如何提升數據質量

Ⅰ 如何提高採集數據的質量

提高採集數據的質量，你可以考慮從採集源頭上，針對你的目標受眾或者根據你的需求，先進行一定的挑選和定位，其次，互聯網的數據可能有很多重復的數據，這個時候你可以用八爪魚採集器的雲採集服務進行去重，再次，採集到數據之後，你需要對數據進行清洗去重建模分析挖掘，提高採集數據的質量

Ⅱ 如何提升數據倉庫的數據質量

隨著國內電信市場競爭的日趨激烈，各大電信運營商紛紛建立了各自的數據倉庫或經營分析系統，這些系統功能強大，讓用戶眼前一亮，但是隨之而來的問題就是，系統提供的這些數據准確嗎？這種懷疑並非沒有道理，很多時候，數據倉庫生成的數據和已有生產系統進行數據核對時存在一定的差距，有些指標甚至相差甚遠，用戶對數據倉庫的數據可用性心存疑慮，數據質量的問題困擾著數據倉庫的進一步應用和發展。
數據質量不高，有人簡單地以為數據是錯誤的，數據不可用。其實數據質量問題比較復雜，不能用簡單的對錯來區分。下面是數據質量問題所表現出來的幾種典型情況：
1． 數據不完整。這種情況比較多，例如記錄的缺失、欄位信息的缺失、記錄不完整等。最明顯的例子就是用戶入網登記的證件號碼沒有輸入到系統。
2． 數據不一致。這種情況主要指由於系統之間或者功能模塊之間記錄不一致、編碼不一致、引用不一致等。例如在97系統、計費系統、網管系統中由於業務受理處理流程不規范，或者系統之間同步時間不一致導致了不同系統中用戶記錄數不一致。
3．數據有錯誤。這種情況主要是指數據中存在各種不合法的情況，例如數據類型錯誤、數據范圍越界、數據違反業務規則等。
除了第三種情況是明顯的數據錯誤之外，其他兩種都不能簡單地認為是錯誤，這兩種情況在數據倉庫建設中是比較普遍遇到的，關鍵是對數據質量的狀況有深入的認識，在應用上加以注意。下面從數據倉庫的各個主要關鍵點來剖析數據質量產生的原因。
數據源 不可否認，數據質量問題有些是從生產系統帶入到數據倉庫的。在生產系統長期運作的過程中，很可能會引入一些噪音數據，直到有一天被數據倉庫採集，並且被加工使用得出意外的結果之後，才發現有這個問題存在，這種情況在生產系統中並不少見。
ETL 在ETL過程中，有相當多的地方可能會產生數據質量問題：
● 數據抽取：從源系統中抽取數據，一般要編制數據抽取代碼或者藉助一些工具配置進行數據抽取，在這個過程，可能會出現編碼錯誤或者工具配置不當，導致原始數據正確而抽取出來的數據不正確。
● 數據轉換：數據抽取完成之後，如果數據形式不一樣還需要做形式的一致化處理，一致化處理如果不當就會引入數據質量問題。
● 數據載入：數據轉換完成之後要進行數據載入，在系統運作時可能會出現重復載入或者載入失敗的情況，會導致數據量異常。
數據應用 在數據經過ETL之後，進入系統的應該是規范化的數據，用戶一般是通過應用界面來訪問數據，如果應用訪問邏輯有誤，輸出的結果也會有問題，最常見的就是多表連接時，關聯條件不正確，導致結果也不對。
在了解了數據質量的分類情況和可能產生數據質量問題的各個關鍵點和原因後，下一步是針對不同情況採取不同的措施，從而提升數據質量。在決定提升數據質量之前，首先要明確兩個原則：
● 數據質量的提高和投入的成本是相關的。數據質量越高，所投入的人力物力成本就越高，因此數據質量提升工作應該量力而行。
● 數據質量的高低和應用的需求是相關的。不是所有應用所需要的數據質量要求都一樣，有些應用僅僅用於分析趨勢的，要求可以不那麼嚴格，但是對於嚴格統計意義上的信息，要求就比較高。
數據倉庫中數據質量提升不僅僅是數據倉庫本身的事情，還涉及到各個源系統本身的數據質量改進，需要從源頭上杜絕一些問題數據，同時還涉及到數據倉庫應用的數據質量改進。下面從產生數據質量的各個環節，考慮數據質量改善方法。
1． 數據源● 規范生產系統中的數據錄入。對於新錄入到系統中的數據需要嚴格審查，從源頭上保障數據質量。
● 清理歷史數據：對於歷史數據需要定期進行清理，對於缺失遺漏數據進行補充，對於錯誤數據進行改正，對於冗餘數據予以清除，從而提高歷史數據的准確性。
2． ETL● 數據抽取程序嚴格審核。抽取的結果要和源系統的數據定期核對，數據抽取邏輯和限制條件要註明。
● 及時監控源系統的變更。一旦源系統發生變化，提供告警機制，對數據抽取代碼和配置信息進行及時更新，以保障後續工作正常進行。
● 建立故障檢測機制。由於故障發生是不可避免的，因此需要建立一套故障檢測機制，定期對系統進行掃描，以及時發現故障的發生，進而主動採取控制措施，保證系統ETL的正常運行。
● 建立數據審核機制。在經過ETL處理之後，需要建立一個可追溯的控制點，這樣可以層層對數據進行審核。
3． 數據應用
● 數據應用程序嚴格審核。不同應用進行交叉核對，檢查數據結果是否正常。
● 應用結果核對。把應用輸出的結果和同類系統提供的報表數據進行核對，檢查差異率。
總體而言，數據質量管理是一個復雜艱苦的工作，需要持續不斷地進行，才能有效地改善數據質量。只有有效的數據管理才能保證高質量的數據，高質量的數據才能支撐強大的數據倉庫應用，才能保證更多的應用成果。

