❶ 數據質量控制
在資料庫建設過程中，數據的質量問題直接影響系統的運行和將來資料庫的實際應用。使用空間數據質量檢查軟體和人工抽檢作為數據質量數據控制體系的重要手段。
數據質量檢查主要是對空間、非空間資料庫的入庫數據進行質量檢查，其中空間數據主要是逐項檢查數據圖層（包括MapGIS 與Arc/Info格式）的圖形和屬性（胡大國，2004），檢查的重點是掃描原圖精度（圖廓點點位、圖廓邊邊長、圖廓對角線長度、坐標網線間距）、柵格圖像精度、數據採集精度、圖層套合精度、拓撲一致性（重點是公共界線的重合性，如斷層與地層、地層與侵入體等）、TIC點精度、命名的標准化程度、分層的正確性、數據的完整性、水系方向、圖元與屬性的對應性、屬性代碼的准確性等（表8-3、表8-4）。而非空間數據主要是檢查浙江省農業地質環境調查的設計、實施、成果等階段的文檔、圖片、多媒體資料是否齊全、正確。
表8-3 空間圖形控制
另外，還要對數據字典、元數據進行質量檢查，特別是用於系統的解釋資料庫內容的數據字典，檢查的重點是圖層名稱描述的正確性、數據項、代碼的完整性和正確性、非空間數據名稱描述的正確性等，最後所有的數據還要導入到AGEI S 系統中進行軟體調試和數據檢查。
❷ 數據質量的主要特徵
1. 協作性。 業務部門和IT部門為數據質量共同擔責，業務分析師、數據管理員、IT開發人員和管理員各自將具有明確分工和適於其獨特技能和視角的技術。
2. 前瞻性。業務部門和IT部門認識到所有機構都會不同程度地受到劣質數據的影響，有必要再劣質數據嚴重影響到企業業績之前，積極探查數據以發現和糾正問題。
3. 可重復使用。有關數據探查與清晰的業務規則可被重復運用於任意數量的應用程序，而不論數據時內部預置、在合作夥伴處還是在雲環境中。
4. 普遍深入性。數據質量方案將擴展至所有相關人員、數據領域、項目和應用程序，而不論數據是內部預置、在合作夥伴處還是在雲環境中。
❸ 大數據處理中數據質量監控從哪幾個方面進行
大數據處理中數據質量監控，從以下幾個方面進行：
數據容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；
數據種類（Variety）：數據類型的多樣性；
數據速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
數據可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程；
數據真實性（Veracity）：數據的質量；
數據復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道。
數據採集管理軟體www.infinityqs.cn
「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
❹ 數據質量有幾種維度分別是什麼
主要有以下六個維度
1）完整性 Completeness：完整性用於度量哪些數據丟失了或者哪些數據不可用。
2）規范性 Conformity：規范性用於度量哪些數據未按統一格式存儲。
3）一致性 Consistency：一致性用於度量哪些數據的值在信息含義上是沖突的。
4）准確性 Accuracy：准確性用於度量哪些數據和信息是不正確的，或者數據是超期的。
5）唯一性 Uniqueness：唯一性用於度量哪些數據是重復數據或者數據的哪些屬性是重復的。
6）關聯性 Integration：關聯性用於度量哪些關聯的數據缺失或者未建立索引。
希望採納
❺ 什麼是數據的質量
❻ 數據質量包括什麼方面
數據質量包括數據質量控制和數據治理。
數據是組織最具價值的資產之一。企業的數據質量與業務績效之間存在著直接聯系，高質量的數據可以使公司保持競爭力並在經濟動盪時期立於不敗之地。有了普遍深入的數據質量，企業在任何時候都可以信任滿足所有需求的所有數據。
一個戰略性和系統性的方法能幫助企業正確研究企業的數據質量項目，業務部門與 IT 部門的相關人員將各自具有明確角色和責任，配備正確的技術和工具，以應對數據質量控制的挑戰。
(6)數據質量擴展閱讀：
控制方法：
1、探查數據內容、結構和異常
