數據質量包含哪些內容

A. 什麼是地理信息系統的數據質量具體包括哪些內容

-關於數據質量
質量：是一個用來表徵人造物品的優越性或者證明其所具有技術含量的多少或

者表示其藝術性高低的常用術語。
近年來由於一下原因，關注數據質量：
1， 增加私營部門的數據生產 。
2，進一步利用地理信息作為決策支持工具。
3，日益依賴二手數據來源。
—空間數據質量的概念：
1，誤差：反映了數據與真值或者大家公認的真值之間的關系。
2，數據的准確度：被定義為結果計算值或估計值或公認值之間的接近程度。
3，數據的精密度（儀器本身）：是指在數量上能夠辨別的程度，指數據的有效位

數，表示測量值本身的離散程度。解析度影響到一個資料庫對某個具體應用的適用

程度。
4，不確定性：是關於空間過程和特徵，不能被准確確定的程度。

B. 空間數據質量的內容有哪些

數據的完整性
數據的一致性
位置精度
時間精度
屬性精度

C. 數據質量分析的主要內容包括哪些

包括：
1、影響GIS數據質量的因素
2、 GIS數據源的質量問題
3、GIS資料庫建立過程中的質量問題
4、GIS分析處理過程引入的數據質量問題

D. 數據倉庫的數據質量主要包括哪些內容

資料庫設計包括六個主要步驟：
1、需求分析：了解用戶的數據需求、處理需求、安全性及完整性要求；
2、概念設計：通過數據抽象，設計系統概念模型，一般為e-r模型；
3、邏輯結構設計：設計系統的模式和外模式，對於關系模型主要是基本表和視圖；
4、物理結構設計：設計數據的存儲結構和存取方法，如索引的設計；
5、系統實施：組織數據入庫、編制應用程序、試運行；
6、運行維護：系統投入運行，長期的維護工作。

E. 數據要素包含哪些內容

數據要素主要由政務數據和包括企業數據在內的社會數據組成。

培育數據要素市場要加速政務數據的開放，提升社會數據的價值；並推進政務數據和社會數據的融合使用，形成對社會治理和產業升級的強大推動力。

數據生產要素屬性的提升和市場化改革要推動實體經濟和數字經濟融合發展，推動各類產業加速向數字化、網路化、智能化發展。概括來說，做好數據要素市場化改革，就是做好數據資源保護、數據開放共享和數據資源開發這三方面的工作。

數據要素的重要性

數據在經濟活動中的作用變得越來越重要。全國政協委員、中國工程院院士、湖南工商大學校長陳曉曾指出，數據要素是現代產業體系的核心要素之一，是數字經濟新引擎的源動力，也是全球數字競爭的角力前沿。

在提升政務效率方面，數據要素為「不見面審批」、企業「少跑腿」和「零跑腿」提供了有力支撐。在進行數據要素市場化改革的同時，應不忘加強數據資源和數據安全的保護，數據資源保護是健全數據要素市場體系的前提。

