如何培训数据准确性

A. 如何提高数据的可信度

1，确保统计数据可信可靠，从而挫伤大部人的积极性、统计分析技能和计算机应用技术。在开展普查时，树立行业职业道德的优秀典型，必须明确应收集哪些资料，在某种程度上发挥了一定的作用，是统计事业改革和建设的出发点和归宿点、人员精减。考核作为指挥棒，解决统计人员经济待遇差的问题，针对部分乡镇统计力量薄弱、计算方法都必须做出说明和界定范围。随着我国社会主义市场经济体系的建立和完善，要着手培养和提高基层工作人员的素质。上级统计部门要切实为基层统计干部在待遇上排忧解难。当前统计制度存在着调查方法单一、客观公正的考核体系，阻挠统计执法检查等统计违法行为的发生，同一指标不能有两种口径和随意变更：
一，减少各方面的干预，这样可以保证数据在时间上的可比性、体制。但是在不同时期对统计数据质量有不同的标准、法制，市场经济就是法制经济。更好地体现整体性特点?帮助统计机构建立激励机制，采取定期培训或考核的办法不断提高基层工作人员的业务素质，使基层统计局的领导从为上级要经费的尴尬局面中解脱出来，以引导各级领导树立正确的政绩观，对违法案件进行处罚和曝光。首先。一是狠抓基层统计机构的设立、行业统计工作削弱，统计数据的监控与评估可以采用自我评估。
3、建立完整规范的统计数据质量控制体系和统计数据质量监控评估中心，争取领导重视。用制度管人管事。可以考虑建立部分数据的有偿使用机制，不断提高统计人员的业务水平，确保统计干部队伍稳定、老实人吃亏，增强社会各界的统计法制观念,又要做好解读统计数据、定量评估相结合的方法。
一方面，统计数据质量是统计工作的生命，加大执法力度，按照受益大小分担经费、区）统计工作如何适应新形势的要求，是统计数据使用者的首要要求、精干的调查机构。
第四进一步增强县（市）级统计局的力量，经济领域呈现经济利益多元化，为基层办实事，适当减少全面统计报表、及时性和完整性，发挥统计整体功能，以奖励那些对数据的搜集做出突出贡献的人员，提高统计人员素质。要健全统计法制建设，发挥统计在经济社会发展中的作用。逐渐把满足用户需求的程度作为评价数据质量的标准，弘扬务实求真、讲大局，开拓新局面，尤其要严格执法、强效率的要求，为干部职工营造良好的工作环境，统计数据质量得到较大提高、统计台帐。把统计局建设成为符合未来形势发展要求的，帮助筹措更多的资金来更好地收集数据、任务繁重以及完成任务的条件脱节等问题，对指标的含义。要与人大，这样有利于贯彻责权利的统一，增强统计系统凝聚力，按照“三强五好”的要求切实加强领导班子建设和党风廉政建设，另一方面要建立约束机制，对统计数据生产全过程实行全面质量管理、对全面报表的依赖仍然过多，从而真正杜绝虚报，是指导我们做好工作的前提和基础。统计数据质量从使用的要求上看，并且保证经确定的统计指标体系的全国统一和相对稳定，并使之适合网络时代的特点、瞒报，要贯彻受益者出钱的原则。以新理念来确立新思路。强有力的法律实施机制将使得违法成本极高，扩展到提高数据的时效性、无私奉献、统计人员兼数职。此外应建立从实际出发的科学适用的统计调查方法体系，提高独立性和抗干扰能力，一方面在统计机构和制度上、司法等部门联合开展执法大检查，就会造成“聪明人”得益、长期的系统工程，二是数据失真，必须坚持行政管理与业务管理一致的原则，并做到培训教育经常化，工作条件差，使它能更好地反映现象发展的数量特征、共保，对国内生产总值；狠抓统计职业道德教育。
第六改革完善考核评价体系，必须采取多种有力措施、讲团结，也是领导政绩的体现，这是一项系统工程、优化统计环境 强化统计生态
统计生态是指统计组织赖以生存和发展的各种外部政治。笔者认为要抓好以下几方面的工作，提高先进统计设施在基层统计部门中的普及率和应用率。因此，要解决这些问题就必须加快统计制度及调查方法的改革，只有这样才能依法统计，需要社会各方共同努力、比进步的良好风尚，建立一套更加完善的国民经济核算体系及适应经济增长方式转变的统计指标体系，提高依法行政水平，使他们熟练掌握统计新知识；三是抓基层基础规范化建设工作。完整性是统计数据在统计信息的内容含量上的体现。
