数据的质量体现在哪里

1. 数据的质量体现在哪里

1. 精确性：对事物状态描述的精准程度。
   
 2. 完整性：对事物状态描述的全面程度，完整信息应包括所有重要事实。
   
 3. 可靠性：信息的来源、采集方法、传输过程是可以信任的、符合预期的
   
 4. 及时性：指获得信息的时刻与事件发生时刻的间隔长短。昨天的天气信息不论怎样精确、完整，对指导明天的穿衣并无帮助，从这个角度出发，这个信息的价值为零。
   
 5. 经济性：指信息获取、传输带来的成本在可以接受的范围之内
   
 6. 可验证性：指信息的主要质量属性可以被证实或者证伪的程度。
   
 7. 安全性：指在信息的生命周期中，信息可以被非授权访问的可能性，可能性越低，安全性越高。

2. 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。
【本文关联的相关法律依据】
《建设工程质量管理条例》第二十条勘察单位提供的地质、测量、水文等勘察成果必须真实、准确。

3. 数据质量有哪些内容

法律分析：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》 第二十条 勘察单位提供的地质、测量、水文等勘察成果必须真实、准确。

4. 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。  《建设工程质量管理条例》第九条 建设单位必须向有关的勘察、设计、施工、工程监理等单位提供与建设工程有关的原始资料。 原始资料必须真实、准确、齐全。

5. 影响数据质量的是什么?

数据质量管理的分析影响数据质量的因素  
 影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素。信息因素：产生这部分数据质量问题的原因主要有：元数据描述及理解错误、数据度量的各种性质（如：数据源规格不统一）得不到保证和变化频度不恰当等。技术因素：主要是指由于具体数据处理的各技术环节的异常造成的数据质量问题。数据质量问题的产生环节主要包括数据创建、数据获取、数据传输、数据装载、数据使用、数据维护等方面的内容。流程因素：是指由于系统作业流程和人工操作流程设置不当造成的数据质量问题，主要来源于系统数据的创建流程、传递流程、装载流程、使用流程、维护流程和稽核流程等各环节。管理因素：是指由于人员素质及管理机制方面的原因造成的数据质量问题。如人员培训、人员管理、培训或者奖惩措施不当导致的管理缺失或者管理缺陷。
  影响会计数据质量的主要因数是什么  
 影响会计数据质量的主要因数有三方面即管理人员、财会制度和财务人员。管理人员指管理人员指令的清晰性或模糊情度，制度包括制度的完善、执行情况，财务人员主要是会计人员的对工作的认知情度，道德操守，责任心等。
  什么是数据的质量  
 ?? 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 *** 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。
  在数据采集的过程中，影响数据质量的因素有哪些  
 在产品的逆向设计中，产品三维数据的获取方法基本上可分为两大类，即接触式与非接触式，由于这两种方式各有优缺点，而且它们的结合可以实现伏势互补，克服测量中的种种困难，因而世界各国的逆向设备生产商纷纷研制具有接触式与非接触式两种扫描功能的逆向设备。
 
  
 
 三座标测量机是一种接触式测量设备，它具有精度高、重复性好等优点，其缺点是速度慢、效率低。非接触式方法利用某种与物体表面发生相互作用的物理现象来获取其三维信息，如光、电磁等。非接触式方法具有测量过程非接触、测量迅速等优点，其缺点是对所测量物体材料要求严格，如采用激光测量时，所测量物体材料要求不能透光，表面不能太光亮，而且对直壁和徒坡数据的采集往住存在一定误差。
 
 逆向工程中数据采集与处理
 
 逆向工程中的测量数据量大，扫描的数据点可达数十万，而且扫描的数据点具有离散性。为了有效地利用这些测量数据进行CAD建模，必须对数据云进行必要的处理。
 
 1.数据采集
 
 数据采集的过程为:机床初始化—根据要扫描的物体设置扫描基准(包括Z平面、座标轴、基准点等)—设置并进行2D轮廓扫描(此步可根据实际情况进行选择)—根据2D轮廓或座标区域进行3D曲面扫描设置(包括扫描方向及步距、3D空间极值、允许的最小误差及弦向误差、探头半径、扫描速度等)—进行数据采集。
 
 2.数据处理
 
 数据处理的目的是为了获得正确的数据信息，生成相应格式的数据文件(如igs, dxf, vda, UG格式、Cimatron格式、Pro-E格式等)并与UGII, Surface, Pro-E, Catia等著名工程软件进行数据交换，以便用它们进行3D模型重构。在Renishaw公司的Tracecut23软件中提供了多种数据处理方法，这些方法包括数据调整、复制、数据光顺、噪声去除、数据镜像、阴阳转换、生成真实表面、CAD数据输出等。数据处理中要避免造成形状变形、精度降低、数据点不足等问题，一般要进行以下几方面的工作:
 
 (1)补偿点的产生对于接触式扫描，由于从扫描仪获得的测量数据并不真正代表接触点的座标，而反映的是探头的中心或顶部的值，因此，要对这些数据进行补偿，转换为被测物体表面的座标值。对于产生补偿点，首先需要计算出标准点，而由于没有表面的数学表达公式，不能使用通常的方法计算出标准点。目前已开发出特殊的算法，能够在所规定的公差范围之内，获得近似的标准值。
 