Ⅲ 數據解決方案中數據質量問題受哪些因素影響，怎樣改進數據質量

數據中台解決方案專家袋鼠雲前段時間分享過一篇關於數據質量分析及提升的文章，正好能回答你的問題：

數據質量問題受哪些因素影響？

一般來說數據質量問題由四個因素造成：

信息因素。產生這部分數據質量問題的原因主要有：元數據描述及理解錯誤、數據度量的各種性質（如：數據源規格不統一）得不到保證和變化頻度不恰當等。

管理因素。是指由於人員素質及管理機制方面的原因造成的數據質量問題。如人員培訓、人員管理、培訓或者獎懲措施不當導致的管理缺失或者管理缺陷。

技術因素。主要是指由於具體數據處理的各技術環節異常造成的數據質量問題。數據質量問題的產生環節主要包括數據創建、數據獲取、數據傳輸、數據裝載、數據使用、數據維護等方面的內容。

流程因素。是指由於系統作業流程和人工操作流程設置不當而造成的數據質量問題，主要來源於系統數據的創建流程、傳遞流程、裝載流程、使用流程、維護流程和稽核流程等各環節。

從方法論的角度，從組織管理上去改進質量，我們能做的是：確立組織數據質量改進目標、評估組織流程、制定組織流程改善計劃、實施改進、評估改善效果；

從技術上去改進數據質量，我們能做的是：數據分析、數據評估、數據清洗、數據監控、錯誤預警；

管理因素和流程因素屬於組織管理范疇，信息因素和技術因素屬於技術范疇。所以，要改進數據質量問題，要從組織管理和技術兩方面入手，才能從根本上，最佳地解決數據質量問題。

