什么是数据标准

1. 做好数据标准管理对企业来说有什么意义

数据标准化的过程其实就是在数据整合平台实现数据标准，并将各个系统产生的数据通过清洗、转换加载到整合平台的数据模型中，实现数据标准化的过程。一个企业内部的数据标准化方式如此，一个行业监管机构在采集全行业数据时的数据标准化过程也是如此。所以做好数据标准管理对一个企业来说，方便了企业内部各个系统的数据进行整合，解决了各个系统间表字段命名随意、一个业务元素对应多种数据类型和长度、一个英文字段名对应多个中文名（反之亦存在中文名一对多英文名）等问题。不仅如此，企业进行好数据标准管理时，若参考了对应的行业规范，在行业进行信息统筹时则会减少极大的麻烦。针对以上问题，可以通过亿信华辰自主研发的数据治理平台进行解决，平台支持针对各种不同的需求打造个性化的数据标准管理办法。
数据标准是数据全生命周期质量控制的机制与制度保障，贯穿数据从采集到存储、治理和分析应用的全过程，只有建立一套完备的标准体系，数据标准化之后才能更好的管控数据的质量，支撑更高层面的数据应用。做好数据标准管理可支撑企业高效快速进行数字化转型，在此过程中合理高效利用数据标准工具作为一项必不可少的环节，亿信华辰数据标准管理平台在此过程中可高效辅助企业进行数据资产建设和数字化转型，主要体现在以下几个方面：
在元数据管理方面，数据标准可从源头对元数据进行管理，制定数据采集标准，帮助构建规范的物理数据模型，在元数据管理方面，数据标准可以保证元数据的规范性和数据资源目录的完整性，同时对于多源异构数据的接入，数据接口规范可以保证的实时传输。数据标准也能够明确各业务的数据含义和业务规则，业务部门之间、业务和技术之间、统计指标之间统一认识与口径，提高业务和IT之间的一致性，保障IT系统能够真实反映业务事实。
在数据质量管理方面，数据标准是数据质量规则建立的主要参考依据。通过对数据标准的统一定义，明确数据的归口部门和责任主体，为企业的数据质量和数据安全提供了一个基础的保障；通过将数据质量规则与数据标准关联，一方面可实现字段级的数据质量校验，另一方面也可以直接构建简单的较为通用的数据质量规则，确保规则的全面性和可用性，提升数据质量。
在主数据管理方面，主数据作为企业的黄金数据，对于各系统之间的共享要求很高，只有标准化的主数据的共享才是有意义的，数据标准可协助主数据筒统一标准化的建立，统一分类标准，支撑主数据的分发和共享。
在数据资产管理方面，数据标准是数据资产管理的基础，是对数据资产进行准确定义的过程。对于企业而言，数据资产的共享整个在数字化时代显得尤为重要，对于一个拥有大量数据资产的企业，或者是要实现数据资产交易的企业而言，构建数据标准是一件必须要做的事情，数据标准的建设可以帮助企业消除数据的不一致性，实现企业数据资产有效共享。

2. 数据标准是对业务经营和管理所涉及的各项信息的统一定义与解释包含什么

摘要 业务管理是指对公司经营过程中的生产、营业、投资、服务、劳动力和财务等各项业务按照经营目的执行有效的规范、控制、调整等管理活动。业务管理是企业系统运行的

3. 什么是数据标准化处理用excel怎么做数据标准化处理，最好能举例详细说明一下，谢谢

每个数据项都制定出相对应的着录规则，这是数据标准化处理的关键。举例：1，日期录入，定为日月年还是年月日，以一种形式规定下来，之后在表中都按规定进入日期的录入书写。2，标题项的录入，定为汉字的大小、字体、数字的西文化等规则，之后录入表中完全按规则录入。数据标准化的目的是为今后数据分类、排序等等建立统一的数据项。

4. 企业的数据标准管理包括什么

企业的数据标准管理包括：（1）数据标准制定（2）数据标准应用（3）数据标准维护这三个方面。智能数据治理平台睿治提供数据标准定义功能模块，梳理数据标准，支持在系统中建立数据标准，可导入excel或word文档的形式生成数据标准；提供数据标准管理功能模块，数据标准集管理，可对集下标准进行增删改查导入导出操作，并可对集下标准属性进行统一定义和修改；提供数据标准落地评估功能模块，对数据数据标准进行落地映射，并通过元数据与数据标准的映射评估数据标准在业务系统中的落地情况，跟踪业务系统数标建设情况、支持批量评估、落地评估可设置定时执行和评估执行方式支持增量、支持落地评估查询、内置落地评估统计dashbraod和分析展示标准落地通过率。
亿信华辰数据标准管理平台从数据标准制定、发布、落地实施、评估以及更新维护进行全生命周期的管理，可以满足各个行业以及不同用户的需求。以亿信华辰数据标准管理平台为例，企业的数据标准管理主要包括以下四个部分：
一是标准的规划
企业的数据标准来源非常丰富，不仅有外部监管的要求，行业通用的标准，同时也要考虑到企业内部的实际情况，因此进行数据标准管理的第一步就是进行标准的规划，通过调研分析研究数据标准整体分类框架和定义，以及对业务的支撑状况，根据调研结果结合参照行业最佳实践，定义企业自身的标准框架和分类体系，梳理审核数据标准范围、分类框架和规划实施路线图。
二是标准的制定
在标准分类规划的基础上需要制定相应的数据标准，定义数据标准相关规则。制定标准需要遵循以下六大原则：共享性、唯一性、稳定性、可扩展性、前瞻性和可行性。依据业务调研和信息系统调研结果，分析诊断和归纳数据标准现状和问题，依据国家和行业相关规定，结合企业自身发展需要，明确各数据元的业务含义、业务规则、数据元定义以及数据项属性等，进行具体数据标准的编写定义工作，通过权威部门（数据标准管理部门）的评审，达成一致后发布数据标准，形成数标版本。
三是标准的落地实施
事先确定好哪些数据标准需要落地以及哪些系统需要进行落地，将确认的数据标准与业务系统（新建系统或原有系统）进行映射，通过数据标准落地评估定期产出数据标准评估报告，对于不达标的元数据进行通报并进行改造；同时需要定期的对元数据标准覆盖率进行检核分析，定期产出元数据标准覆盖率分析报告，综合评价数据标准落地实施成效，逐步提高数据质量，逐步使全部数据符合数据标准。
四是标准的维护
数据标准并非一成不变，而是会随着业务的发展变化以及数据标准执行效果不断更新和完善。权威部门（数据标准管理部门）通过正式的评审流程及时进行数据标准更新、完善和发布，使数据标准保持最新最优，并对历史版本的数据标准进行管理，使各版本的数据标准有迹可循。

