包括五个维度：质量的先决条件、诚信的保证、方法的健全性、准确性与可靠性、适用性。在我国，统计数据质量除了受到统计制度、核算水平等方面因素的影响外，缺少一个全面适用的统计数据的质量评估标准也是不可忽视的原因（常宁，2004）。 3 统计数据质量内涵 国家统计局总统计师鲜祖德认为，从国际经验来看，政府统计数据质量主要应从准确性、适用性、可比性、及时性、衔接性、可获得性、透明度和有效性等八个方面进行评价。金勇进（2010）认为，统计数据质量就是要符合标准，首先要能够准确反映客观现象，即准确性；其次要能满足使用者的需求，即适应性；以及由此发展而来的准确性、及时性、可比性、适用性、经济性、可得性和保密性等。 4 统计数据质量存在的问题 4.1 数据主观失真 （1）数据采集环节。 采集到的数据符不符合要求，准确性怎样，误差有多大，有没有主观编造等会对统计数据质量产生直接影响。这些采集到的第一手资料是进行分析的基础，它们的准确性与否直接关系到分析是否有意义。国家统计局江西调查总队的周献华认为，登记误差是当前影响农村调查数据质量的主要原因。而且，数据采集环节产生的数据失真是很难修复的，即使更正，也需要大量人力物力。 （2）台账、记录不全。 基层统计部门的原始记录和台账不健全也是造成统计数据失真的又一大原因。原始记录可以有效监督数据产生过程，因而一旦缺失，就无法保障记账笔数的正确性和及时性，造成数据监管不力的局面。其次，台账缺失，在进行数据汇总的时候可能造成漏记，堆记，从而
用EXCEL做质量分析柱状图模板
用EXCEL做质量分析柱状图模板 关键词：EXCEL 分析柱状图 EXCEL具有强大的数据处理功能，但是，在进行分析时，面对大量枯燥的数据，往往很难以让人提起兴趣。 学校教务管理中，常常要进行质量分析。一个规模较大的学校的一个年级的质量分析，往往含有上千个数据，分析时大家会听得或看得索然寡味，这时EXCEL图表就能发挥作用。EXCEL图表能给人视觉冲击，让数据易于理解和记住，让分析者与被分析者之间易于交流。 一、原始数据 图一是我校的七年级质量分析总分分析表。 图二是七年级质量分析语文分析表。 图一、图二各占17行，七个单科（语文、数学、英语、生物、思品、历史、地理）的分析表与图一、图二内容相似。 图一、图二及七个单科分析表在同一工作表。 要分析的数据为均分、合格率（及格率）、优质率、后20名均分。 图一
图二 二、数据整理 1、插入工作表，名称为分析图表（图三）。 图三 2、做一个控制按钮 调出窗体工具箱（在菜单栏右边空白处，右键，勾选窗体）。 单击窗体工具箱的微调项按钮——在工作表中画出微调项按钮——放置在
B2单元格——右键单击微调项按钮——单击设置控件格式——单击控制，然后设置控件格式（图四），最小值为0，步长为17，最大值可根据科目多少设置，单元格链接为B3（后面的公式将与B3单元格联系），单击确定。 图四 操作控制按钮（微调项按钮），B3单元格的值会以在0——119的范围内以17的倍数变化。 2、转移数据 现在，我们用OFFSET函数将质量分析表的数据转移到分析图表工作表。 OFFSET是一个引用函数，是根据参照区域，通过上下左右偏移得到新的区域的引用。返回的引用可以是一个单元格也可以是一个区域。 这里以返回单元格为例。 在某单元格输入：=OFFSET(A1,2,3)，返回D3单元格的值（以A1单元格作为参照，向下移动2行，向右移动3列）。 ①在图三的A4单元格输入：=OFFSET(数据!A4,B3,8) B4单元格输入：=$A$4&OFFSET(数据!$A$4,1+$B$3,2) C4单元格输入：=$A$4&OFFSET(数据!$A$4,1+$B$3,6) D4单元格输入：=$A$4&OFFSET(数据!$A$4,1+$B$3,10) E4单元格输入：=$A$4&OFFSET(数据!$A$4,1+$B$3,13) 如果B3=0，得到图五的结果。 图五 如果B3=17，得到图六的结果。从图五、图六可以看出，B3发生变化，分
中国统计数据质量分析