對主數據的質量進行改進，需要從以下如圖幾個方面入手：

Ⅳ 如何提升數據質量 看主數據管理怎麼說

新建一個access DB,然後把它加到用戶DSN或系統DSN。。這樣就加上去了。

Ⅳ 如何提高數據質量

如何提高數據質量
大數據時代帶來了海量、多樣、非結構化的數據，我們得以進行更加廣泛且深入的分析，但這必須建立在高質量的數據上才有意義。本期以企業級的視角，介紹數據質量的評價、提升與監控。
大數據的時代，數據資產及其價值利用能力逐漸成為構成企業核心競爭力的關鍵要素;然而，大數據應用必須建立在質量可靠的數據之上才有意義，建立在低質量甚至錯誤數據之上的應用有可能與其初心南轅北轍背道而馳。因此，數據質量正是企業應用數據的瓶頸，高質量的數據可以決定數據應用的上限，而低質量的數據則必然拉低數據應用的下限。
數據質量一般指數據能夠真實、完整反映經營管理實際情況的程度，通常可在以下幾個方面衡量和評價：
准確性：數據在系統中的值與真實值相比的符合情況，數據應符合業務規則和統計口徑。常見數據准確性問題如：
與實際情況不符：數據來源存在錯誤，難以通過規范進行判斷與約束;
與業務規范不符：在數據的採集、使用、管理、維護過程中，業務規范缺乏或執行不力，導致數據缺乏准確性。
完整性：數據的完備程度。常見數據完整性問題如：
系統已設定欄位，但在實際業務操作中並未完整採集該欄位數據，導致數據缺失或不完整;
系統未設定欄位：存在數據需求，但未在系統中設定對應的取數欄位。
一致性：系統內外部數據源之間的數據一致程度，數據是否遵循了統一的規范，數據集合是否保持了統一的格式。常見一致性問題如：
缺乏系統聯動或聯動出錯：系統間應該相同的數據卻不一致，缺乏必要的聯動和核對。
及時性：數據在採集、傳送、處理等環節快速支持應用的程度，考察數據的時間特性對應用的滿足程度。及時性關繫到系統能否在規定的時間內獲取到系統需要的特定時間產生的數據，以完成系統功能。常見及時性問題如：
缺乏時效性：未按照規定的數據更新時間要求對數據進行更新。
可用性：用來衡量數據項整合和應用的可用程度。常見可用性問題如：
缺乏應用功能，沒有相關的數據處理、加工規則或數據模型的應用功能，獲取目標數據;
缺乏整合共享，數據分散，不易有效整合和共享。
其他衡量標准再如有效性可考慮對數據格式、類型、標準的遵從程度，合理性可考慮數據符合邏輯約束的程度。此前一項對某企業數據質量問題進行的調研顯示常見數據質量問題中准確性問題佔33%，完整性問題佔28%，可用性問題佔24%，一致性問題佔8%，在一定程度上代表了國內企業面臨的數據問題。
提高數據質量的首要任務是定義一套標准化的數據規范，對具體數據項的定義、口徑、格式、取值、單位等進行規范說明，形成對該數據項的具體質量要求。依託這套規范作為衡量和提高數據質量的標尺，可在數據採集、加工和應用的各環節對關鍵數據項進行預防性或監測性的核檢。廣義的企業級數據字典可以作為數據標准化規范的載體，對企業運營過程中涉及的數據項名稱、業務定義和規則等要素進行收錄、規范和編制，對數據項描述信息進行標准化處理，統一定義對安全性和數據質量的要求，進而為業務運營提供可靠的數據服務、提高整體數據質量奠定基礎。理想情況下廣義的企業級數據字典是完備的，企業各系統全部數據項都被數據字典收錄，不存在同名不同義或同義不同名的情況。與此相對，狹義的數據字典通常是針對單一系統的技術屬性標准，為單一系統的開發和應用服務。
企業級數據字典通常分為三層：數據項、值域和域取值。數據項層面的規范主要包括名稱、業務規則定義、數據安全要求和數據質量要求等。
數據項名稱：包括數據項的中文名稱、英文名稱和英文簡稱，含義不同的數據項名稱不同，物理資料庫應沿用數據字典定義的全局唯一的英文簡稱對欄位命名
業務規則定義：包括數據的業務含義、轉換規則、加工規則等安全元數據：包含數據來源、所有者和訪問許可權等安全要求的定義
數據質量要求：在數據規范定義基礎之上，提出滿足業務需要的數據長度、格式、取值、數據處理、勾稽關系等要求，以此作為數據質量管理的落腳點
