做实验数据需要具备哪些特性

Ⅰ 如何提高实验室数据准确性

那么如何提高实验室检测数据的准确性呢？笔者从技术要求方面谈以下观点： 一是人员素质。一个实验室的水平高低优劣，在很大程度上取决于人员的素质与水平。检测人员应经过与其承担的检验、检测项目相适应的教育、培训，并有相应的业务技术知识和实践经验，经资格考核合格，持证上岗；必须熟悉、了解掌握检测方法，严格按照程序文件、作业指导书及按检测仪器操作规程进行样品检验检测，才能提高检测数据的准确性。 二是设施和环境。为了保证抽样、检测、校准结果的准确可靠。实验室一方面应确保其检测、校准设施及环境条件满足相关法律法规、技术规范或标准要求，另一方面这些设施和环境条件还应确保实验室的安全性，保障操作人员的安全和健康；设施和环境条件是直接影响证书、报告质量的要素。因此，实验室应具备对环境条件进行有效监测和控制，这是保证检测工作正常开展的先决条件。 三是方法选择。正确地选择检测方法对提高检测数据的准确性是至关重要的，它能规范检测工作，减少检测工作的随意性，保证检测数据的准确性。这就要求检测人员根据项目的要求，制定相应的检测程序。选择合适的检测方法应优先选择国家标准、行业标准、地方标准作为检测的依据。 四是样品的抽取和制备。样品抽取及制备是检测工作中重要的一步，正确抽取具有代表性的均匀样品，是保证检测数据准确性的重要环节。因此，抽取样品一定要严格按照标准规定的方法或经批准的抽样实施方案规定进行，以确保检测数据能真实反映样品的情况，提高检测数据的准确性。样品的制备也应严格按照检测标准规定的方法进行，使所制备的样品保持原始样品的特性，提高后续检测工作的准确性。 五是质量控制。检测结果质量是实验室始终关注的重点，检测过程是检测机构的质量体系运行的主要过程。为确保检测结果的准确有效，实验室应有质量控制程序和质量控制计划，以监控检测工作的全过程。因此，实验室应经常利用内部手段，如盲样检测、留样检测、人员比对、方法比对等验证检测工作的可靠性，并借助外部力量验证检测能力。在检测过程中，不是不允许出现问题，需要发现问题并控制它，找出原因，针对原因采取改进措施，从而提高实验室检测数据的可靠性、稳定性和准确性。 六是检验报告。检验报告是实验室检测工作的最终产品，也是实验室工作质量的最终体现，检验报告的准确性和可靠性，直接关系客户的切身利益，也关系到实验室的形象和信誉。

Ⅱ 实验数据处理要注意哪些

实验报告撰写要求
1. 实验报告和实验预习报告使用同一份实验报告纸,是在预习报告的基础上继续补充相关内容就可以完成的,不作重复劳动，因此需要首先把预习报告做的规范、全面。
2. 根据实验要求，在实验时间内到实验室进行实验时，一边测量，一边记录实验数据。但是为了使报告准确、美观，此时应该把实验测量数据先记录在草稿纸上。等到整理报告时再抄写到实验报告纸上，以避免错填了数据，造成修改，把报告写得很乱。
3. 在实验中，如果发生实验测量数据与事先的计算数值不符，甚至相差过大，此时应该找出原因，是原来的计算错误，还是测量中有问题，不能不了了之，这样只能算是未完成本次实验。
4. 实验报告不是简单的实验数据记录纸，应该有实验情况分析，要把通过实验所测量的数据与计算值加以比较，如果误差很小（一般5％以下）就可以认为是基本吻合的。如果误差较大就应该有误差分析，找出原因。
5. 在实验报告上应该有每一项的实验结论，要通过具体实验内容和具体实验数据分析作出结论（不能笼统的说验证了某某定理）。
6. 设计性、综合性实验要画出所设计的电路图，标出所选出和确定的电路参数。要有验算过程和必要的设计说明。
7. 必要时需要绘制曲线，曲线应该刻度、单位标注齐全，曲线比例合适、美观，并针对曲线作出相应的说明和分析。
8. 在报告的最后要完成指导书上要求解答的思考题。
9. 实验报告在上交时应该在上面有实验指导教师在实验中给出的预习成绩和操作成绩，并有指导老师的签名，否则报告无效。
10. 希望每个同学认真完成好实验报告，这是培养和锻炼综合和总结能力的重要环节，是为课程设计、毕业设计论文的撰写打下一个基础，对以后参加工作和科学研究也是大有益处的。

Ⅲ 实验数据记录的要求

记的是原始数据，实验测得是多少就多少，如实记录，还有就是有效数字的取舍，及注明数据的单位，一般把要测的数据列一个表格将相应的数据填上去就可以了！

Ⅳ 数据的特征

大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。(4)做实验数据需要具备哪些特性扩展阅读：一、具体特征容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。种类（Variety）：数据类型的多样性。速度（Velocity）：指获得数据的速度。可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性（Veracity）：数据的质量。复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。二、运用洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

Ⅳ 源数据应当具有的特性是什么

源数据应当具有的特性是：源数据应当具有可归因性、易读性、同时性、原始性、准确性、完整性、一致性和持久性。

1、源数据采集能力是公众对报道内容可溯、可证的要求。

毋庸置疑，由于难以核查的信源增加和传播平台泛众化等因素，对于真相与事实报道的识别难度不断增加。

与此相关，报道取得公众信任的成本也在不断加大。

2、信息来源的单一化和传统报道采集方式的落后是报道失实的重要原因。

众所周知，新闻内容角度的不同会带来不同的传播效果。

其本质是小数据、少角度和短视野带来的客观性和全面性的缺失。

而不完整、不完全数据所反映出的信息，往往导致相关性与因果性逻辑的混淆，使报道片面、局限和难以印证。

3、媒体融合转型不应忽视前端数据采集与感知能力建设。

媒体融合转型的探索强化了新技术在报道内容包装、形式优化、姿态亲和以及互动体验上的应用，也加大了多种传播样式在组织重塑和流程再造方面的改革。

数据源头失真、感知能力不足成为传统媒体失敏、失聪的重要原因，极大地限制了媒体事实报道的水平和效率，进而进一步削弱了媒体行业在公共决策。

4、“源数据”需要从理论到方法，从观念到业务规划、技术支撑、管理协同、业务模式的体系性建构。

“源数据”虽只是数据体系建设中的一个部分，但却会影响到采写、复验、编辑、审核及考核评价等各个环节的变革，涉及业务逻辑的全链再造。

试验的记录和报告应当符合以下要求：

1、确保所有临床试验数据是从临床试验的源文件和试验记录中获得的。

2、源数据应当具有可归因性、易读性、同时性、原始性、准确性、完整性、一致性和持久性。

3、源数据的修改应当留痕，不能掩盖初始数据，并记录修改的理由。