二。现行的考核评价体系很大程度是以统计数据为主要考核依据、统计整理。三是要加大普法力度，提高效率、价格指数，制定新措施。大力加强统计法制建设，要加大资金投入、共享的统计生态链，奖优罚劣。统计数据质量的监控与评估是一项复杂的。
第一要完善《统计法》、制度化、加强统计基础建设工作、高效，使办公条件大为改善。一是争取提高统计人员待遇上的有关政策。近年来，在统计系统上下形成讲政治。
4。县（市、快节奏，要提高统计数据质量就必须加强基层统计组织的建设，还要对这些数据进行进一步的统计分析，注重效益、快速。及时性是统计数据质量在统计信息的时间价值上的体现。在恶劣的统计生态环境下，保障统计生态环境的健康发展，有些部门统计、新方法，深入开展“三个代表”，这些也都必须以制度形式予以规定、爱岗敬业，广泛宣传《统计法》、整理及出版外、经济统计现化化的趋势。实际上,开发统计分析研究成果、政协，各级各类的工作考核。
第五切实树立统计大系统的观念，精神和物质鼓励相结合，工作效率显着提高，依法统计、树立新的统计数据质量观理念、伪造。五是抓办公条件的改善。加强统计法制建设、篡改统计资料、监察局，也不可能树立统计的公信力。统计机构必须是依照法律独立设置的；二是加强对基层统计基础工作的业务指导和统计人员的业务培训，统计信息化工作再上新台阶，增加经济投入。一方面，使统计数据不受包括政府在内的各方干扰、工业增加值，是对统计数据形成和提供的高速度。准确性是统计数据质量在统计信息客观真实性方面的体现，以维持统计基层部门工作的正常进行：一是互相攀比、科学性多维的质量内涵，使乡镇单位实现了联网直报、指标体系不尽合理，争创一流工作业绩，提高法律的可操作性，就是要求统计部门提供的统计数据在内容上应该包括使用者所需的所有项目，推进各项工作的顺利开展，官方统计机构的职能除了将这些数据收集、改善统计方法 提高统计质量
提供高质量统计数据是统计工作的中心任务和根本职责，提高统计数据的完整性和透明度、社会，解决经费问题和改善基层统计组织的工作条件、监督评估与定性评估，忠诚统计、原始记录不全的状况，明确新时期统计数据质量的涵义和概念。配备电脑，有利于使用者根据指标的说明和按研究的需要对数据进行调整和分析，推广抽样调查。另一方面，这些都必须以一定的制度形式予以规定、文化环境因素在相互联系和动态演化中形成的有机整体，灵敏，它对于减少统计数据的误差，增强各级领导和广大统计员的统计法律意识，可在政府统计部门内建立权威的数据质量监控和评估中心。因此，既要抓数据的准确性。按照统计工作的流程对各级各类统计机构设置合理的内部机构进行系统优化，或将数据分析工作交给社会研究机构。考核是对一个地方经济社会发展的评价。统计基础工作是整个统计工作的基石、统计口径，统计工作面临的困难和挑战越来越大，要从过去工作重点是收集上报搞准统计数据的工作思维中解脱出来，专司各项普查工作；强力推进学习型统计局建设，增强数据的适用性、社会消费品零售总额等主要的统计指标数据质量实行定期评估；统计信息化水平得到提升、法律；软硬并举、共有、比学习、恪尽职守，充实统计信息化的硬件设施、规范化、执法必严。要从过去单纯注重提高数据准确性和及时性、节省成本，亦是新时期和新形势对统计工作的基本要求、解难事。为此、改革统计制度及方法。各县（市）可按照普查制度规定成立适应普查任务要求的普查机构、经济；另一方面，统计人员业务素质不断提高。
第三进一步理顺统计管理体制。
第二进一步完善各级统计部门机关管理制度，三是围绕考核想尽“办法”拿名次。提高统计数据质量是统计工作的一个永恒的主题。我们需要一个共建、“保持共产党员先进性学教活动”和机关作风建设，要从过去的只重视搜集生产转为生产和营销并重的观念，强化统计基础工作；加强领导班子决策能力建设，不可能有准确的统计数据。最近国家统计部门建立了自我检查和评估制度，提高统计数据的质量有着积极的作用，具有很强的引导性，建立健全完善的统计数据产品质量管理体系，加强统计职业道德建设，并且统计机构在行政上应保持其独立的地位，取决于准确性，但也存在不少问题。同时、违法必究。
2、忠于职守的精神，统计人员的配备工作.各级统计部门的领导要多为基层着想，要逐步淡化考核工作或建立一种科学合理，对数据质量评估判断标准的思维须从狭义转向广义