中国统计数据质量分析 改革开放以来，随着人们对统计数据质量重要性的认识逐步加深，中国统计数据质量存在的各种问题也越来越受到关注。现在，中国统计数据质量依然面临诸多挑战，包括如何与国际接轨、建立有效的质量管理体系等。从统计数据质量内涵、存在的问题、产生的原因、改进办法等几个方面加以了论述。 标签：统计数据;质量;问题;改进办法 1 背景 随着社会对统计数据的关注度越来越高，公共政策和公共治理对统计数据的依赖越来越重，公众对统计数据的要求也越来越高的同时，对统计数据的质疑之声此起彼伏。 湖北省统计局副局长、中南财经政法大学财税学院教授、博士生导师，叶青指出：房价、地方GDP之和大大高出全国核算数据、城镇职工平均工资统计范围太窄、城镇登记失业率不反映真实失业率等，都让老百姓对统计数据心生迷雾。 为了加强对政府统计数据质量的研究，推动统计数据质量的提高，在2011年7月份，中国统计学会召开“政府统计数据质量”专题研讨会。 大会征集论文内容以政府统计数据质量为主题，主要涉及统计数据质量内涵、质量评估、影响因素、改进途径、数据质量控制方法等不同角度。大会专家学者分别从理论研究成果、工作经验介绍以及前人研究成果的系统总结等各个方面对中国政府统计数据质量进行了探讨。 2 文献回顾 金勇进（2010）从统计数据质量控制与评估技术方法、统计数据质量管理体系建立等方面进行了理论研究。技术方法包括：测量误差的统计分布和检验研究，抽样误差以及非抽样误差理论研究，缺失数据的统计处理方法研究，汇总数据的误差理论研究等。 中国从1993年改用SNA国民经济核算体系，以及2002年加入GDDS以来，中国统计数据质量标准越来越与国际接轨，但是差距也是存在的。IMF的数据质量评估框架（QDAF）为统计数据质量进行定性评估提供了一种方法，其主要内容包括五个维度：质量的先决条件、诚信的保证、方法的健全性、准确性与可靠性、适用性。在我国，统计数据质量除了受到统计制度、核算水平等方面因素的影响外，缺少一个全面适用的统计数据的质量评估标准也是不可忽视的原因（常宁，2004）。 3 统计数据质量内涵
质量数据分析报告
质量数据分析报告 质量数据分析报告（一） 一、行业概况 银行行业分类中纺织行业囊括了国标行业中的纺织业、化学纤维制造业和纺织服装／鞋／帽制造业三个子行业。三个子行业涉及产业链的上下游，并呈现一种整体的趋同性．本次行业分析以纺织业为主，化纤业及纺织服装业为辅。 （一）整体情况 自2007年下半年开始，受刭国际经济、金融环境的严重影响，纺织行业发展增速下降、指标呈现明显下滑、行业亏损加剧；08年下半年国家两次上调纺织服装的出口退税率至14%；09年6月国家公布《纺织正业调整和振兴规划》对纺织行业的政策力度加强；09年下半年纺织业多项指标有所回升、但行业颓势未得到根本改善。 纺织行业09年整体行业指标如下表示（以三个子行业分别例示） （单位：亿元、%） （二）主要运行特点． 1．产值同比增速继续回落，产销比保持较高水平． 2009年1-8月规模以上纺织企业实现工业总产值亿元，同比增长%，但较上年同期回落个百分点，当年纺织业产销
比一直维持在97%-98%区间内．2009年1-8月份化纤行业实现工业总产值亿元，同比减少%，该行业平均产销率%．2009年1-8月份服装业实现工业总产值亿元，同比增加%，增速回落个百分点，产销率略有下降． 2．出口持续下降，面临贸易争端可能性加大． 1-8月份纺织行业出口额为1075亿美元，同比下降%，同时中国纺织品在美国、欧盟以及日本这三个主要贸易伙伴的市场份额却持续上升，使得纺织行业出口与欧美经济体的风险捆绑更为牢固，面临的贸易争端将越来越密集． 3．行业效益有所提升，利润增长稳定性欠佳． 09年1-8月，规模以上纺织企业实现利润总额亿元，同比增长%．其中：化纤行业效益好转明显，2009年1-8月实现利润总额亿元，同比增加%，化纤行业利润上升主要得益于下半年化纤产品价格大幅反弹，但化纤行业收入总额同比仍呈下降趋势． 4．行业亏损未得到明显改善． 09年三个子行业亏损额均有不同程度减少，但纺织业和纺织服装业亏损企业数仍呈上升趋势．化纤行业1-5月亏损面及亏损深度继续增加，6月后在利润大幅提升的情况下，亏损有所减少． 5．投资额小幅增加，市场信心略有恢复． 09年1-8月纺织业累计投资额亿元，同比增长%，新开
数据质量分析报告
学院餐厅小卖部服务质量调查分析报告 一、背景介绍 学校是学生的第二个家，而学生又是学校的主体，学校为学生提供优质的服务是学校与学生和睦发展的基础。此次调查仅为了让餐厅小卖部更好的服务于广大的师生，提高餐厅小卖部服务水平，创造更加舒适的校园环境。 二、调查目的 提供让学院与师生就餐厅小卖部进行沟通交流的平台，使得两者相互和谐，共同发展。同时针对餐厅小卖部的服务情况收集师生的意见与建议，使其改善经营管理。 三、调查目标 这次调研需要达到以下几个目标 （1）了解在校师生对餐厅小卖部总体服务的满意程度； （2）在校师生对餐厅小卖部服务人员工作态度评估； （3）确定在校师生对小卖部所售产品和价格的满意程度 四、调查方法 （1）数据收集方法：采用问卷调查法收集所有数据 （2）覆盖区域：深圳高级技工学校（深圳技师学院）本校 （3）合格的调查对象：所有在校师生 （4）抽样方法：按随机抽样法抽取样本 （5）样本容量：２５份完整、准确、有效的问卷 （6）实施调查人员：深圳高级技工学校０６营销班陈嘉燕同学 五、问卷设计 调查问卷只有一个部分。