数据质量包含哪些内容

A. 什么是地理信息系统的数据质量具体包括哪些内容

-关于数据质量
质量：是一个用来表征人造物品的优越性或者证明其所具有技术含量的多少或

者表示其艺术性高低的常用术语。
近年来由于一下原因，关注数据质量：
1， 增加私营部门的数据生产 。
2，进一步利用地理信息作为决策支持工具。
3，日益依赖二手数据来源。
—空间数据质量的概念：
1，误差：反映了数据与真值或者大家公认的真值之间的关系。
2，数据的准确度：被定义为结果计算值或估计值或公认值之间的接近程度。
3，数据的精密度（仪器本身）：是指在数量上能够辨别的程度，指数据的有效位

数，表示测量值本身的离散程度。分辨率影响到一个数据库对某个具体应用的适用

程度。
4，不确定性：是关于空间过程和特征，不能被准确确定的程度。

B. 空间数据质量的内容有哪些

数据的完整性
数据的一致性
位置精度
时间精度
属性精度

C. 数据质量分析的主要内容包括哪些

包括：
1、影响GIS数据质量的因素
2、 GIS数据源的质量问题
3、GIS数据库建立过程中的质量问题
4、GIS分析处理过程引入的数据质量问题

D. 数据仓库的数据质量主要包括哪些内容

数据库设计包括六个主要步骤：
1、需求分析：了解用户的数据需求、处理需求、安全性及完整性要求；
2、概念设计：通过数据抽象，设计系统概念模型，一般为e-r模型；
3、逻辑结构设计：设计系统的模式和外模式，对于关系模型主要是基本表和视图；
4、物理结构设计：设计数据的存储结构和存取方法，如索引的设计；
5、系统实施：组织数据入库、编制应用程序、试运行；
6、运行维护：系统投入运行，长期的维护工作。

E. 数据要素包含哪些内容

数据要素主要由政务数据和包括企业数据在内的社会数据组成。

培育数据要素市场要加速政务数据的开放，提升社会数据的价值；并推进政务数据和社会数据的融合使用，形成对社会治理和产业升级的强大推动力。

数据生产要素属性的提升和市场化改革要推动实体经济和数字经济融合发展，推动各类产业加速向数字化、网络化、智能化发展。概括来说，做好数据要素市场化改革，就是做好数据资源保护、数据开放共享和数据资源开发这三方面的工作。

数据要素的重要性

数据在经济活动中的作用变得越来越重要。全国政协委员、中国工程院院士、湖南工商大学校长陈晓曾指出，数据要素是现代产业体系的核心要素之一，是数字经济新引擎的源动力，也是全球数字竞争的角力前沿。

在提升政务效率方面，数据要素为“不见面审批”、企业“少跑腿”和“零跑腿”提供了有力支撑。在进行数据要素市场化改革的同时，应不忘加强数据资源和数据安全的保护，数据资源保护是健全数据要素市场体系的前提。

F. 数据质量的介绍

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。

G. 什么是数据的质量

�1�3 测量系统分析（MSA） 什么是测量系统 * 测量系统：用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、 软件及操作人员的集合 人 设备 材料 测量过程 数据 方法 环境 输入 输出 * 测量系统应具备的特性 1 ） 处于统计控制状态，即只存在变差的普通原因； 2 ） 测量系统的变异性小于过程变异性； 3 ） 测量系统的变异性小于技术规范界限； 4 ） 测量精度应高于过程变异性和技术规范宽度的 1/10 ； 5 ） 当被测项目变化时，测量系统统计特性的最大变差小于过 程变差和规范宽度较小者； * 数据的类型 ——计量型数据 ——计数型数据 * 如何评定数据质量 ——测量结果与“真”值的差越小越好 ——数据质量是用多次测量的统计结果进 行评定 * 计量型数据的质量 ——均值与真值（基准值）之差 ——方差大小 * 计数型数据的质量 ——对产品特性产生错误分级的概率 测量系统评定的两个阶段 * 第一阶段（使用前） ——确定统计特性是否满足需要 ——确定环境因素是否有影响 * 第二阶段（使用过程） ——确定是否持续的具备恰当的统计特性 测量系统特性及变差类型和定义 类型 定义 图示 分辨力 测量系统检出并 如实指出被测定 特性微小变化的 能力 评价均值质量 偏倚 观测平均值与基 准值的差 基准值 偏倚 稳定性 在某种持续时间 内测量同一基准 或零件单一特性 结果的总变差 稳定性 时间 2 时间 1 线性 量具的预期工作 范围内偏倚的变 化 观察平均值 有偏倚 无偏倚 基准值 评价变差 质量 重复性 同一评价人，多次 测量同一特性的 观测值变差 再现性 不同评价人，测量 同一特性观测平 均值的变差 B C A 再现性 测量系统的分辨力 * 建议的可视分辨率 ≤ 6 σ /10 σ——过程的标准差（不是公差宽度的 1/10 ） * 分辨率不足对控制图的影响 测量系统的稳定性 * 两种稳定性 ——一般概念：随着时间变化系统偏倚的总变 差。 ——统计稳定性概念：测量系统只存在普通原 因变差而没有特殊原因变差。 * 利用控制图评价测量系统稳定性。 ——保持基准件或标准样件。 ——极差图（标准差图）出现失控时，说明存 在不稳定的重复性。 ——均值图出现失控时，说明偏倚不稳定。 评价测量系统的三个基本问题 * 是否有足够的分辨力 * 是否统计稳定 * 统计特性用于过程控制和分析是否可接受。 盲测法 * 在实际测量环境下，在操作者事先不知正在对 该测量系统进行评定的条件下，获得测量结果。 向传统观念挑战 * 长期存在的把测量误差只作为公差范围百分 率来报告的传统，是不能面临未来持续改进的 市场挑战。 国际标准 国家标准 地方标准 公司标准 检测设 备制造厂 测量结果 * 追溯性：通过应用连接标准等级体系的适当标 标准的传递 国际实验室 国家实验室 国家认可的 校准机构 企业的校准 实验室 生产现场 准程序，使单个测量结果与国家标准或国家接 受的测量系统相联系。