F. 數據質量的介紹

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。

G. 什麼是數據的質量

�1�3 測量系統分析（MSA） 什麼是測量系統 * 測量系統：用來對被測特性賦值的操作、程序、量具、設備、 軟體及操作人員的集合 人 設備 材料 測量過程 數據 方法 環境 輸入 輸出 * 測量系統應具備的特性 1 ） 處於統計控制狀態，即只存在變差的普通原因； 2 ） 測量系統的變異性小於過程變異性； 3 ） 測量系統的變異性小於技術規范界限； 4 ） 測量精度應高於過程變異性和技術規范寬度的 1/10 ； 5 ） 當被測項目變化時，測量系統統計特性的最大變差小於過 程變差和規范寬度較小者； * 數據的類型 ——計量型數據 ——計數型數據 * 如何評定數據質量 ——測量結果與「真」值的差越小越好 ——數據質量是用多次測量的統計結果進 行評定 * 計量型數據的質量 ——均值與真值（基準值）之差 ——方差大小 * 計數型數據的質量 ——對產品特性產生錯誤分級的概率 測量系統評定的兩個階段 * 第一階段（使用前） ——確定統計特性是否滿足需要 ——確定環境因素是否有影響 * 第二階段（使用過程） ——確定是否持續的具備恰當的統計特性 測量系統特性及變差類型和定義 類型 定義 圖示 分辨力 測量系統檢出並 如實指出被測定 特性微小變化的 能力 評價均值質量 偏倚 觀測平均值與基 准值的差 基準值 偏倚 穩定性 在某種持續時間 內測量同一基準 或零件單一特性 結果的總變差 穩定性 時間 2 時間 1 線性 量具的預期工作 范圍內偏倚的變 化 觀察平均值 有偏倚 無偏倚 基準值 評價變差 質量 重復性 同一評價人，多次 測量同一特性的 觀測值變差 再現性 不同評價人，測量 同一特性觀測平 均值的變差 B C A 再現性 測量系統的分辨力 * 建議的可視解析度 ≤ 6 σ /10 σ——過程的標准差（不是公差寬度的 1/10 ） * 解析度不足對控制圖的影響 測量系統的穩定性 * 兩種穩定性 ——一般概念：隨著時間變化系統偏倚的總變 差。 ——統計穩定性概念：測量系統只存在普通原 因變差而沒有特殊原因變差。 * 利用控制圖評價測量系統穩定性。 ——保持基準件或標准樣件。 ——極差圖（標准差圖）出現失控時，說明存 在不穩定的重復性。 ——均值圖出現失控時，說明偏倚不穩定。 評價測量系統的三個基本問題 * 是否有足夠的分辨力 * 是否統計穩定 * 統計特性用於過程式控制制和分析是否可接受。 盲測法 * 在實際測量環境下，在操作者事先不知正在對 該測量系統進行評定的條件下，獲得測量結果。 向傳統觀念挑戰 * 長期存在的把測量誤差只作為公差范圍百分 率來報告的傳統，是不能面臨未來持續改進的 市場挑戰。 國際標准 國家標准 地方標准 公司標准 檢測設 備製造廠 測量結果 * 追溯性：通過應用連接標准等級體系的適當標 標準的傳遞 國際實驗室 國家實驗室 國家認可的 校準機構 企業的校準 實驗室 生產現場 准程序，使單個測量結果與國家標准或國家接 受的測量系統相聯系。

H. 銀行數據質量問題包括哪幾類

銀行數據質量問題包括3類，具體如下：

1、監控檢查、問題治理與考核存在的問題：在標准建立的前提下數據的錄入監控檢查、問題治理、形成配套的考核激勵機制是基礎數據質量提升的前提。

2、業務系統數據管理問題：因銀行涉及各類業務眾多，且分散在各具體業務經辦部門，多數銀行由於系統建設初期沒有從更高的角度看待系統建設問題，未對業務信息系統建設進行統籌規劃。

3、標准不統一執行不到位：未制定統一的基礎數據錄入標准及相應的執行規范，基礎數據歸類相互混淆、錯誤錄入的情況屢見不鮮。常見情況主要有，前台櫃員或客戶經理為客戶錄入基礎信息時，僅憑個人理解進行系統欄位錄入，導致賬戶開立時，將機關團體賬戶、財政專戶等開立為普通單位賬戶。

制度須知

在統一的標准執行指導下，加強人工審核力度是提升基礎數據質量重要關口，審核人員應具備較強的業務審核能力及工作責任心，才能切實把好數據質量審核關。

對已出現過的數據質量問題進行分析總結，將可以通過系統規則對數據質量問題進行技術提示的，落地到系統中，通過技術手段自動審核數據質量，提升數據審核效率。

I. 數據治理包括哪些方面

從技術實施角度看，數據治理包含「理」「采」「存」「管」「用」這五個步驟，即業務和數據資源梳理、數據採集清洗、資料庫設計和存儲、數據管理、數據使用。

數據資源梳理：數據治理的第一個步驟是從業務的視角釐清組織的數據資源環境和數據資源清單，包含組織機構、業務事項、信息系統，以及以資料庫、網頁、文件和 API 介面形式存在的數據項資源，本步驟的輸出物為分門別類的數據資源清單。

