❶ 数据质量控制
在数据库建设过程中，数据的质量问题直接影响系统的运行和将来数据库的实际应用。使用空间数据质量检查软件和人工抽检作为数据质量数据控制体系的重要手段。
数据质量检查主要是对空间、非空间数据库的入库数据进行质量检查，其中空间数据主要是逐项检查数据图层（包括MapGIS 与Arc/Info格式）的图形和属性（胡大国，2004），检查的重点是扫描原图精度（图廓点点位、图廓边边长、图廓对角线长度、坐标网线间距）、栅格图像精度、数据采集精度、图层套合精度、拓扑一致性（重点是公共界线的重合性，如断层与地层、地层与侵入体等）、TIC点精度、命名的标准化程度、分层的正确性、数据的完整性、水系方向、图元与属性的对应性、属性代码的准确性等（表8-3、表8-4）。而非空间数据主要是检查浙江省农业地质环境调查的设计、实施、成果等阶段的文档、图片、多媒体资料是否齐全、正确。
表8-3 空间图形控制
另外，还要对数据字典、元数据进行质量检查，特别是用于系统的解释数据库内容的数据字典，检查的重点是图层名称描述的正确性、数据项、代码的完整性和正确性、非空间数据名称描述的正确性等，最后所有的数据还要导入到AGEI S 系统中进行软件调试和数据检查。
❷ 数据质量的主要特征
1. 协作性。 业务部门和IT部门为数据质量共同担责，业务分析师、数据管理员、IT开发人员和管理员各自将具有明确分工和适于其独特技能和视角的技术。
2. 前瞻性。业务部门和IT部门认识到所有机构都会不同程度地受到劣质数据的影响，有必要再劣质数据严重影响到企业业绩之前，积极探查数据以发现和纠正问题。
3. 可重复使用。有关数据探查与清晰的业务规则可被重复运用于任意数量的应用程序，而不论数据时内部预置、在合作伙伴处还是在云环境中。
4. 普遍深入性。数据质量方案将扩展至所有相关人员、数据领域、项目和应用程序，而不论数据是内部预置、在合作伙伴处还是在云环境中。
❸ 大数据处理中数据质量监控从哪几个方面进行
大数据处理中数据质量监控，从以下几个方面进行：
数据容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；
数据种类（Variety）：数据类型的多样性；
数据速度（Velocity）：指获得数据的速度；
数据可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程；
数据真实性（Veracity）：数据的质量；
数据复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。
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“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
❹ 数据质量有几种维度分别是什么
主要有以下六个维度
1）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。
2）规范性 Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。
3）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。
4）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。
5）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。
6）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。
希望采纳
❺ 什么是数据的质量
❻ 数据质量包括什么方面
数据质量包括数据质量控制和数据治理。
数据是组织最具价值的资产之一。企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系，高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。有了普遍深入的数据质量，企业在任何时候都可以信任满足所有需求的所有数据。
一个战略性和系统性的方法能帮助企业正确研究企业的数据质量项目，业务部门与 IT 部门的相关人员将各自具有明确角色和责任，配备正确的技术和工具，以应对数据质量控制的挑战。
(6)数据质量扩展阅读：