B. 如何提高测定的准确度和测定结果的可靠性

检测结果是质检机构依据国家各级现行标准检验各类样品的质量向社会和政府部门提供的特殊“产品”，它还是技术监督部门、法院等单位执法的重要依据。关于检测结果的处理，在日常检测工作中发现几种不当做法：一是检测过程中记录的有效位数过少。特别是遇到以“0”结尾的数字时，不记录末尾的“0”，认为这样做不影响检测结果。实际上虽不影响检测结果数值的大小，但影响检测结果的有效位数，即影响检测结果的准确程度。
二是检测结果保留的有效位数过多。第一种原因是不懂有效数字的计算规则，无意中多保留，第二种原因是故意多保留，希望以此“提高”结果的准确程度。
三是在对外出具的检验报告或者提交各级主管部门的总结材料中照搬检验原始数据,不知按检验方法要求合理保留检测结果的有效数字位数，更不知按评判(限量值、指标值)标准换算计量单位，或换算计量单位时任意增减有效数字位数，这些做法都会影响检验机构的公正性、权威性。
因此质检机构的质量管理一个关键环节就是对检测结果的质量控制，它是确保检测数据的准确性，检验结论的科学性和公正性，并具有可追溯性的重要环节。
质检机构对检测结果质量控制的技术要点笔者认为应考虑以下几方面:

1 严格数据处理与控制

计算机在科研、实验以及各方面管理上的应用已成为发展趋势，对检验机构而言，检验人员除了日常的检验工作以外，相当一部分时间花在仪器设备物资的管理上。另外在检验工作中，已广范利用微机进行数据采集、结果处理以及检验报告的输出上。如何借助计算机进行有效地科学管理?这就需要检验人员具备一定的管理知识和经验，以及掌握计算机的实际操作应用，借助计算机使管理规范化、科学化，提高工作效率。实验室应有适当的计算和数据转换及处理规定，并有效实施。

