數據審核從哪些方面入手

㈠ 審核數據准確性的方法主要有邏輯檢查和什麼

審核數據准確性的方法主要有邏輯檢查和計算檢查。

數據審核是指是指在進行數據整理之前對原始數據的審查和核對。對於通過調查取得的原始數據，主要從完整性和准確性兩個方面去審核。

對審核過程中發現的錯誤，應盡可能予以糾正，在調查結束後，當對數據中發現的錯誤不能予以糾正，或者有些數據不符合調查的要求而又無法彌補時，就需要對數據進行篩選。

數據排序是按一定順序將數據排列，以便於研究者通過瀏覽數據發現一些明顯的特徵趨勢或解決問題的線索，除此之外，排序還有助於對數據檢查糾錯，以及為重新歸類分組等提供依據。在某些場合，排序本身就是分析的目的之一。

㈡ 審核數據准確性的方法主要有邏輯檢查和

審核數據准確性的方法主要有邏輯檢查和計算檢查。

原始數據應主要從完整性和准確性兩個方面去審核。完整性審核主要是檢查應調查的單位或個體是否有遺漏，所有的調查項目或指標是否填寫齊全。准確性審核主要是檢查數據資料是否真實地反映了客觀實際情況，內容是否符合實際，並且檢查數據是否有錯誤，計算是否正確等。

其原因是房地產公司在實際銷售時往往會有面積贈送、半價面積區域等情況，我們在做數據審計時找到這些問題，探尋其原因，為接下來的數據清洗等步驟打好基礎。

㈢ 簡要闡述數據預處理原理

數據預處理（data preprocessing）是指在主要的處理以前對數據進行的一些處理。如對大部分地球物理面積性觀測數據在進行轉換或增強處理之前，首先將不規則分布的測網經過插值轉換為規則網的處理，以利於計算機的運算。另外，對於一些剖面測量數據，如地震資料預處理有垂直疊加、重排、加道頭、編輯、重新取樣、多路編輯等。
中文名
數據預處理
外文名
data preprocessing
定義
主要的處理以前對數據進行處理
方法
數據清理，數據集成，數據變換等
目標
格式標准化，異常數據清除
快速
導航
預處理內容

方法
基本介紹
現實世界中數據大體上都是不完整，不一致的臟數據，無法直接進行數據挖掘，或挖掘結果差強人意。為了提高數據挖掘的質量產生了數據預處理技術。 數據預處理有多種方法：數據清理，數據集成，數據變換，數據歸約等。這些數據處理技術在數據挖掘之前使用，大大提高了數據挖掘模式的質量，降低實際挖掘所需要的時間。
數據的預處理是指對所收集數據進行分類或分組前所做的審核、篩選、排序等必要的處理。[1]
預處理內容
數據審核
從不同渠道取得的統計數據，在審核的內容和方法上有所不同。[1]
對於原始數據應主要從完整性和准確性兩個方面去審核。完整性審核主要是檢查應調查的單位或個體是否有遺漏，所有的調查項目或指標是否填寫齊全。准確性審核主要是包括兩個方面：一是檢查數據資料是否真實地反映了客觀實際情況，內容是否符合實際；二是檢查數據是否有錯誤，計算是否正確等。審核數據准確性的方法主要有邏輯檢查和計算檢查。邏輯檢查主要是審核數據是否符合邏輯，內容是否合理，各項目或數字之間有無相互矛盾的現象，此方法主要適合對定性（品質）數據的審核。計算檢查是檢查調查表中的各項數據在計算結果和計算方法上有無錯誤，主要用於對定量（數值型）數據的審核。[1]
對於通過其他渠道取得的二手資料，除了對其完整性和准確性進行審核外，還應該著重審核數據的適用性和時效性。二手資料可以來自多種渠道，有些數據可能是為特定目的通過專門調查而獲得的，或者是已經按照特定目的需要做了加工處理。對於使用者來說，首先應該弄清楚數據的來源、數據的口徑以及有關的背景資料，以便確定這些資料是否符合自己分析研究的需要，是否需要重新加工整理等，不能盲目生搬硬套。此外，還要對數據的時效性進行審核，對於有些時效性較強的問題，如果取得的數據過於滯後，可能失去了研究的意義。一般來說，應盡可能使用最新的統計數據。數據經審核後，確認適合於實際需要，才有必要做進一步的加工整理。[1]
數據審核的內容主要包括以下四個方面：
1.准確性審核。主要是從數據的真實性與精確性角度檢查資料，其審核的重點是檢查調查過程中所發生的誤差。[2]
2.適用性審核。主要是根據數據的用途，檢查數據解釋說明問題的程度。具體包括數據與調查主題、與目標總體的界定、與調查項目的解釋等是否匹配。[2]
3.及時性審核。主要是檢查數據是否按照規定時間報送，如未按規定時間報送，就需要檢查未及時報送的原因。[2]
4.一致性審核。主要是檢查數據在不同地區或國家、在不同的時間段是否具有可比性。[2]
數據篩選
對審核過程中發現的錯誤應盡可能予以糾正。調查結束後，當數據發現的錯誤不能予以糾正，或者有些數據不符合調查的要求而又無法彌補時，就需要對數據進行篩選。數據篩選包括兩方面的內容：一是將某些不符合要求的數據或有明顯錯誤地數據予以剔除；二是將符合某種特定條件的數據篩選出來，對不符合特定條件的數據予以剔除。數據的篩選在市場調查、經濟分析、管理決策中是十分重要的。