控制方法：
1、探查数据内容、结构和异常
第一步是探查数据以发现和评估数据的内容、结构和异常。通过探查，可以识别数据的优势和弱势，帮助企业确定项目计划。一个关键目标就是明确指出数据错误和问题，例如将会给业务流程带来威胁的不一致和冗余。
2、建立数据质量度量并明确目标
Informatica的数据质量解决方案为业务人员和IT人员提供了一个共同的平台建立和完善度量标准，用户可以在数据质量记分卡中跟踪度量标准的达标情况，并通过电子邮件发送URL来与相关人员随时进行共享。
3、设计和实施数据质量业务规则
明确企业的数据质量规则，即，可重复使用的业务逻辑，管理如何清洗数据和解析用于支持目标应用字段和数据。业务部门和IT部门通过使用基于角色的功能，一同设计、测试、完善和实施数据质量业务规则，以达成最好的结果。
4、将数据质量规则构建到数据集成过程中
Informatica Data Quality支持普遍深入的数据质量控制，使用户可以从扩展型企业中的任何位置跨任何数量的应用程序、在一个基于服务的架构中作为一项服务来执行业务规则。
数据质量服务由可集中管理、独立于应用程序并可重复使用的业务规则构成，可用来执行探查、清洗、标准化、名称与地址匹配以及监测。
5、检查异常并完善规则
在执行数据质量流程后，大多数记录将会被清洗和标准化，并达到企业所设定的数据质量目标。然而，无可避免，仍会存在一些没有被清洗的劣质数据，此时则需要完善控制数据质量的业务规则。Informatica Data Quality可捕获和突显数据质量异常和异常值，以便更进一步的探查和分析。
5、对照目标，监测数据质量
数据质量控制不应为一次性的“边设边忘”活动。相对目标和在整个业务应用中持续监测和管理数据质量对于保持和改进高水平的数据质量性能而言是至关重要的。
Informatica Data Quality包括一个记分卡工具，而仪表板和报告选项则具备更为广泛的功能，可进行动态报告以及以更具可视化的方式呈现。
❼ 数据质量的评价指标有哪些
1、对于高速数据，主要看眼形图。
2、对于普通信号，主要看失真度、延迟时间、上升时间、下降时间、超调量、稳定性等。数据是组织最具价值的资产之一。企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系，高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。有了普遍深入的数据质量，企业在任何时候都可以信任满足所有需求的所有数据。
❽ 浅析如何提高统计数据质量
摘要：在市场经济发展过程中，统计数据作为经济社会发展的睛雨表，越来越受到各方面的关注，统计数据是进行科学决策和科学管理的重要依据。没有准确的统计数据，就不会有正确的决策，数据质量的好坏，不仅影响以此为依据的决策的正确性和科学性，而且还会对统计机构的形象和声誉造成重大威胁，因此，提高统计数据质量是统计工作的中心任务，是统计事业改革和建设的最终目标。 关键词：统计数据质量提高 随着市场经济的迅速发展，统计数据作为经济社会发展的睛雨表，越来越受到各方面的关注，统计数据是人们认识、了解社会的重要渠道，统计数据是制定各种政治、经济决策的重要科学依据，根据正确的、高质量的统计数据，能够制定出推动经济社会和谐发展的科学决策，错误的统计数据带来的严重后果，是可想而知的，因此，提高统计数据质量是统计工作的中心任务，是统计事业改革和建设的最终目标。那么如何来提高统计数据的质量，笔者从以下几个方面作粗浅的分析： 一、影响统计数据质量的因素 1、统计法制意识淡薄。一方面有些单位或个人对统计工作不够重视，甚至不了解统计，统计法律意识淡薄。主要表现在企业领导或个体经营者不了解《统计法》，特别是企业领导认识不到统计工作的重要性，所从事统计的人员基本上是由会计人员兼职，只知道《统计法》的存在，具体内容并不了解，更不清楚其中“国家机关、企业事业单位和其他组织以及个体工商户和个人等统计调查对象，必须依照本法和国家有关规定，真实、准确、完整、及时地提供统计调查所需的资料，不得提供不真实或者不完整的统计资料，不得迟报、拒报统计资料。”这句话的意思是作为被调查者必须履行真实、准确、完整、及时地提供统计调查所需的资料的义务；另一方面作为填报单位的主要负责人和其统计人员依法统计意识淡薄，对所填报的报表不认真按照统计制度执行，有时报表随意性较大，不规范，更有迟报和瞒报统计报表的现象。 2、统计考核体系不完善。