质量管控数据类型有哪些

❶ 大数据处理中数据质量监控从哪几个方面进行

大数据处理中数据质量监控，从以下几个方面进行：
数据容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；
数据种类（Variety）：数据类型的多样性；
数据速度（Velocity）：指获得数据的速度；
数据可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程；
数据真实性（Veracity）：数据的质量；
数据复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。
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“大数据”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。

❷ 六西格玛管理数据的性质是什么种类有多少

一、数据的性质

数据具有以下性质:

1、数据是用测量方法所取得的。

2、六西格玛项目所包含的数据是通过对产品、服务、过程的数量、品质、能力等的测量所得到的。

3、数据之间一定存在误差。

4、数据要么存在度量单位，如温度、时间、压力；要么存在类别差异、如“好”、“坏”，“大”、“小”等。

5、六西格玛项目实施时，数据可以从过程的输入和输出各阶段进行收集。

二、数据的种类

根据数据的不同特点，可将其分为连续数据和离散数据。

1、连续数据

①连续数据又叫计量值数据

是通过测量所获得的数据。其特点是可以用单位来度量。比如克、秒、千米等。连续数据是以参数的形式，说明一个产品、服务或过程的特性，可以通过对连续数据的不断分割来提高精度。

②连续数据为例:

如:某个人的身高为1. 73m；

某件物品的质量为50. 55kg；

某个工序的周期时间为16.7s；

某个工件的长度尺寸为15.44mm。

③连续数据和离散数据相比，可以使我们了解更多的信息

如:相对于离散数据某个人“高”、“矮”来说，连续数据“某个人高1.80m”能使我们对“某个人”的身高有更深入的认识。

2、离散数据

①离散数据又叫计数值数据

其特点是表现的是属性和类别。是通过计数所获得的数据。它不能被精确地细分。

②离散数据例:

如:某条生产线的不良率；

某批产品的不合格品数量；

某件产品上的缺点数；

某产品的生产线类别；

针对某项服务所调查出的客户满意度；

未通过某个检查工序的产品数量。

③相对于连续数据，离散数据提供给我们的信息量较小：

因此，在收集数据时应优先考虑连续数据，但这不意味着离散数据无用。因为，在某些场合，无法得到连续数据，这时通过对离散数据的分析，同样可以作出判断和决策。

❸ 数据质量控制的基本要素有哪些

1. 建立数据的标准，明确数据的定义。通常，独立的应用系统会有一个比较模糊的、有时也会有比较清晰的数据标准和数据定义。为了保证系统的正常运行，这些系统的用户必须在数据的标准和数据的定义上达成一致。不过，这些标准和定义大多数时候与企业中其他系统中的数据标准和定义并不一致。因此，需要从整个企业的角度出发，建立统一的数据标准和数据定义，同时，整个企业必须就这个数据标准和数据定义达成共识。这一句话说起来容易做起来难。因为人通常本能地会拒绝改变，改变数据标准和定义并不是轻而易举的。为此，强烈建立在企业中除了设立一个高管级别的数据质量管理委员会外，还需要选定一个执行能力强的项目负责人，需要他推动相关人员接受新的数据标准和定义。
在具体建立新的数据标准和数据定义时，需要仔细权衡，哪些定义和标准是出于企业内部的原因(比如出于方便、习惯等)制订的，哪些定义和标准是因为要有效反映外部的真实世界而制订的。相对而言，前者更容易执行一些。
2. 建立一个可重复的数据收集、数据修改和数据维护流程。数据管理面临的两个主要挑战是企业本身的复杂性和身份信息不断变化。这两个客观原因的存在意味着企业的数据质量保证行动永远没有结束之日，因此，企业在制订数据质量的保证措施和数据质量指标时，必须保证这些措施和指标能够不断重复。
3. 在数据转化流程中设立多个性能监控点。数据的质量高低可以根据最终用户的需求来评价，也可以通过与同类数据源的比较来评价，还可以通过与前一阶段的数据质量进行比较来评价。但在制订数据质量的战略时，比较理想的办法还是根据最终用户的需求来进行。不过这里存在一个问题是，等到最终用户拿到数据时再针对数据的问题进行修正已经太迟了。一个有效的数据质量保证办法是在每当数据发生转换后就与前一时期进行比较，从而对数据质量进行评估。如果此前所采用的数据质量改进方法有助于提高最终用户的满意度，那么，这些中间指标的达标也预示着项目的最终成功。
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4. 对流程不断进行改善和优化。我们常常听到有人说，他们制订了很多办法来迅速而且大幅度提升数据的质量，但很少听说最后他们能真正得到满意的结果。其原因就在于数据的质量改进绝非一朝一夕的事情，而是一个持续的过程。正确的办法是通过一个不断改进的流程，持续不断地排除错误、对数据进行整合和标准化，最后达到流程的自动化，从而降低数据质量保证计划的总体开销。实际上，排除错误、数据整合和数据标准化从来就不是一件容易的事情。数据质量管理计划的负责人将配合公司高管组成的数据质量管理委员会来保证这个流程的顺利执行。要注意的是，作为该项目的负责人，不能墨守成规，仅仅因为自己以前一向采用某种方法，就要求别人也必须采用这一方法，特别是当发现这些方法成本高昂的时候，就应该考虑换一种方式了。
5. 把责任落实到人。通常，我们认为那些与数据的产生、维护相关的人员是负责任的，但是，很有可能，他们有很多其他的工作要做，因此作为数据质量的负责人光有善良的想法是难以提高数据的质量，很有可能一辈子也达不到目标。对于那些负责数据的产生、数据的合理化以及对数据进行清理和维护的人，应该给他们的活动制订明确的指标，这样他们才能真正理解人们到底希望他们达到什么目标。更重要的，他们还需要针对这些指标细化对他们自己的要求，当然，他们会因为达到或者超过这些指标而得到奖励。其中，一个执行力强的负责人的价值体现出来，他会针对具体情况适时调整数据质量的目标。
最后，再次强调考虑与数据管理和数据质量的改进项目有关的人的因素，他们的行为是非常重要的。从某种程度上说，要比具体选择什么软件要重要得多。上述5点有助于帮助组织规范数据质量管理中与人有关的流程。