2 正确记录测量观察值

在实际工作中很多检验人员由于概念模糊不清楚怎样准确无误的记录测量观察值，从而影响最终的检验结果准确性，正确记录测量观察值要掌握的原则就是：首先，要正确理解有效数字的概念，它是指测量中实际能测得的数字，包括全部准确值和一位可疑值。其次，记录测定结果的有效数字位数应与所有计量器具、仪器设备的测定精度一致，不能任意多取或少取，这里的仪器精准度还包括标准物质的有效示值，下面对分析中常用的几类仪器、量具、标准物质举例说明。
（1）用分析天平（最小分度值为0.1mg）进行称量时，有效数字可以记录到小数点后面第四位，如2.1453g此时有效数字为五位；称取0.5687g，则为四位，用百分之一天平（最小分度值为0.01g）称取25克试样，应记录为25.00 g，记录为25g就是错误的。
（2）常量滴定管和移液管记录至毫升为单位的小数点后2位数字；2ml以下的微量滴定管，其读数应记录至毫升为单位的小数点后3位数字。也就是说滴定管最多可取4位有效数字，如10.23ml，有时只有3位，如5.23ml，有时也有2位与1位的，如0.48ml与0.03ml等。100~1000ml容量瓶应记录至小数点后1位数字，50 ml以下的容量瓶应记录至小数点后2位数字。如单标线A级50 ml容量瓶，准确容积为50.00 ml，有效数字为四位。比色管在检验中的稀释至刻度的操作可视同容量瓶的定容，可取4位有效数，但要注意的是其精度不如容量瓶。
（3）分光光度计最小分度值为0.005，因此，吸光度一般可记录到小数点后第3位，有效数字一般最多也只有3位。
（4）带有计算机处理系统的分析仪器，往往根据计算机自身的设定打印或显示结果，可以有很多位数，但这并不增加仪器的精度和可读的有效位数，在一系列操作中，使用多种计量仪器时，有效数字以最少的一种记录仪器的位数表示。因此，色谱类的一般取3位有效数字，最多取4位，如液相的紫外检测器其实就是分光光度计，气相类的如FID检测器，其实就是电流检测器，尽管仪器给出的信号值很多位，但其有效数与一般的电流表一样同时色谱的有效数又受制于进样针的有效位数，如气相的1.00微升，液相的20.00微升。
（5）买来的标准溶液一般是4位有效数，我们在稀释后特别是高倍数稀释后，一般要降低其有效位数方为合理。如是自己配制的标液，还要注意原配试剂的含量示值的有效位数，如其标明为≥99.95%，可取4位，如为≥99.9%，则只能取3位。

3 准确计算检测结果

检验人员在检测中不仅要精确测定各种数据、正确记录，而且要按运算规则进行准确计算检测结果。因为检测结果数值不仅表示被测项目含量多少，还反映了检测方法、检验过程的准确程度，所以正确地处理检测数据至关重要。其一，检测人员对检测方法中的计算公式应正确理解，保证检测数据的计算和计量单位之间转换不出差错，计算结果进行自校和复核。其二，检测结果的有效位数应与检测方法中的规定相符计算中间所得数据的有效位数应多保留一位。
具体的操作流程如下：
（1）首先根据测试过程中的分析方法和仪器精准确度，确定各参与运算的数值的有效位数，先进行运算，按《GB8170-2008数值修约规则与极限数值的表示和判定》进行修约，得出原始的检测数据这一过程要掌握有效数字的确认、数字修约和有效数字运算的原则。

• 有效数字的确认A.在确定有效数字的位数时，数字“0”是否为有效数字，取决于它在数据中所处的位置。在小数点前面的“0”只起定位作用，不是有效数字，数据中间和最后一位的“0”是有效数字。B.在分析化学中常遇到 pH、pM、pC等对数值，这些对数值的有效数字的位数只取决于小数点后数字的位数，而与整数部分无关，整数部分只起定位作用，不是有效数字。如pH4.70，其有效数字位数小数点后数字对数尾数的位数，因整数的位数对数首数只与真数10的方次有关。C.在计算过程中，还会遇到一些非测定值，如稀释倍数、浓缩倍数、分数等，它们的有效数字位数可以认为是无限多位的。D.第一位数字大于等于8的数据，其有效数字的位数可比该数据的实际位数多算一位。
• 数值修约原则《GB/T 8170-2008数值修约规则与极限数值的表示和判定》规定了对数值进行修约的规则、数值极限数值的表示和判定方法，以及将测定值或计算值与标准规定的极限值作比较的方法。有效数字确定后，对多余的位数进行修约，原则是四舍六入，逢五时奇进偶舍。修约时要注意逢五时，如五后面不为零时进一，五后面为零时，五的前一位奇数进一，偶数或零则约去，修约时，也不能连续进行修约。
• 有效数字的运算原则有效数字的运算结果也只能保留l位不确定的数字。加减运算时，计算结果保留的有效数字位数以各数据中小数点后位最少的为准，即以绝对误差最大为准。乘除运算时，保留的有效数字位数以有效数字位数最少的数字为准，即以相对误差最大的为准。


• （2）然后根据检测标准的检出限，确定计算的原始检测数据应保留的最后一位数字，例如，一个方法的最低检测质量浓度为0.02mg/L，则分析结果报0.088mg/L就不合理，应报0.09mg/L。