數據採集清洗：通過可視化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）將數據從來源端經過抽取 (extract)、轉換 (transform)、載入 (load) 至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

基礎庫主題庫建設：一般情況下，可以將數據分為基礎數據、業務主題數據和分析數據。基礎數據一般指的是核心實體數據，或稱主數據，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、電子證照等數據。主題數據一般指的是某個業務主題數據，例如市場監督管理局的食品監管、質量監督檢查、企業綜合監管等數據。而分析數據指的是基於業務主題數據綜合分析而得的分析結果數據，例如市場監督管理局的企業綜合評價、產業區域分布、高危企業分布等。那麼基礎庫和主題庫的建設就是在對業務理解的基礎上，基於易存儲、易管理、易使用的原則抽像數據存儲結構，說白了，就是基於一定的原則設計資料庫表結構，然後再根據數據資源清單設計數據採集清洗流程，將整潔干凈的數據存儲到資料庫或數據倉庫中。

元數據管理：元數據管理是對基礎庫和主題庫中的數據項屬性的管理，同時，將數據項的業務含義與數據項進行了關聯，便於業務人員也能夠理解資料庫中的數據欄位含義，並且，元數據是後面提到的自動化數據共享、數據交換和商業智能（BI）的基礎。需要注意的是，元數據管理一般是對基礎庫和主題庫中（即核心數據資產）的數據項屬性的管理，而數據資源清單是對各類數據來源的數據項的管理。

血緣追蹤：數據被業務場景使用時，發現數據錯誤，數據治理團隊需要快速定位數據來源，修復數據錯誤。那麼數據治理團隊需要知道業務團隊的數據來自於哪個核心庫，核心庫的數據又來自於哪個數據源頭。我們的實踐是在元數據和數據資源清單之間建立關聯關系，且業務團隊使用的數據項由元數據組合配置而來，這樣，就建立了數據使用場景與數據源頭之間的血緣關系。 數據資源目錄：數據資源目錄一般應用於數據共享的場景，例如政府部門之間的數據共享，數據資源目錄是基於業務場景和行業規范而創建，同時依託於元數據和基礎庫主題而實現自動化的數據申請和使用。

質量管理：數據價值的成功發掘必須依託於高質量的數據，唯有準確、完整、一致的數據才有使用價值。因此，需要從多維度來分析數據的質量，例如：偏移量、非空檢查、值域檢查、規范性檢查、重復性檢查、關聯關系檢查、離群值檢查、波動檢查等等。需要注意的是，優秀的數據質量模型的設計必須依賴於對業務的深刻理解，在技術上也推薦使用大數據相關技術來保障檢測性能和降低對業務系統的性能影響，例如 Hadoop，MapRece，HBase 等。

商業智能（BI）：數據治理的目的是使用，對於一個大型的數據倉庫來說，數據使用的場景和需求是多變的，那麼可以使用 BI 類的產品快速獲取需要的數據，並分析形成報表，像派可數據就屬於專業的BI廠商。

數據共享交換：數據共享包括組織內部和組織之間的數據共享，共享方式也分為庫表、文件和 API 介面三種共享方式，庫表共享比較直接粗暴，文件共享方式通過 ETL 工具做一個反向的數據交換也就可以實現。我們比較推薦的是 API 介面共享方式，在這種方式下，能夠讓中心數據倉庫保留數據所有權，把數據使用權通過 API 介面的形式進行了轉移。API 介面共享可以使用 API 網關實現，常見的功能是自動化的介面生成、申請審核、限流、限並發、多用戶隔離、調用統計、調用審計、黑白名單、調用監控、質量監控等等。