（调查对象甄选由实施调查人员提前判断） 调查问卷的主题部分，主要收集以下的内容：消费者小卖部所售产品价格、种类等的满意程度；消费者对小卖部工作人员服务的满意程度以及消费者认为小卖部服务还不如人意、还可以改进的地方。 由于本次调查采用的是问卷调查法，完成问卷的时间控制在３分钟以内。 六、调查人员安排 实施调查人员：深圳高级技工学校０６营销班陈嘉燕同学 七、调查时间 本次调研从200８年５月１４日开始，至６月６日结束。 时间进度安排为： 5月14日—5月18日：调查方案设计； 5月19日—5月20日：调查问卷设计； 5月21日（下午）：调查问卷打印（预定３０份）； 5月22日—5月28日：实施调查； 5月29日—5月31日：资料统计并分类； 6月1日—6月6日：撰写调查报告； 八、分析及结果 1、消费对象范围广，市场调查作用显 如下图所示，调查数据显示，在被调查群体中，有83.00%的人表示到餐厅小卖部消费过，有17.00%的人则表示没有到小卖部消费过。可见，小卖部的消费群还是很庞大的,许多师生都是其的固定消费对象。调查员认为，此次调查为提高餐厅小卖部服务水平，创造更加舒适的校园环境是大有必要的。 2、迎合消费需求，薄利多销
数据挖掘中数据质量分析方法简介
数据挖掘中数据质量分析方法简介 邮政电信行业部徐俊军 产品研发中心贺建珲 北京华胜天成科技股份有限公司 2008年6月
众所周知，在BI项目中数据质量问题十分重要。这里我们将向大家介绍数据挖掘中使用的一些数据质量分析方法。在向大家介绍数据挖掘相关技术的同时，也希望这些简便易行的方法能够对大家在BI项目实施中有所助益。 1 概述 数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环，是数据探索的前提。我们常说，“Garbage in, Garbage out”。数据质量的重要性无论如何强调都是不过分的。没有可信的数据，数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。 1.1数据质量检查的目的 数据挖掘的数据质量分析是以数据的提供信息的正确性和有效性为目标，而在通常的BI项目中主要关注正确性。 保证数据的正确性自然是数据质量分析的目的。但数据挖掘中数据质量重点关注的是对建模效果影响大小，对质量的评估也是以对后续挖掘建模影响为原则。 如在电信客户流失分析时，我们发现有国际漫游通话的客户比例极小，例如只有不到0.01%的客户有此行为。这时，即便国际漫游通话时长的统计正确性毫无问题，我们也认为该变量缺少有效的信息而有数据质量问题。因为该变量提供的信息只可能对最多0.01%的客户产生影响，对未来预测模型的贡献实在太微乎其微。 1.2数据质量检查的方法 在BI实施中通常的数据质量检查方法有两种： ◆与源系统对照 这是我们在ETL开发和测试中常用的方法。将数据仓库或最终报表中的数据与源系统的数据或报表进行一一比对，是数据质量检查最全面细致的检查方法。 ◆业务经验判断 这是我们在ETL维护过程中常用的方法。依靠对业务相关知识的经验来判断指标是否在合理的范围。如，业务收入要在一定范围内，可以设置最高、最低的数值来判断是否出现异常；存量用户数通常每月之间上下波动不会超过5%，如果超过则一般可能是数据处理出了问题。依靠经验，我们就可以在ETL流程中加入自动的数据质量检查，当发现异常出现时可以及早通知ETL维护人员进行检查，以预防将错误的数据发布出去。 在数据挖掘实施中，由于一般都以数据仓库为数据源，因此通常我们不做数据核对。同时我们通常假定挖掘建模人员对业务和数据本身并不十分熟悉，所以也很难用经验数值的方式进行判断。而数据挖掘对数据的有效性检查，也是需要专门的分析。 数据挖掘的数据质量检查方法主要有： ◆值分析 ◆统计分析 ◆频次与直方图分析 ◆相关性分析
数据质量分析方法探究