第一步是探查數據以發現和評估數據的內容、結構和異常。通過探查，可以識別數據的優勢和弱勢，幫助企業確定項目計劃。一個關鍵目標就是明確指出數據錯誤和問題，例如將會給業務流程帶來威脅的不一致和冗餘。
2、建立數據質量度量並明確目標
Informatica的數據質量解決方案為業務人員和IT人員提供了一個共同的平台建立和完善度量標准，用戶可以在數據質量記分卡中跟蹤度量標準的達標情況，並通過電子郵件發送URL來與相關人員隨時進行共享。
3、設計和實施數據質量業務規則
明確企業的數據質量規則，即，可重復使用的業務邏輯，管理如何清洗數據和解析用於支持目標應用欄位和數據。業務部門和IT部門通過使用基於角色的功能，一同設計、測試、完善和實施數據質量業務規則，以達成最好的結果。
4、將數據質量規則構建到數據集成過程中
Informatica Data Quality支持普遍深入的數據質量控制，使用戶可以從擴展型企業中的任何位置跨任何數量的應用程序、在一個基於服務的架構中作為一項服務來執行業務規則。
數據質量服務由可集中管理、獨立於應用程序並可重復使用的業務規則構成，可用來執行探查、清洗、標准化、名稱與地址匹配以及監測。
5、檢查異常並完善規則
在執行數據質量流程後，大多數記錄將會被清洗和標准化，並達到企業所設定的數據質量目標。然而，無可避免，仍會存在一些沒有被清洗的劣質數據，此時則需要完善控制數據質量的業務規則。Informatica Data Quality可捕獲和突顯數據質量異常和異常值，以便更進一步的探查和分析。
5、對照目標，監測數據質量
數據質量控制不應為一次性的「邊設邊忘」活動。相對目標和在整個業務應用中持續監測和管理數據質量對於保持和改進高水平的數據質量性能而言是至關重要的。
Informatica Data Quality包括一個記分卡工具，而儀錶板和報告選項則具備更為廣泛的功能，可進行動態報告以及以更具可視化的方式呈現。
❼ 數據質量的評價指標有哪些
1、對於高速數據，主要看眼形圖。
2、對於普通信號，主要看失真度、延遲時間、上升時間、下降時間、超調量、穩定性等。數據是組織最具價值的資產之一。企業的數據質量與業務績效之間存在著直接聯系，高質量的數據可以使公司保持競爭力並在經濟動盪時期立於不敗之地。有了普遍深入的數據質量，企業在任何時候都可以信任滿足所有需求的所有數據。
❽ 淺析如何提高統計數據質量
摘要：在市場經濟發展過程中，統計數據作為經濟社會發展的睛雨表，越來越受到各方面的關注，統計數據是進行科學決策和科學管理的重要依據。沒有準確的統計數據，就不會有正確的決策，數據質量的好壞，不僅影響以此為依據的決策的正確性和科學性，而且還會對統計機構的形象和聲譽造成重大威脅，因此，提高統計數據質量是統計工作的中心任務，是統計事業改革和建設的最終目標。 關鍵詞：統計數據質量提高 隨著市場經濟的迅速發展，統計數據作為經濟社會發展的睛雨表，越來越受到各方面的關注，統計數據是人們認識、了解社會的重要渠道，統計數據是制定各種政治、經濟決策的重要科學依據，根據正確的、高質量的統計數據，能夠制定出推動經濟社會和諧發展的科學決策，錯誤的統計數據帶來的嚴重後果，是可想而知的，因此，提高統計數據質量是統計工作的中心任務，是統計事業改革和建設的最終目標。那麼如何來提高統計數據的質量，筆者從以下幾個方面作粗淺的分析： 一、影響統計數據質量的因素 1、統計法制意識淡薄。一方面有些單位或個人對統計工作不夠重視，甚至不了解統計，統計法律意識淡薄。主要表現在企業領導或個體經營者不了解《統計法》，特別是企業領導認識不到統計工作的重要性，所從事統計的人員基本上是由會計人員兼職，只知道《統計法》的存在，具體內容並不了解，更不清楚其中「國家機關、企業事業單位和其他組織以及個體工商戶和個人等統計調查對象，必須依照本法和國家有關規定，真實、准確、完整、及時地提供統計調查所需的資料，不得提供不真實或者不完整的統計資料，不得遲報、拒報統計資料。」這句話的意思是作為被調查者必須履行真實、准確、完整、及時地提供統計調查所需的資料的義務；另一方面作為填報單位的主要負責人和其統計人員依法統計意識淡薄，對所填報的報表不認真按照統計制度執行，有時報表隨意性較大，不規范，更有遲報和瞞報統計報表的現象。 2、統計考核體系不完善。當前的考核評價體系大部分是以統計數據為主要考核依據。考核是對一個地方經濟社會發展的評價，同時也是對領導政績的體現。