㈣ 二手數據的審核包括數據的哪些方面

二手數據的審核包括4個方面：准確性審核、適用性審核、及時性審核、一致性審核。

1、准確性審核：主要是從數據的真實性與精確性角度檢查資料，其審核的重點是檢查調查過程中所發生的誤差。

2、適用性審核：主要是根據數據的用途，檢查數據解釋說明問題的程度。具體包括數據與調查主題、與目標總體的界定、與調查項目的解釋等是否匹配。

3、及時性審核：主要是檢查數據是否按照規定時間報送，如未按規定時間報送，就需要檢查未及時報送的原因。

4、一致性審核：主要是檢查數據在不同地區或國家、在不同的時間段是否具有可比性。

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二手數據審核的意義：

對於通過其他渠道取得的二手數據，除了對其完整性和准確性進行審核外，還應著重審核數據的適用性和時效性。

第二手數據可以來自多種渠道，有些數據可能是為特定目的通過專門調查取得的，或者是已經按照特定目的的需要做了加工整理。

對於使用者來說，首先應弄清楚數據的來源、數據的口徑以及有關的背景資料，以便確定這些數據是否符合自己分析研究的需要，是否需要重新加工整理等，不能盲目生搬硬套。

此外還要對數據的時效性進行審核，對於有些時效性較強的問題，如果所取得的數據過於滯後，可能失去了研究的意義，一般來說，我們應盡可能使用最新的統計數據。數據在經過審核後，確認適合於實際需要，才有必要做進一步的加工整理。

參考資料來源：網路-數據審核

㈤ 統計資料審核的內容主要是什麼

統計資料審核是統計資料的整理的工作內容之一。資料在匯總前 ，要對調查得來的原始資料進行審核 確認它們是否准確、及時、完整，發現問題，加以糾正。
統計資料審核內容包括：
1. 原始資料的審核 完整性審核 檢查應調查的單位或個體是否有遺漏 所有的調查項目或指標是否填寫齊全 准確性審核 檢查數據是否真實反映客觀實際情況，內容是否符合實際 檢查數據是否有錯誤，計算是否正確等
2. 次級資料的審核 適用性審核 弄清楚數據的來源、數據的口徑以及有關的背景材料 確定數據是否符合自己分析研究的需要
3、時效性審核 盡可能使用最新的數據 確認是否有必要做進一步的加工整理