值域可細分為代碼域、編碼域、文本域、金額域、數值域、時間域等。例如「出生地」數據項對應值域為「行政區劃」代碼域，引用國家標准GB-T2260-2016《中華人民共和國行政區劃代碼》，對應的域取值為該國標定義的代碼表。再如「借記卡號」數據項對應值域為「19位卡號」編碼域，定義16位卡號和19位卡號兩種編碼方式，不需列舉對應具體的域取值。
數據質量管理是指在數據創建、加工、使用和遷移等過程中，通過開展數據質量定義、過程式控制制、監測、問題分析和整改、評估與考核等一系列管理活動，提高數據質量以滿足業務要求。數據質量管理工作遵循業務引領的原則，確定重點質量管控范圍，並動態調整階段性管控重點，持續優化。可按照「誰創建、誰負責;誰加工、誰負責;誰提供、誰負責」的原則界定數據質量管理責任，由數據流轉環節的各責任方對管轄范圍內的數據質量負責。對數據質量規則優先採取系統程序的自動化控制措施，並盡可能前移管控點，從源頭上控制數據質量。
數據質量監控點通常針對關鍵數據項設置實施，定義數據質量監控規則，生成監控報警，按嚴重性等級分級報告，由相應層級進行處理和響應。關鍵數據項根據經驗判斷，一般影響較廣如涉及多業務條線，或應用於關鍵業務環節如合約簽訂、會計核算、績效分析、產品定價、資金收付等，或應用於內部經營管理、對外信息披露和行業監管要求，例如財務報告數據和新資本協議實施中明確提出的重要指標項。
數據質量監控點的控制手段分為預防型和監測型：
預防性控制防止錯誤數據的產生，一般部署在數據採集點，用於控制手工輸入的源數據，以及批量導入的源數據校驗：
數據輸入校驗：例如貸款利率的輸入校驗;
數據閾值：例如數據非空，數據取值超出值域定義合理范圍，數據格式不符合標准等;
質量控制方式：系統自動校驗/雙人手工復核;
系統校驗方式：強制，如不符合規則無法通過。
監測型控制監測錯誤數據，發現數據質量問題進行報警。一般部署在數據加工和應用環節，驗證數據完整性、一致性和准確性等：
數據輸出校驗：例如貸款余額總分核對
數據一致性：例如交易頭寸與總帳系統記錄的交易頭寸一致
質量控制方式：系統自動校驗
系統校驗方式：非強制，錯誤及差異提示
對選定的關鍵數據項，需定義數據質量規則以及數據質量等級。數據質量等級可利用「閾值」和「容忍度」進行分級：
良好：數據項質量評分高於「閾值」
可容忍：數據項質量評分低於「閾值」，但高於「容忍度」
報警：數據項質量評分低於「容忍度」
嚴重報警：數據項的質量問題將帶來非常嚴重的影響，人工經驗判斷
關鍵數據項監控點的詳細信息應在企業級數據字典中維護更新，與其開發、實施和測試情況保持同步。
在進行數據質量分等級報告及響應糾錯時應遵守如下原則：
及時性。對導致數據質量等級進入「可容忍」、「報警」和「嚴重報警」狀態的數據質量事件能夠及時發現、報告和處理;
規范性：針對分級別的數據質量問題，匯報至利益相關方，配置相應資源;
高效性：數據質量問題，在分級別規定時間內被解決。應按照「可容忍」、「報警」和「嚴重報警」酌情規定響應時間;
有序性。在開展數據質量分等級報告工作時，應有序上報、統一領導、分級負責。
部署在UDP層面的數據質量監控程序實時或定期監測關鍵數據項的質量，對其數據質量進行評分，通過比較該監控點的「閾值」和「容忍度」，將數據質量進行分級，對於非「良好」的評價結果，數據質量監控程序將發送報警消息通知數據質量管理人員。報警消息內容包括問題定位頭文件和具體描述。數據質量管理人員根據報警信息調查問題數據項，驗證報警內容，生成預警信息通知下游用戶，同時填制糾錯工單通知相關責任人員。相關責任人員依據糾錯通知提示的具體內容，開展數據質量問題調查，提出數據質量改進需求和解決方案，由實施運維團隊在數據應用層面修正，或在數據採集和集成層面修正。若糾錯告警問題由數據質量要求過於嚴苛或控制規則錯誤引起，應修改關鍵數據項清單及其相關監控規則，並由實施運維團隊修改或取消已部署的對應監控點。