数据质量分析方法探究 随着时代发展，数据的重要性显而易见，但数据是一把双刃剑，它能给价值的同时也是是最大的风险来源。糟糕的数据质量常常意味着糟糕的业务决策，将直接导致数据统计分析不准确、监管业务难。数据质量就是在正确的时间、地点、将正确的信息的正确集合提供给需求者以用来决策、执行任务，并实现既定目标。 标签：数据；质量分析；方法研究 1.数据质量的定义 从宏观上说，数据质量的研究目标是“确保正当的利益相关者在正确的时间和地点，拥有正确格式的正确信息。”目前数据质量的定义还没有一个统一的形式。有关资料从不同角度和应用范围对数据质量进行了定义。数据质量是指信息系统满足模式和数据实力的一致性、正确性、完整性和最小性四个指标的程度，是数据适合使用的程度，以及满足特定用户期望的程度。 2.数据质量问题的来源 数据在其生命周期内，要经历人员交互、模型计算、网络传输、数据存储等操作步骤，每一环节都可能引入错误，产生数据异常，导致数据质量问题。 2.1数据采集错误。 当数据录入人员很据数据资料（語音、影像、文字材料等）录入数据时，由于对原数据的曲解或书写、印刷等问题，造成数据采集的错误；或者数据库系统缺少数据完整性约束的定义，对不小心采集的伪数据缺少完整性检测。 2.2 测量错误。 采取不恰当的调研和采集策略，以及数据采集测量工具使用不正确等原因导致的错误。 2.3 简化错误。 在大多数情况下，源数据入库之前需要预处理和简化，如为减少源数据的复杂性和噪声，操作人员为减少数据占用存储空间而执行简单处理，这些操作可能会导致在入库的简化数据中存在质量问题。 2.4 数据集成错误。 多数据源的数据集成到一个数据库时，由于数据库间数据语义不兼容、明名
常用免费DEM数据质量分析
常用免费DEM数据质量分析 摘要：以常用HydroSHEDS voidfilled DEM、SRTM、ASTER GDEM等五种DEM数据为研究对象，针对不同流域下垫面地貌形态，采用不同的地貌特征分析方法以及将流域真实水系和模拟河网对比分析等方法，研究了多源DEM数据的质量问题。研究发现ASTER GDEM数据主要问题是噪声大，HydroSHEDS voidfilled DEM和SRTM数据的主要问题是存在模糊，噪声、模糊均会降低数据的精度和提取的模拟河网的精度，但从整体上来看，三种DEM数据提取的模拟河网的质量相当。 关键词：多源DEM；模拟河网；水平分辨率；地貌分类；噪声；模糊 中图分类号：P231 文献标志码：A 文章编号：16721683（2016）02007507 Abstract： This paper selected five different sources of DEM data：HydroSHEDS voidfilled DEM，SRTM and ASTER GDEM and so on to analyze the quality of different DEM data under different geomorphologic shapes by choosing different geomorphological characteristics analysis methods and
comparing the simulated drainage networks with the real drainage networks.The results showed that the main problems of ASTER GDEM DEM data was data noise and of the other two DEM data both had some fuzzy data.These data quality issues would all affect the accuracy of the data and the river network extracted from them.In general，the accuracy of these digital drainage networks extracted from the three DEM data all had high precision. Key words：different sources of DEM data；simulated drainage network；horizontal resolution；geomorphological classification；noise；fuzzy DEM数据是进行流域地貌分析时的数据源，可由此推求出流域坡度、坡向、流域分水岭等地形特征值，是流域坡面水文过程分析研究的基础。一个高质量的DEM产品必须具 备准确性和完整性，准确性就是指DEM数据的精度要高， 完整性是指DEM数据覆盖的面要广。DEM数据的精度会直 接影响到对流域地形的描述和流域地形特征值的定量计算。正方形网格形式的DEM是最常用的数据形式，其精度包括 空间分辨率和网格点高程精度，空间分辨率即为网格的大小。DEM数据高程精度直接影响到平原河网模拟河网的生成，水平分辨率不仅影响数字河网水系提取的结果，而且直接关系到水文模型计算单元的空间尺度[1]。国内很多水文学者从水