什麼是數據質量

❶ 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。

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 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

❹ 數據質量管理的數據質量管理評估維度

由於數據清洗（DataCleaning）工具通常簡單地被稱為數據質量（Data Quality）工具，因此很多人認為數據質量管理，就是修改數據中的錯誤、是對錯誤數據和垃圾數據進行清理。這個理解是片面的，其實數據清洗只是數據質量管理中的一步。數據質量管理（DQM），不僅包含了對數據質量的改善，同時還包含了對組織的改善。針對數據的改善和管理，主要包括數據分析、數據評估、數據清洗、數據監控、錯誤預警等內容；針對組織的改善和管理，主要包括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、制定組織監督審核機制、實施改進、評估改善效果等多個環節。
任何改善都是建立在評估的基礎上，知道問題在哪才能實施改進。通常數據質量評估和管理評估需通過以下幾個維度衡量。 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。
規范性 Conformity：規范性用於度量哪些數據未按統一格式存儲。
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。
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。
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。
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。 配置管理 Config Management：此維度用於度量數據在其生命周期內的一切資源是否得到了控制和規范，即數據的計劃、產生、變更直至消亡的過程中，與數據相關的計劃、規范、描述是否收到控制。評估指標包括：評估配置項的細化粒度、評估基線准確度和頻度以及變更流程是否合理完善等。
培訓 Training：此維度用於度量數據的生產和使用者在數據生命周期內的一切活動中是否經過了知識和技能的培訓、培訓效果是否滿足崗位需要；受訓的知識和技能是否經過審核和確認，受訓的內容是否與企業文化和價值觀一致；培訓流程是否合理完善等；
驗證和確認 Verify & Validation：此維度用於度量數據在其生命周期內是否得到驗證和確認。評估內容包括是否通過驗證流程確保工作產品（數據）滿足指定的要求、是否通過「確認」流程保證工作產品（數據）在計劃的環境中滿足使用的要求；「驗證」和「確認」的流程是否完善；
監督和監控 Monitoring：此維度用於度量產生和使用數據的流程在數據的整個生命周期內是否真正受控。脫離監控的信息、技術、計劃、流程、制度，會導致數據質量低下。監督和監控的流程是否完善。

❺ 數據質量

(1)國土資源部提供政策、行政措施支撐，中國地質調查局負責全國地質鑽孔數據的建庫、質量檢查和驗收工作，並按照統一標准，集成省級地質鑽孔資料庫，建立全國性的國家級地質鑽孔資料庫。

(2)各省國土資源廳負責組織轄區內(地礦、冶金、煤炭、有色、建材、黃金部隊)各個部門的建庫和質量監控和驗收工作，並向國土資源部報送省級的地質鑽孔資料庫和工作總結報告。

(3)質量控制與建庫工作同步進行，負責建庫的基層地勘單位(資料室)，設立質量監督人員，隨時檢查數據採集、數據入庫的質量，並填寫地質鑽孔數據建庫工作日誌表，地質鑽孔數據採集、錄入自(互)檢表，地質鑽孔岩性分層數據自(互)檢表，地質鑽孔資料庫建設成果數據檢查記錄表，備查。

(4)質量評價，按照質量評判標准和質量管理程序，由計算機自動對入機數據進行質量評判和等級判定，判定結果自動保存在數據表中，並自動搜索、提取錯誤記錄匯總到錯誤信息表，供專家根據相關標准對錯誤數據進行檢查、核實。

(5)各省(區、市)及下屬的局(地礦、冶金、煤炭、有色、建材、黃金)設立建庫質量監控、評價薦審專家組，負責轄區內的建庫質量檢查和項目評審工作。

❻ 質量數據的分類

數據錄入過程
質量數據是指由個體產品質量特性值組成的樣本(總體)的質量數據集，在統計上稱為變數；個體產品質量特性值稱變數值。 根據質量數據的特點，可以將其分為計量值數據和計數值數據。
1.計量值數據
計量值數據是可以連續取值的數據，屬於連續型變數。其特點是在任意兩個數值之間都可以取精度較高一級的數值。它通常由測量得到，如重量、強度、幾何尺寸、標高、位移等。此外，一些屬於定性的質量特性，可由專家主觀評分、劃分等級而使之數量化，得到的數據也屬於計量值數據。
2.計數值數據
計數值數據是只能按0，1，2，……數列取值計數的數據，屬於離散型變數。它一般由計數得到。計數值數據又可分為計件值數據和計點值數據。
(1)計件值數據，表示具有某一質量標準的產品個數。如總體中合格品數、一級品數。
(2)計點值數據，表示個體(單件產品、單位長度、單位面積、單位體積等)上的缺陷數、質量問題點數等。如檢驗鋼結構構件塗料塗裝質量時，構件表面的焊渣、焊疤、油污、毛刺數量等。
數據一致性
很多用戶甚至一些數據倉庫項目的開發人員經常將數據質量和數據倉庫項目開發中的ETL過程的數據一致性混為一談，錯誤的認為數據倉庫項目（也即ETL過程）能夠修復數據以提高數據質量，其實數據質量和ETL過程的數據一致性是兩個不同的概念。ETL過程的數據一致性是指根據相同的業務理解（基於源系統模型和基於數據倉庫模型），在源系統查詢和統計的信息與在數據倉庫中得到的結果在各個細節層次（包括明細層次）上都是相同的。數據一致性是ETL過程必須保證的。質量是數據存在於企業的源系統中的，如常見的客戶代碼的不規范，同一個客戶在不同的系統中（例如業務處理系統和財務系統）有不同的代碼，甚至同一個客戶在同一個系統中也有不同的代碼，以保險公司的業務處理系統為例，同一個客戶先後在同一個保險公司投保，不同的業務員可能會輸入不同的客戶代碼；更常見的是那些沒有實現大集中的分布式的應用，同一個客戶（如工商銀行）在不同的分公司（如河南分公司和湖北分公司）投保，業務員很可能會輸入不同的代碼；再如，在業務處理系統中，有些錄入人員為了錄入的方便，常常將一些內容不輸或者採用默認值，造成一些重要錄入信息的缺失或錯誤。這些數據質量問題對數據分析系統造成嚴重的干擾和破壞。數據倉庫項目雖然不能夠修復數據以提高數據質量，但能發現存在的部分問題從而提醒用戶哪些數據是有質量問題的，給出用戶一些改進的建議，同時在分析和決策時應降低對這些數據的依賴程度，也可以提供輔助的方法跟蹤、監測數據質量問題。

❼ 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。