Ⅵ 淺談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。

Ⅶ 在新形勢下如何提高統計數據質量

內容預覽：眾所周知，統計數據質量是統計工作的生命。統計數據質量從使用的要求上看，取決於准確性、及時性和完整性。准確性是統計數據質量在統計信息客觀真實性方面的體現，是統計數據使用者的首要要求。及時性是統計數據質量在統計信息的時間價值上的體現，是對統計數據形成和提供的高速度、快節奏、強效率的要求。完整性是統計數據在統計信息的內容含量上的體現，就是要求統計部門提供的統計數據在內容上應該包括使用者所需的所有項目，不能殘缺不全。需要強調的是，統計數據質量准確性、及時性和完整性，分別從用戶、生產者和被調查者三個角度提出來的，它們之間既密切聯系，又存在某種矛盾和沖突。如在准確性和……

Ⅷ 如何提高統計數據的質量

等答案

Ⅸ 淺析如何提高統計數據質量

統計數據是經濟社會發展的晴雨表，統計數據質量是統計工作的生命。統計數據質量從使用的要求上看，取決於准確性、及時性和完整性。准確性是統計數據質量在統計信息客觀真實性方面的體現，是統計數據使用者的首要要求。及時性是統計數據質量在統計信息的時間價值上的體現，是對統計數據形成和提供的高速度、快節奏、強效率的要求。完整性是統計數據在統計信息的內容含量上的體現，就是要求統計部門提供的統計數據在內容上應該包括使用者所需的所有項目，不能殘缺不全。隨著我國社會主義市場經濟體系的建立和完善，經濟領域呈現經濟利益多元化、經濟格局多樣化、經濟統計現化化的趨勢，統計工作面臨的困難和挑戰越來越大。縣（市、區）統計工作如何適應新形勢的要求，發揮統計在經濟社會發展中的作用，確保統計數據可信可靠。筆者認為要抓好以下幾方面的工作：
一、優化統計環境強化統計生態
統計生態是指統計組織賴以生存和發展的各種外部政治、體制、經濟、法律、社會、文化環境因素在相互聯系和動態演化中形成的有機整體。在惡劣的統計生態環境下，不可能有準確的統計數據，也不可能樹立統計的公信力。我們需要一個共建、共有、共保、共享的統計生態鏈，這是一項系統工程，需要社會各方共同努力。
第一要完善《統計法》。加強統計法制建設，提高法律的可操作性，加大執法力度，市場經濟就是法制經濟，我們一定要做到有法必依、執法必嚴、違法必究，保障統計生態環境的健康發展。統計機構必須是依照法律獨立設置的，並且統計機構在行政上應保持其獨立的地位。要健全統計法制建設，依法統計，尤其要嚴格執法。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。三是要加大普法力度，廣泛宣傳《統計法》，增強社會各界的統計法制觀念，只有這樣才能依法統計，保證統計工作的順利進行和統計數據的客觀真實性。大力加強統計法制建設，提高依法行政水平。要與人大、政協、監察局、法制、司法等部門聯合開展執法大檢查，對違法案件進行處罰和曝光，增強各級領導和廣大統計員的統計法律意識，統計數據質量得到較大提高。