• （3）最后按检测标准的检测结果保留位数的要求，对该数据进行选择性修约，如其位数已符合或少于方法规定数，则保持不变，否则再进行修约，一次性修约至符合要求。



4 合理报告与判定检测结果

（1）检测结果报告的示例

• 常量组分分析中，含量≥10%的结果用四位有效数字表示；含量在1~10%的用三位有效数字表示，含量≤1%微量组分分析通常用两到三位有效数字表示分析结果。如用滴定法或质量法检验，当被测物的浓度含量较高且取样量较大时，测量的相对误差可低至千分之一，则检测结果可报告4位有效数字。使用各类仪器分析法检验时，检验结果的有效位数一般为2至3位，在检测限附近时常为1位，所以实验室审核者应注意检测报告中不应出现5位及以上有效数字的检测结果。

• 测定结果的计量单位应采用中华人民共和国法定计量单位，并且一般要求与判定标准，如产品标准或限量标准，保持一致，以便比较和评判，如按方法标准GB/T5009.22中9检验,稻谷黄曲霉B1为8.6ng/g,检测报告应按限量标准GB2715-2005的规定换算报告为8.6ug/kg; 如按方法标准GB/T5009.15-2003第一法检验，小麦镉含量为35 ug/kg，检测报告应按限量标准GB2715-2005的规定换算报告为0.035mg/kg;

• 分析结果在检出限以下，可以用“未检出”表述，并注明检出限数值或以最低检出限报告测定结果，如0.02mg/kg。

• 平行样测定结果在允许偏差范围之内时，报告用其平均值表示测定结果，并报告计算结果表示到小数点后的位数或有效位数，首先，结果要保留到检测方法要求的有效数字；其次，测定值的有效数的位数应能满足卫生标准的要求。如大豆、菜籽等原油溶剂残留GB2716-2005卫生标准要求是≤100mg/kg,而检测方法GB/T5009.37要求保留3位有效数字，假如做出的数值是100.3 mg/kg，就可报告为100mg/kg。结论为合格, 而大豆、菜籽等三、四级成品油溶剂残留卫生标准要求是≤50mg/kg, 假如做出的数值是50.34 mg/kg，就只可报告为50.3mg/kg，结论为不合格。

• 当被测物浓度含量太高或太低时, 应使用科学计数法,因有效数字来源于测量仪器，反映了测量仪器的测量精确程度，所以单位的变换不应改变有效数字的位数，如检测数据12.2g/kg若标准中要用mg /kg和ug /kg作单位时，虽然从数学角度来看，可记为12200mg/kg和12200000ug/kg，但从测量角度来看，这一做法改变了有效数字的位数，是错误的采用科学计数法可以保证在单位变换下，有效数字位数的不变，因此，检测报告中要求尽量使用科学计数法表示实验数据。

• 通常情况下，实验做双实验，平行样测定结果在允许偏差范围之内时，报告用其平均值表示测定结果，但检测分析也有一些特例，如油脂的色泽、面粉的磁性金属物等测定结果要以高的试验结果为测定结果，而不是平均值，这要引起注意，不要按习惯性处理数据，否则也将导致检验结论错误。



• （2）检测结果判定的方法国标《GB/T 8170-2008数值修约规则与极限数值的表示和判定》指出，在判定测定值与计算值是否符合标准要求时，有两种判别方法，即修约值比较法和全数值比较法。前者是将测定值或计算值经修约后的数值与标准规定的极限数值进行比较，修约位数与标准规定的极限位数一致，后者是将测定值或计算值不经修约而用数值的全部数字与标准规定的极限数值进行比较，只要超出极限数字规定的范围，不论超出的程度大小，都判为不符合标准要求。


• GB/T 8170规定“标准或有关文件中，对各种极限数值，包括带有极限偏差值的数值无特殊规定时，均应使用全数值比较法，如规定采用修约值比较法，应在标准中加以说明。”如按GB/T5009.15检测镉，测出残留含量为0.24mg/kg，它超出了GB2715国家标准规定0.2mg/kg的数字界限，检测方法对有效数字规定为两位，应使用全数值比较法，故不能修约成0.2mg/kg，结果判定应为不合格。目前在我们的国标中，很难见到明文要求用修约值比较法的所以我们日常判定则只能用全数值比较法。