5. 什么是移动数据标准套餐

移动数据标准套餐就是GPRS功能,按流量计费,0.01元/KB一般来说动感品牌有手机上网包月套餐的,你如果平时使用量不多,包个5元或10元的GPRS套餐就够了如果成天挂QQ或玩游戏,建议可包高一点的手机上网包月套餐,不是按你上网时间来算,是按流量算,所以不能确定地告诉你能用几小时呼叫转移分四种:无应答呼转、用户忙呼转、无条件呼转、不可及呼转，然后还要看是你是呼转到哪个地区哪个号码上，比如是呼转到第三地的联通号码，或是呼转到本地的固话~

6. 什么是数据标准

按一定格式和规则统一数据的规定。

7. 数据协议标准 的定义

数据通信协议 Data communication protocol 亦称数据通信控制协议。是为保证数据通信网中通信双方能有效，可靠通信而规定的一系列约定。这些约定包括数据的格式，顺序和速率，数据传输的确认或拒收，差错检测，重传控制和询问等操作。数据通信协议分两类：一类称为基本型通信控制协议，用于以字符为基本单位的数据传输，如BSC协议（二进制同步同步通信协议）；另一类称为高级键路控制协议，用于以比特为基本单位的数据传输，如HDLC（高级数据键路控制协议）和SDLC（同步数据键路控制协议）。
基本型协议使用于简单的低速通信系统，传输速度一般不超过9600bps，通信为异步/同步半双工方式.超错控制为方针码效验。高级键路控制协议采用统一的帧格式，可靠性高，效率高，透明性高，广泛用于公用数据网和计算机网。传输速率一般在2.4kbps到64kbps，通信为同步全双工方式连续发送，差错控制为循环冗余码效验。实际上，通信协议一般分成互相独立的若干层次。按ISO的OSI七层参考模型功用数据网的数据通信协议主要涉及前三层，即物理层.数据键路层和网络层。例如，流行的分组交换网常以CCITT建议的X.25协议作为通信协议的基础部分

8. 数据仓库中的数据标准 什么内容

1）数据仓库系统提供了标准的报表和图表展示功能，数据仓库内的数据来源于不同的业务处理系统，而数据仓库系统展示的数据是整个企业的数据集成，数据仓库的作用就是利用这些最宝贵的业务数据作出最明智的商业决策。 2）数据仓库支持多维分析。多

9. 什么是数据指标

数据指标是可将某个事件量化，且可形成数字，来衡量目标，在日常工作中大家都会应用到的数字。在一定程度上，“数据指标”能揭示出产品用户的行为和业务水平状况。我们在工作中会关注一些数据指标，如转化率，留存率，日活，月活等。

例如APP主要数据指标有：

1、活跃用户指标

活跃用户指标有的公司定义启动过APP的用户就算活跃，有的定义必须登录账户才算活跃。活跃用户指标可以按照时间跨度不同分为、周、月来统计，是衡量APP用户规模的指标。

2、新增用户指标

新增用户指标也可以按照时间跨度不同分为、周、月来统计，且主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标。

3、留存指标

留存指标也是验证APP对用户吸引力很重要的指标。通常可以利用用户留存率与竞品进行对比，衡量APP对用户的吸引力。

4、使用时长指标

使用时长相关指标也是衡量产品活跃度、产品质量的重要指标。目前APP种类繁多，用户精力分散，每天的时间是有限，比如现在很流行的短视频APP，主要指标就要看时长指标了。

(9)什么是数据标准扩展阅读：

数据分析的类型：

1、探索性数据分析

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国着名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。

2、定性数据分析

定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。

3、离线数据分析

离线数据分析用于较复杂和耗时的数据分析和处理，一般通常构建在云计算平台之上，如开源的HDFS文件系统和MapRece运算框架。

10. 何为数据要中心化和标准化其目的是什么

数据标准化是指：数值减去均值，再除以标准差。

数据中心化是指：变量减去它的均值。

数据中心化和标准化在回归分析中的意义是取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。