H. 银行数据质量问题包括哪几类

银行数据质量问题包括3类，具体如下：

1、监控检查、问题治理与考核存在的问题：在标准建立的前提下数据的录入监控检查、问题治理、形成配套的考核激励机制是基础数据质量提升的前提。

2、业务系统数据管理问题：因银行涉及各类业务众多，且分散在各具体业务经办部门，多数银行由于系统建设初期没有从更高的角度看待系统建设问题，未对业务信息系统建设进行统筹规划。

3、标准不统一执行不到位：未制定统一的基础数据录入标准及相应的执行规范，基础数据归类相互混淆、错误录入的情况屡见不鲜。常见情况主要有，前台柜员或客户经理为客户录入基础信息时，仅凭个人理解进行系统字段录入，导致账户开立时，将机关团体账户、财政专户等开立为普通单位账户。

制度须知

在统一的标准执行指导下，加强人工审核力度是提升基础数据质量重要关口，审核人员应具备较强的业务审核能力及工作责任心，才能切实把好数据质量审核关。

对已出现过的数据质量问题进行分析总结，将可以通过系统规则对数据质量问题进行技术提示的，落地到系统中，通过技术手段自动审核数据质量，提升数据审核效率。

I. 数据治理包括哪些方面

从技术实施角度看，数据治理包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。

数据资源梳理：数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。

数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）将数据从来源端经过抽取 (extract)、转换 (transform)、加载 (load) 至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

基础库主题库建设：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布、高危企业分布等。那么基础库和主题库的建设就是在对业务理解的基础上，基于易存储、易管理、易使用的原则抽像数据存储结构，说白了，就是基于一定的原则设计数据库表结构，然后再根据数据资源清单设计数据采集清洗流程，将整洁干净的数据存储到数据库或数据仓库中。

元数据管理：元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性的管理，同时，将数据项的业务含义与数据项进行了关联，便于业务人员也能够理解数据库中的数据字段含义，并且，元数据是后面提到的自动化数据共享、数据交换和商业智能（BI）的基础。需要注意的是，元数据管理一般是对基础库和主题库中（即核心数据资产）的数据项属性的管理，而数据资源清单是对各类数据来源的数据项的管理。

血缘追踪：数据被业务场景使用时，发现数据错误，数据治理团队需要快速定位数据来源，修复数据错误。那么数据治理团队需要知道业务团队的数据来自于哪个核心库，核心库的数据又来自于哪个数据源头。我们的实践是在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，且业务团队使用的数据项由元数据组合配置而来，这样，就建立了数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。 数据资源目录：数据资源目录一般应用于数据共享的场景，例如政府部门之间的数据共享，数据资源目录是基于业务场景和行业规范而创建，同时依托于元数据和基础库主题而实现自动化的数据申请和使用。

质量管理：数据价值的成功发掘必须依托于高质量的数据，唯有准确、完整、一致的数据才有使用价值。因此，需要从多维度来分析数据的质量，例如：偏移量、非空检查、值域检查、规范性检查、重复性检查、关联关系检查、离群值检查、波动检查等等。需要注意的是，优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解，在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响，例如 Hadoop，MapRece，HBase 等。

商业智能（BI）：数据治理的目的是使用，对于一个大型的数据仓库来说，数据使用的场景和需求是多变的，那么可以使用 BI 类的产品快速获取需要的数据，并分析形成报表，像派可数据就属于专业的BI厂商。

数据共享交换：数据共享包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式也分为库表、文件和 API 接口三种共享方式，库表共享比较直接粗暴，文件共享方式通过 ETL 工具做一个反向的数据交换也就可以实现。我们比较推荐的是 API 接口共享方式，在这种方式下，能够让中心数据仓库保留数据所有权，把数据使用权通过 API 接口的形式进行了转移。API 接口共享可以使用 API 网关实现，常见的功能是自动化的接口生成、申请审核、限流、限并发、多用户隔离、调用统计、调用审计、黑白名单、调用监控、质量监控等等。