❹ 数据质量有哪些内容

数据质量包括：准确性，即一个记录值与它的真实值之间的接近程度;精度，即对现象描述的详细程度;空间分辨率，即两个可测量数值之间最小的可辨识的差异;比例尺，即地图上一个记录的距离和它所表现的真实距离之间的一个比值;误差，即一个所记录的测量和它的事实之间的差异;不确定性，包括空间位置的不确定性、属性不确定性和数据不完整性等。法律依据《建设工程质量管理条例》。

❺ 质量管理数据类型有哪几种

楼主的问题比较大，一般可以这么去理解质量管理的数据:
1.质量管理体系本身。包括管理制度，质量手册，程序文件，作业细则，记录等
2.质量管理数据。包括质量管理体系运行中产生的各类管理类见证信息，如文件控制见证，管理评审资料，内审资料，人员管理资料，设备管理资料，方法管理资料，内外部质控资料，不符合控制资料，纠正和预防控制资料，数据分析资料，持续改进资料等。
3.业务流程数据。如原料管理，产品管理，工艺流程见证等数据。

❻ 数据质量包括什么方面

数据质量包括数据质量控制和数据治理。

数据是组织最具价值的资产之一。企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系，高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。有了普遍深入的数据质量，企业在任何时候都可以信任满足所有需求的所有数据。

一个战略性和系统性的方法能帮助企业正确研究企业的数据质量项目，业务部门与 IT 部门的相关人员将各自具有明确角色和责任，配备正确的技术和工具，以应对数据质量控制的挑战。

(6)质量管控数据类型有哪些扩展阅读：

控制方法：

1、探查数据内容、结构和异常

第一步是探查数据以发现和评估数据的内容、结构和异常。通过探查，可以识别数据的优势和弱势，帮助企业确定项目计划。一个关键目标就是明确指出数据错误和问题，例如将会给业务流程带来威胁的不一致和冗余。

2、建立数据质量度量并明确目标

Informatica的数据质量解决方案为业务人员和IT人员提供了一个共同的平台建立和完善度量标准，用户可以在数据质量记分卡中跟踪度量标准的达标情况，并通过电子邮件发送URL来与相关人员随时进行共享。

3、设计和实施数据质量业务规则

明确企业的数据质量规则，即，可重复使用的业务逻辑，管理如何清洗数据和解析用于支持目标应用字段和数据。业务部门和IT部门通过使用基于角色的功能，一同设计、测试、完善和实施数据质量业务规则，以达成最好的结果。