第二進一步完善各級統計部門機關管理制度。用制度管人管事，獎優罰劣，精神和物質鼓勵相結合；強力推進學習型統計局建設，深入開展「三個代表」、「保持共產黨員先進性學教活動」和機關作風建設，在統計系統上下形成講政治、講大局、講團結、比學習、比作風、比進步的良好風尚；加強領導班子決策能力建設，按照「三強五好」的要求切實加強領導班子建設和黨風廉政建設；狠抓統計職業道德教育，忠誠統計、愛崗敬業、恪盡職守、無私奉獻，爭創一流工作業績。五是抓辦公條件的改善，為幹部職工營造良好的工作環境。配備電腦，使辦公條件大為改善，工作效率顯著提高。
第三進一步理順統計管理體制，增強統計系統凝聚力。更好地體現整體性特點，發揮統計整體功能。為此，必須堅持行政管理與業務管理一致的原則，一方面在統計機構和制度上，提高獨立性和抗干擾能力，另一方面要建立約束機制，減少各方面的干預。這是科學管理的工作要求決定的，這樣有利於貫徹責權利的統一。
第四進一步增強縣（市）級統計局的力量。按照統計工作的流程對各級各類統計機構設置合理的內部機構進行系統優化。把統計局建設成為符合未來形勢發展要求的，靈敏、快速、高效、精乾的調查機構，提高效率，並使之適合網路時代的特點。各縣（市）可按照普查制度規定成立適應普查任務要求的普查機構，專司各項普查工作。
第五切實樹立統計大系統的觀念.
各級統計部門的領導要多為基層著想，為基層辦實事、解難事。在開展普查時，要貫徹受益者出錢的原則，按照受益大小分擔經費，使基層統計局的領導從為上級要經費的尷尬局面中解脫出來。上級統計部門要切實為基層統計幹部在待遇上排憂解難。一是爭取提高統計人員待遇上的有關政策，二是對經濟貧困縣（市）統計部門實行經濟扶貧，增加經濟投入，解決統計人員經濟待遇差的問題，確保統計幹部隊伍穩定。
第六改革完善考核評價體系。現行的考核評價體系很大程度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，也是領導政績的體現。考核作為指揮棒，具有很強的引導性。近年來，各級各類的工作考核，在某種程度上發揮了一定的作用，但也存在不少問題：一是互相攀比，二是數據失真，三是圍繞考核想盡「辦法」拿名次。如果這些問題不能很好地解決，就會造成「聰明人」得益、老實人吃虧，從而挫傷大部人的積極性。因此，要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，使統計數據不受包括政府在內的各方干擾，推進各項工作的順利開展。
二、改善統計方法 提高統計質量
提供高質量統計數據是統計工作的中心任務和根本職責，是統計事業改革和建設的出發點和歸宿點，亦是新時期和新形勢對統計工作的基本要求。1、樹立新的統計數據質量觀理念。提高統計數據質量是統計工作的一個永恆的主題。但是在不同時期對統計數據質量有不同的標准，明確新時期統計數據質量的涵義和概念，樹立全新的統計數據質量理念，是指導我們做好工作的前提和基礎。因此，對數據質量評估判斷標準的思維須從狹義轉向廣義，要從過去的只重視搜集生產轉為生產和營銷並重的觀念。要從過去單純注重提高數據准確性和及時性，擴展到提高數據的時效性、科學性多維的質量內涵，要從過去工作重點是收集上報搞准統計數據的工作思維中解脫出來，既要抓數據的准確性,
又要做好解讀統計數據,