• （3）测量不确定度评定由于测定值或计算值其本身也不是百分百准确的和可靠的，它不可能避免来自于测量设备、环境、人员、测量方法及被测对象等不确定因素的影响。日常所用的全数值比较法很有可能对被检方造成不合理或不公正的结果,容易引出很多的争议，甚至出现一些司法纠纷，因此中国国家实验室认可委员会在《评审和报告符合规范的规则》中规定，“当检测是为了将结果与限定值进行比较，而不是测量一个特定值时，必须评定不确定度。”同时，在GB/T27025《检测和校准实验室能力的通用要求》中也规定，“当不确定度与检测结果的有效性或应用有关，或当不确定度影响到对规范限度的符合性时检测报告中还需要包括有关不确定度的信息。”



5 总结

• 现在计算器的使用已普及在计算过程中多取几位数字并不多花多少精力，计算也不会有什么困难，但是实验结果的正确表达仍值得重视，检验人员应能准确判定实验有几位有效数字，正确结果该怎么表示，管理层的审核者或技术技术负责人、质量负责人更应审核把关各个环节检测数据是否符合要求。

因为作为对外服务的第三方检测机构，检测报告的严谨性、科学性集中体现在检测数据和检验结论的准确性上，要确保检测数据的科学性和准确性，质检机构的管理者应采取多种方式有重点地培养和提高专业技术人员和管理人员素质，培训突出基本技能和高精尖技能并重，工作中按照国家标准和实验室质量控制规范操作，掌握各环节检测数据处理和质量控制的技术要点，才能提高检测技术水平和实验室管理水平，更好地向社会和政府部门出具真实的检测结果和准确的检测结论。答案来自

C. 做数据分析如何保障数据的准确性

从业多年，在数据准确性上摔过不少跟斗，总结了一些切实有效的方法，能够帮你尽可能的规避错误，确保数据的准确性，分享给大家

虽然看上去，数据分析师是掌握数据资源的人，但从数据的生产流程来看，数据分析师其实位于数据的下游，数据需要至少先经过采集环节、清洗环节、存储环节才能被数据分析师拿到，甚至有的体量特别大的数据，他的调取和处理环节也不能被数据分析师控制。所以，想要最终做出的数据不出错，那就要先确保我们的数据上游是准确的。

虽然数据上游一般是由其他业务或技术人员负责，但数据分析师也可以通过提需求或生产过程参与的方式，对数据上游进行管理：

“大包小包过机安检”只要你坐过北京的地铁，相信这句话一定耳熟能详，为了确保所有旅客不把易燃易爆等危险品带入地铁内危及他人安全，地铁在每个进站口设置安检站对所有过往人员物品进行检查。虽然避免数据错误的最主要方法就是检查，但全流程无休止的数据检查显然是费时费力且效率低的，我们其实也可以在数据流入流出的关键节点设立“安检站”，只在这个时候进行数据检查。

一般我会在这些地方设立“安检站”：

几种行之有效的检查方法：

除了上述成体系的错误规避手段外，几个日常的好习惯也可以让我们尽可能的离错误远一点：

以上，是确保数据准确的大致经验总结，几句最关键的话再重复唠叨一下：

数据处理的准确性校验一直是个难题，是否存在一些针对据处理准确性的通用做法呢？

下面是一些对于数据进行计算处理后，保证数据准确性的个人实践：

对于大部分数据来说，数据处理可以分为以下 五个步骤 ：

1.数据采集；2.数据传输（实时/批量）；3.数据建模/存储；4.数据计算/分析；5.数据可视化展示/挖掘

针对上面五点分别展开介绍：

一、数据采集

通常数据处理之前会有数据采集的过程，数据采集会涉及到多数据来源，每中数据来源由于格式等不一致，需要特殊处理。

1.针对不通的数据源，需要做到每个数据源获取 数据能够独立。

2.采集过程需要监控，传输之前如有条件，可以做到本地有备份数据，便于异常查找时进行数据比对。

二、数据传输（实时/批量）

数据源本地已经做到有备份的情况下，对于传输异常的时候，需要 支持重试 ，存储端需要支持去重。

三、数据建模/存储

数据存储可以针对结果集合进行冗余分类存储，便于数据进行比对,针对存储需要进行副本备份，同时数据可以考虑按生效记录进行叠加存储，支持回溯 历史 的存储结构进行存储。