考核如同一個具有魔法的指揮棒，吸引著各級領導前赴後繼，趨之若鶩。近年來，各級各類的工作考核，也在一定程度上發揮著積極的作用，但也存在不少問題，如各級領導為拿到好名次，就出現了互相攀比現象，為達到目的想盡一切辦法，對這些問題解決不好，會挫傷那些實事求是的人的積極性，從而也會使這些人加入到弄虛作假的洪流中，這樣統計數據失真的現象更加嚴重，造成的後果更不可想像。 3、源頭數據質量得不到保障。統計數據的源頭在基層，基層統計面臨重重困難，首先是統計隊伍穩定難。鄉鎮統計人員行政上隸屬鄉鎮黨委政府領導，業務上接受上級統計部門的指導。鄉鎮統計員的配備和調動，鄉鎮政府多數根據自身工作的需要，在統計人員的調配上具有很大的隨意性，並沒有考慮統計工作的連續性。其次鄉鎮統計缺乏保障機制，統計任務完成難。因上級級統計部門只具有布置統計工作任務和業務指導的職能，卻無力支配統計人員工作時間，鄉鎮統計人員需要在完成鄉鎮黨委政府交辦的其他非統計工作的前提下，才能擠時間甚至利用晚上等休息時間去完成統計業務。這樣用在統計工作上面的時間難以得到有效保障，導致不少統計任務不能保質保量的按時完成，基本上使統計工作疲於應付階段。再次是統計報表質量保障難。鄉鎮統計人員受當地政府的行政領導，工資、福利等待遇屬鄉鎮管理 ，上報的統計數據尤其是經濟考核指標難免受鄉鎮領導的干預，統計人員很難做到依法統計。 二、提高統計數據質量的建議 1、加強統計法律法規宣傳力度，增強統計法制意識。首先，加強統計法制宣傳教育，利用報紙、雜志、廣播、電視、網路等多種形式廣泛宣傳《統計法》和《統計違法違紀行為處分規定》，使統計法制意識深入人心，從而增強社會各界的統計法制觀念，使人人懂法，守法。保證統計工作的順利開展和統計數據的客觀真實性。其次，加大統計案件查處力度，特別是查處弄虛作假騙取政績的統計違法行為。做到有法必依、執法必嚴、違法必究，保障統計環境的純潔健康，強有力的法律實施機制將使得違法成本極高，從而真正杜絕虛報、瞞報、偽造、篡改統計資料，阻撓統計執法檢查等統計違法行為的發生。 2、加大統計建設投入，改善統計環境。一方面，要加大資金投入，改善基層統計組織的工作條件。基層是統計數據的源頭，是統計工作的基礎，統計數據的絕大部分來自基層，統計調查對象又分布在基層。因此，源頭數據的正確與否直接關系著統計數據質量。而當前作為統計數據源頭的鄉鎮統計部門，工作條件簡陋，微機等先進統計設施的普及率和應用率偏低，我們必須加大對基層統計機構、統計人員、統計工作的支持力度，在資金、人力、技術、辦公條件等方面給予幫助和傾斜，確保基層統計工作正常運轉，以保證統計數據的真實性、時效性。另一方面，培養和提高基層統計人員的素質，統計人員是統計工作的具體承擔者,而提高統計人員的素質是做好統計工作的重要前提,一名合格的統計人員不僅要具備嫻熟的業務知識,更要兼備良好的職業道德。上級統計部門應採取定期培訓等各種辦法不斷提高基層統計人員的業務素質，使其熟練掌握統計調查、統計整理、統計分析技能以及計算機應用技術，並做到培訓教育經常化、制度化、規范化，不斷提高統計人員的業務水平。同時，認真學習《統計法》等相關的統計法律法規，加強統計職業道德建設，弘揚求真務實、忠於職守的統計精神。 3、完善統計考核評價體系，加快統計管理體制改革。一方面，要建立科學的考核評價體系，逐步淡化考核工作或建立一種科學合理、客觀公正的考核體系，以引導各級領導樹立正確的政績觀，不要單純用「數據」論「英雄」，從而提高統計數據受干擾能力，推進各項工作的順利開展。另一方面，改變上級統計部門只具有布置統計工作任務和業務指導的職能，無力支配統計人員工作時間的局面，就必須在統計體制的建立上下功夫，建立垂直管理的統計體制，著力建設統一的統計基礎平台，大力地推行統計網上直報，使基層統計人員真正從統計事務中解脫出來，切實履行好統計管理和監督職能，形成對政府負責、對公眾負責的強勢統計。 4、改善統計調查體系 提高統計質量。對統計調查體系的設置本著「准確、簡化、系統、高效」的原則，本著向基層傾斜的原則，建立一套適合基層、符合經濟現狀的完善的統計調查體系，「問渠哪得清如許，為有源頭活水來」，只有保證源頭數據的准確，才能提高統計數據的質量。
❾ 數據質量評價
可依據《國土資源資料庫數據質量檢查驗收規范》中的相關內容進行建庫數據質量的檢查與評價，或參照制定地質鑽孔數據建庫質量監控方法進行數據質量評價。