当前的考核评价体系大部分是以统计数据为主要考核依据。考核是对一个地方经济社会发展的评价，同时也是对领导政绩的体现。考核如同一个具有魔法的指挥棒，吸引着各级领导前赴后继，趋之若鹜。近年来，各级各类的工作考核，也在一定程度上发挥着积极的作用，但也存在不少问题，如各级领导为拿到好名次，就出现了互相攀比现象，为达到目的想尽一切办法，对这些问题解决不好，会挫伤那些实事求是的人的积极性，从而也会使这些人加入到弄虚作假的洪流中，这样统计数据失真的现象更加严重，造成的后果更不可想象。 3、源头数据质量得不到保障。统计数据的源头在基层，基层统计面临重重困难，首先是统计队伍稳定难。乡镇统计人员行政上隶属乡镇党委政府领导，业务上接受上级统计部门的指导。乡镇统计员的配备和调动，乡镇政府多数根据自身工作的需要，在统计人员的调配上具有很大的随意性，并没有考虑统计工作的连续性。其次乡镇统计缺乏保障机制，统计任务完成难。因上级级统计部门只具有布置统计工作任务和业务指导的职能，却无力支配统计人员工作时间，乡镇统计人员需要在完成乡镇党委政府交办的其他非统计工作的前提下，才能挤时间甚至利用晚上等休息时间去完成统计业务。这样用在统计工作上面的时间难以得到有效保障，导致不少统计任务不能保质保量的按时完成，基本上使统计工作疲于应付阶段。再次是统计报表质量保障难。乡镇统计人员受当地政府的行政领导，工资、福利等待遇属乡镇管理 ，上报的统计数据尤其是经济考核指标难免受乡镇领导的干预，统计人员很难做到依法统计。 二、提高统计数据质量的建议 1、加强统计法律法规宣传力度，增强统计法制意识。首先，加强统计法制宣传教育，利用报纸、杂志、广播、电视、网络等多种形式广泛宣传《统计法》和《统计违法违纪行为处分规定》，使统计法制意识深入人心，从而增强社会各界的统计法制观念，使人人懂法，守法。保证统计工作的顺利开展和统计数据的客观真实性。其次，加大统计案件查处力度，特别是查处弄虚作假骗取政绩的统计违法行为。做到有法必依、执法必严、违法必究，保障统计环境的纯洁健康，强有力的法律实施机制将使得违法成本极高，从而真正杜绝虚报、瞒报、伪造、篡改统计资料，阻挠统计执法检查等统计违法行为的发生。 2、加大统计建设投入，改善统计环境。一方面，要加大资金投入，改善基层统计组织的工作条件。基层是统计数据的源头，是统计工作的基础，统计数据的绝大部分来自基层，统计调查对象又分布在基层。因此，源头数据的正确与否直接关系着统计数据质量。而当前作为统计数据源头的乡镇统计部门，工作条件简陋，微机等先进统计设施的普及率和应用率偏低，我们必须加大对基层统计机构、统计人员、统计工作的支持力度，在资金、人力、技术、办公条件等方面给予帮助和倾斜，确保基层统计工作正常运转，以保证统计数据的真实性、时效性。另一方面，培养和提高基层统计人员的素质，统计人员是统计工作的具体承担者,而提高统计人员的素质是做好统计工作的重要前提,一名合格的统计人员不仅要具备娴熟的业务知识,更要兼备良好的职业道德。上级统计部门应采取定期培训等各种办法不断提高基层统计人员的业务素质，使其熟练掌握统计调查、统计整理、统计分析技能以及计算机应用技术，并做到培训教育经常化、制度化、规范化，不断提高统计人员的业务水平。同时，认真学习《统计法》等相关的统计法律法规，加强统计职业道德建设，弘扬求真务实、忠于职守的统计精神。 3、完善统计考核评价体系，加快统计管理体制改革。一方面，要建立科学的考核评价体系，逐步淡化考核工作或建立一种科学合理、客观公正的考核体系，以引导各级领导树立正确的政绩观，不要单纯用“数据”论“英雄”，从而提高统计数据受干扰能力，推进各项工作的顺利开展。另一方面，改变上级统计部门只具有布置统计工作任务和业务指导的职能，无力支配统计人员工作时间的局面，就必须在统计体制的建立上下功夫，建立垂直管理的统计体制，着力建设统一的统计基础平台，大力地推行统计网上直报，使基层统计人员真正从统计事务中解脱出来，切实履行好统计管理和监督职能，形成对政府负责、对公众负责的强势统计。 4、改善统计调查体系 提高统计质量。对统计调查体系的设置本着“准确、简化、系统、高效”的原则，本着向基层倾斜的原则，建立一套适合基层、符合经济现状的完善的统计调查体系，“问渠哪得清如许，为有源头活水来”，只有保证源头数据的准确，才能提高统计数据的质量。
❾ 数据质量评价
可依据《国土资源数据库数据质量检查验收规范》中的相关内容进行建库数据质量的检查与评价，或参照制定地质钻孔数据建库质量监控方法进行数据质量评价。