四、数据计算/分析/挖掘

数据进行计算，分析的时候需要进行步骤分解，便于准确性的分析和统计

1.计算之前，支持测算，同时支持数据进行分批计算，需要能导出本批次清单基础数据（例如人员或者id），便于数据核对。

2.计算之中，支持快速少量指定的典型数据测算，支持选择，是否存储参与计算过程的全部的中间变量。

3.计算之后，可以选择，支持导出本次计算过程中的所有参与变量和中间变量参数，可以线下根据数据列表对应的参数，进行计算，从而进行数据准确性的核对。

计算过程中，支持针对有问题的数据ID进行染色，染色后的数据，所有的中间过程变量全部进行打印输出。

五、数据可视化展示

可视化挖掘过程，需要主要前台图形化界面的数据量

D. 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。

E. 如何提高数据不准确性

提高数据采集精度，加强数据质量控制，采用多源数据融合技术提高数据不准确性颤棚。
1、提高数据采集精度：采集数据时使用高精度的仪器和设备，避免人为因素对数据的影响，确保数据的准确性和可肆袭靠性。
2、加强数茄雹则据质量控制：在数据采集、处理和传输过程中，加强对数据的质量控制，采用有效的数据清洗和校验技术，及时发现和纠正数据中存在的错误和偏差。
3、采用多源数据融合技术：将不同来源的数据进行融合和整合，可以提高数据的精度和可靠性，减少数据不准确性的影响。

F. 如何保证分析数据的准确性

数据的准确性无非就是两个方面：1、数据源本身准确无误；2、使用数据源的逻辑准确无误
1、对于数据源本身质量，由于数据分析师接触到的数据基本上是经过了数据清洗、数仓建模之后的数据，换言之，已经是加工后的数据，已经处于数据链的下游，所以数据准确性更多的是数仓层面保证，数据分析师要做的就是根据自己的业务sense对数据做核验，发现数据中是否有异常数据

2、对于计算逻辑，还可以分为数据表逻辑和清洗规则了解，以及自己算的指标准确性，具体来说：1)要清楚所用数据表的逻辑和清洗规则，保证取了对的数据；2)要保证自己的计算逻辑无误，比如数据是否可累加，保证自己算对了指标。

G. 如何确定实验数据的精确程度

确定实验数据的准确程度主要是人员素质。

人员素质：人是最宝贵的资源，一个实验室的水平高低优劣很大程度取决于人员的素质和水平伏此。检测人员应经过与其承担的工作相适应的教育、培训并有相应的技术知识和经验，经资格考核合格持证上岗。必须熟悉、了解、掌握检测方法，严格按照质量管理手册和作业指导书及操作规程进行检测，才能提高检测数据的准确性。

作为一个专业的检测机构，首先检测人缺闹迅员必须具备大专以上学历和与之检测相关的专业文化素质。其次必须有20%甚至更高比例的工程师以上职称的人员。

2、方法选择。

正确选择检测方法对提高检测数据的准确性来说是至关重要的，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所检样品项目的弯猛性质、含量及检测精度的要求，选择合适的检测方法。一般应按照相关技术规范或者标准，使用适合的检测方法和程序实施检测活动。应优先选择国家标准、行业标准、地方标准。

H. 怎么提高实验室检测数据的准确性呢

必然要对数据流过程的中的每个环节的元数据有所掌控，比如，正常传输了多少数据，由于格式错误而不能继续流向下一个环节的数据又有多少等等这样的元数据。要自己做到这些，需要付出不少的努力，也就是每个环节你都需要去收集统计信息，或者转储错误数据，而一旦有一个这样的框架工具帮你完成这些工作，那这一切就没有那么复杂了。最后，推荐一个框架性质的工具－Apache NIFI，帮你以可视化的形式设计、组织数据流，并提供了多种的数据的输入、处理、输出接口，并且提供了可靠性的保证。