数据审核从哪些方面入手

㈠ 审核数据准确性的方法主要有逻辑检查和什么

审核数据准确性的方法主要有逻辑检查和计算检查。

数据审核是指是指在进行数据整理之前对原始数据的审查和核对。对于通过调查取得的原始数据，主要从完整性和准确性两个方面去审核。

对审核过程中发现的错误，应尽可能予以纠正，在调查结束后，当对数据中发现的错误不能予以纠正，或者有些数据不符合调查的要求而又无法弥补时，就需要对数据进行筛选。

数据排序是按一定顺序将数据排列，以便于研究者通过浏览数据发现一些明显的特征趋势或解决问题的线索，除此之外，排序还有助于对数据检查纠错，以及为重新归类分组等提供依据。在某些场合，排序本身就是分析的目的之一。

㈡ 审核数据准确性的方法主要有逻辑检查和

审核数据准确性的方法主要有逻辑检查和计算检查。

原始数据应主要从完整性和准确性两个方面去审核。完整性审核主要是检查应调查的单位或个体是否有遗漏，所有的调查项目或指标是否填写齐全。准确性审核主要是检查数据资料是否真实地反映了客观实际情况，内容是否符合实际，并且检查数据是否有错误，计算是否正确等。

其原因是房地产公司在实际销售时往往会有面积赠送、半价面积区域等情况，我们在做数据审计时找到这些问题，探寻其原因，为接下来的数据清洗等步骤打好基础。

㈢ 简要阐述数据预处理原理

数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。另外，对于一些剖面测量数据，如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等。
中文名
数据预处理
外文名
data preprocessing
定义
主要的处理以前对数据进行处理
方法
数据清理，数据集成，数据变换等
目标
格式标准化，异常数据清除
快速
导航
预处理内容

方法
基本介绍
现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。 数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。
数据的预处理是指对所收集数据进行分类或分组前所做的审核、筛选、排序等必要的处理。[1]
预处理内容
数据审核
从不同渠道取得的统计数据，在审核的内容和方法上有所不同。[1]
对于原始数据应主要从完整性和准确性两个方面去审核。完整性审核主要是检查应调查的单位或个体是否有遗漏，所有的调查项目或指标是否填写齐全。准确性审核主要是包括两个方面：一是检查数据资料是否真实地反映了客观实际情况，内容是否符合实际；二是检查数据是否有错误，计算是否正确等。审核数据准确性的方法主要有逻辑检查和计算检查。逻辑检查主要是审核数据是否符合逻辑，内容是否合理，各项目或数字之间有无相互矛盾的现象，此方法主要适合对定性（品质）数据的审核。计算检查是检查调查表中的各项数据在计算结果和计算方法上有无错误，主要用于对定量（数值型）数据的审核。[1]
对于通过其他渠道取得的二手资料，除了对其完整性和准确性进行审核外，还应该着重审核数据的适用性和时效性。二手资料可以来自多种渠道，有些数据可能是为特定目的通过专门调查而获得的，或者是已经按照特定目的需要做了加工处理。对于使用者来说，首先应该弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的背景资料，以便确定这些资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，还要对数据的时效性进行审核，对于有些时效性较强的问题，如果取得的数据过于滞后，可能失去了研究的意义。一般来说，应尽可能使用最新的统计数据。数据经审核后，确认适合于实际需要，才有必要做进一步的加工整理。[1]
数据审核的内容主要包括以下四个方面：
1.准确性审核。主要是从数据的真实性与精确性角度检查资料，其审核的重点是检查调查过程中所发生的误差。[2]
2.适用性审核。主要是根据数据的用途，检查数据解释说明问题的程度。具体包括数据与调查主题、与目标总体的界定、与调查项目的解释等是否匹配。[2]
3.及时性审核。主要是检查数据是否按照规定时间报送，如未按规定时间报送，就需要检查未及时报送的原因。[2]
4.一致性审核。主要是检查数据在不同地区或国家、在不同的时间段是否具有可比性。[2]
数据筛选
对审核过程中发现的错误应尽可能予以纠正。调查结束后，当数据发现的错误不能予以纠正，或者有些数据不符合调查的要求而又无法弥补时，就需要对数据进行筛选。数据筛选包括两方面的内容：一是将某些不符合要求的数据或有明显错误地数据予以剔除；二是将符合某种特定条件的数据筛选出来，对不符合特定条件的数据予以剔除。数据的筛选在市场调查、经济分析、管理决策中是十分重要的。

㈣ 二手数据的审核包括数据的哪些方面

二手数据的审核包括4个方面：准确性审核、适用性审核、及时性审核、一致性审核。

1、准确性审核：主要是从数据的真实性与精确性角度检查资料，其审核的重点是检查调查过程中所发生的误差。

2、适用性审核：主要是根据数据的用途，检查数据解释说明问题的程度。具体包括数据与调查主题、与目标总体的界定、与调查项目的解释等是否匹配。

3、及时性审核：主要是检查数据是否按照规定时间报送，如未按规定时间报送，就需要检查未及时报送的原因。

4、一致性审核：主要是检查数据在不同地区或国家、在不同的时间段是否具有可比性。

(4)数据审核从哪些方面入手扩展阅读：

二手数据审核的意义：

对于通过其他渠道取得的二手数据，除了对其完整性和准确性进行审核外，还应着重审核数据的适用性和时效性。

第二手数据可以来自多种渠道，有些数据可能是为特定目的通过专门调查取得的，或者是已经按照特定目的的需要做了加工整理。

对于使用者来说，首先应弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的背景资料，以便确定这些数据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。

此外还要对数据的时效性进行审核，对于有些时效性较强的问题，如果所取得的数据过于滞后，可能失去了研究的意义，一般来说，我们应尽可能使用最新的统计数据。数据在经过审核后，确认适合于实际需要，才有必要做进一步的加工整理。

参考资料来源：网络-数据审核

㈤ 统计资料审核的内容主要是什么

统计资料审核是统计资料的整理的工作内容之一。资料在汇总前 ，要对调查得来的原始资料进行审核 确认它们是否准确、及时、完整，发现问题，加以纠正。
统计资料审核内容包括：
1. 原始资料的审核 完整性审核 检查应调查的单位或个体是否有遗漏 所有的调查项目或指标是否填写齐全 准确性审核 检查数据是否真实反映客观实际情况，内容是否符合实际 检查数据是否有错误，计算是否正确等
2. 次级资料的审核 适用性审核 弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的背景材料 确定数据是否符合自己分析研究的需要
3、时效性审核 尽可能使用最新的数据 确认是否有必要做进一步的加工整理