開發統計分析研究成果。逐漸把滿足用戶需求的程度作為評價數據質量的標准。以新理念來確立新思路，制定新措施，開拓新局面。2、改革統計制度及方法。當前統計制度存在著調查方法單一、對全面報表的依賴仍然過多、指標體系不盡合理、任務繁重以及完成任務的條件脫節等問題，要解決這些問題就必須加快統計制度及調查方法的改革。首先，必須明確應收集哪些資料，官方統計機構的職能除了將這些數據收集、整理及出版外，還要對這些數據進行進一步的統計分析，或將數據分析工作交給社會研究機構，這些都必須以一定的制度形式予以規定。其次，建立一套更加完善的國民經濟核算體系及適應經濟增長方式轉變的統計指標體系，並且保證經確定的統計指標體系的全國統一和相對穩定，對指標的含義、統計口徑、計算方法都必須做出說明和界定范圍，同一指標不能有兩種口徑和隨意變更，這些也都必須以制度形式予以規定。一方面，這樣可以保證數據在時間上的可比性，使它能更好地反映現象發展的數量特徵；另一方面，有利於使用者根據指標的說明和按研究的需要對數據進行調整和分析，增強數據的適用性。此外應建立從實際出發的科學適用的統計調查方法體系，適當減少全面統計報表，推廣抽樣調查，注重效益、節省成本，提高時效，減少被調查者的負擔。3、建立完整規范的統計數據質量控制體系和統計數據質量監控評估中心。統計數據質量的監控與評估是一項復雜的、長期的系統工程，可在政府統計部門內建立權威的數據質量監控和評估中心，建立健全完善的統計數據產品質量管理體系，對統計數據生產全過程實行全面質量管理，提高統計數據的完整性和透明度。最近國家統計部門建立了自我檢查和評估制度，對國內生產總值、工業增加值、價格指數、社會消費品零售總額等主要的統計指標數據質量實行定期評估，它對於減少統計數據的誤差，提高統計數據的質量有著積極的作用。實際上，統計數據的監控與評估可以採用自我評估、監督評估與定性評估、定量評估相結合的方法。4、加強統計基礎建設工作，提高統計人員素質。統計基礎工作是整個統計工作的基石，要提高統計數據質量就必須加強基層統計組織的建設。一是狠抓基層統計機構的設立，統計人員的配備工作；二是加強對基層統計基礎工作的業務指導和統計人員的業務培訓，統計人員業務素質不斷提高；三是抓基層基礎規范化建設工作，針對部分鄉鎮統計力量薄弱，工作條件差，有些部門統計、行業統計工作削弱、人員精減、統計人員兼數職、統計台帳、原始記錄不全的狀況，必須採取多種有力措施，強化統計基礎工作；軟硬並舉，統計信息化工作再上新台階，爭取領導重視，充實統計信息化的硬體設施；統計信息化水平得到提升，使鄉鎮單位實現了聯網直報。
一方面，要加大資金投入，解決經費問題和改善基層統計組織的工作條件，提高先進統計設施在基層統計部門中的普及率和應用率。可以考慮建立部分數據的有償使用機制，幫助籌措更多的資金來更好地收集數據，以維持統計基層部門工作的正常進行
�幫助統計機構建立激勵機制，以獎勵那些對數據的搜集做出突出貢獻的人員。另一方面，要著手培養和提高基層工作人員的素質，採取定期培訓或考核的
辦法不斷提高基層工作人員的業務素質，使他們熟練掌握統計新知識、新方法，特別是現代統計調查、統計整理、統計分析技能和計算機應用技術，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，加強統計職業道德建設，樹立行業職業道德的優秀典型，弘揚務實求真、忠於職守的精神。

Ⅹ 如何提高企業統計數據質量

1、統計數據來源要有依據；
2、依據數據要得到證實；
3、得到證實的數據要定期進行檢查。
4、通過檢查、證實、統計，實時對統計過程進行補充和修改，使統計數據質量不斷改進。