4、将数据质量规则构建到数据集成过程中

Informatica Data Quality支持普遍深入的数据质量控制，使用户可以从扩展型企业中的任何位置跨任何数量的应用程序、在一个基于服务的架构中作为一项服务来执行业务规则。

数据质量服务由可集中管理、独立于应用程序并可重复使用的业务规则构成，可用来执行探查、清洗、标准化、名称与地址匹配以及监测。

5、检查异常并完善规则

在执行数据质量流程后，大多数记录将会被清洗和标准化，并达到企业所设定的数据质量目标。然而，无可避免，仍会存在一些没有被清洗的劣质数据，此时则需要完善控制数据质量的业务规则。Informatica Data Quality可捕获和突显数据质量异常和异常值，以便更进一步的探查和分析。

5、对照目标，监测数据质量

数据质量控制不应为一次性的“边设边忘”活动。相对目标和在整个业务应用中持续监测和管理数据质量对于保持和改进高水平的数据质量性能而言是至关重要的。

Informatica Data Quality包括一个记分卡工具，而仪表板和报告选项则具备更为广泛的功能，可进行动态报告以及以更具可视化的方式呈现。

❼ 数据质量有几种维度分别是什么

• 完整性

数据完整性问题包含数据条目不完整，数据属性不完整等


• 一致性多源数据的数据模型不一致，如命名不一致，数据编码不一致，含义不一致，生命周期不一致等

• 准确性准确性也叫可靠性，不可靠的数据可能会导致严重的问题，会造成有缺陷的方法和糟糕的决策
  

• 唯一性

用于识别和度量重复数据，冗余数据，重复数据是导致业务无法协同，流程无法追溯的重要因素，也是数据治理需要解 决的最基本的数据问题

• 关联性数据关联性问题是指存在数据关联的数据关系缺失或错误，例如：函数关系、相关系数、主外键关系、索引关系等。存在数据关联性问题，会直接影响数据分析的结果，进而影响管理决策。
  

• 真实性

数据必须真实准确的反映客观的实体存在或真实的业务，真 实可靠的 原始统 计数据是企业统计工作的灵魂，是一切管理工作的基础，是经 营 者进行正确经营决策必不可少的第一手 资料。

• 及时性数据的及时性(In-time)是指能否在需要的时候获到数据，数据的及时性与企业的数据处理速度及效率有直接的关系，是影响业务处理和管理效率的关键指标。

• 逻辑检查不同表字段之间可能会有逻辑关联，需要稽核

• 离群值检查部分数据可能会偏离其他数据，比如同一个商品金额大家都是100元，而有一条数据是1W

• 自定义规则由需求方自定义相关规则

• 波动稽核

与上周环比稽核波动情况


• 强弱规则
  

每个规则的权重应该是不一样的，需要配置优先级，这对后续的告警方式是有帮助的

我们最终的目的是希望做到页面可配置

❽ 质量控制的方法有哪些

质量控制方法是保证产品质量并使产品质量提升的一种方法，质量控制方法是通过研究、分析产品质量数据的分布，揭示质量差异的规律，找出影响质量差异的原因，消除或控制产生残次品或不合格品的因素，使产品在生产的过程中能正常的、理想的进行。这种方法是由美国贝尔电话研究所休哈特在1924年首先提出，它有3个特点：一是运用数量统计方法；二是着重于对生产全过程中的质量控制；三是广泛运用各种质量数据图。

质量控制常用方法有：

1、分层法：分层法又名层别法，是将不同类型的数据按照同一性质或同一条件进行分类，从而找出其内在的统计规律的统计方法；

2、因果图：因果图可以分为工人、机械、方法、材料、环境等六种分类，每一类又有不同的子原因；

3、散布图：散布图又称相关图，在质量控制中它是用来显示两种质量数据之间关系的一种图形；

4、直方图：是将收集到的质量数据进行分组整理，绘制成频数分布直方图，用以描述质量分布状态的一种分析方法；

5、控制图：控制图的主要用途是分析判断生产过程是否稳定，及时发现生产中异常情况，预防不合格品产生，检查生产设备和工艺装备的精度是否满足生产要求；对产品进行质量评定。