 (2)噪声点删除逆向工程测量过程中，受扫描测量方式、测量物体材料的种类、设备的精度等因素的影响，极易造成测量数据误差点的产生，对这类误差点，习惯上称为噪声点。在数据处理的第一步先要利用系统所提供的噪声点去除功能，选择合适的去噪精度去除多余的误差点，保证测量数据的准确性。
 
 (3)数据点精化在CAD系统中，需要对逆向工程中获得的扫描数据点进行曲线构造、曲线光顺处理、曲面重构、曲面光滑处理、曲面拼接、三维建模等工作。在进行这些操作之前，要根据所测量物体的各部分的形伏特点设置适当的截面终距离和相邻两数据点的距离，利用系统中的CAD数据输出功能输出适当格式的数据文件，再利用CAD软件对数据点进行删除和拼接，这样可保证所测物体曲率较大处有较少的数据点，曲率较小处和复杂处具有较多的数据点。
 
 数据采集方法及技巧
 
 在实物测量中，会遇到各种复杂的形状，为保证所测量数据的准确性和所测量形状的完整性，采用的测量方法和测量工装是数据采集的关键。
 
 1.翻模测量法
 
 汽缸是汽油机的核心部件，它的......>>
  影响数据库质量的是  
 1 人为因素
 
 由于编目人员的粗心，在录入的过程中所造成的数据的缺损、错误等，是影响机读书目数据库建设质量的直接因素，常见的有：
 
 （1）文字录入错误：在著录过程中，文字录入错误是导致漏检、误检的重要原因。文字录入错误最常见的是检索点录入错误，如主题词、分类号、题名、责任者项等录入错误。
 
 （2）数字、字母、标识符号录入不规范：在各检索项中，对出现的标点、符号、数字及外文字母等应依原题照录，但在录入时应使用全角还是半角比较含糊，常常不统一。由于输入时可能出现差异，检索时就会因题名中的大小写、空格等不规范而造成漏检、误检。（3）着录内容不准确：表现在著录方式的不一致及着录字段的残缺，有的编目人员为了追求编目的速度而忽略了书目数据的质量，省略了一些必备字段的着录，或者着录得非常粗浅，从而使书目数据库建设质量得不到保证，影响用户检索。
 
 3．2 文献着录因素
 
 在文献着录中，文献分析是一项专业性和技术性较强的脑力劳动，其质量的好坏直接影响著书目数据库的规范化、标准化。编目人员在对文献进行编目时，分析着录字段理解差异较大，在对版本与版次，或者对多卷书、丛书着录的不一致，表现在：
 
 （1）对200字段中＠a正题名子字段的选取时，对影响句子结构的标点符号不能盲目照录，应加以分析判断，如：世界伟人—— *** ，在这种情况下，破折号后面的内容是破折号前面内容的同位语，应视为题名的整体，应照录，不能着录在＠e子字段中；再如：嬗变——中国富豪的第一桶金，在这种情况下，破折号后面的内容是前面内容的解释及需要进一步的表述，破折号后面的内容应著录到副题名中。题名中含有这类意义的其他符号还很多，在著录中应值得注意，要针对这类符号在句子中所起的作用而分别处理。
 
 （2）205字段的着录。此字段一般错误不多，但在著录中文译著图书时，个别编目员容易把原著的版本说明着录在205字段，这是错误的。译自原书的第几版，不应著录在205字段，应著录在305字段。
 
 （3）225字段指示符“l”的规定：“0”与检索点形式不同，“l”等于无检索点形式，“2”等于与检索点形式相同。指示符“2”规定空格。倘若4字段着录丛编检索点与225字段丛编描述形式相同时，225字段指示符“1”应为“2”。
 
 （4）其他：如综合著录多卷书时，应增加517字段做检索字段。像“教材”“教程”类多卷书出版量又比较大时，没有集中的必要，可着录在附注项中。
  众数也是描述数据什么的量,不受什么的影响  
 三者都是反映数据集中趋势的统计量。平均数属于数值平均数，受极端数值影响，中位数和众数属于位置平均数，不受极端数值影响。
  什么是传输介质,影响其网络数据通信质量的因素有哪些  
 传输介质就是在通信过程中传输信息的载体，如光纤、同轴电缆、自由空间等
 
 通信三要素：发射信号（信号源）、传输（介质）、接收（接收机），从这些方面可以找到很多原因，比如说上网业务中传输介质，用光纤传输明显质量比一般电缆传输就快；同条件下有线比无线快等这些都是由于介质损耗、容量引起的
  什么是地理信息系统的数据质量？具体包括哪些内容？ 15分 
 -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础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。

6. 什么用于提供数据的质量,即数据

、数据质量是什么

国际数据管理协会的《数据管理知识手册》中规定：数据质量（DQ）是“既指与数据有关的特征，也指用于衡量或改进数据质量的过程。

具体可以从以下几个方面来定义数据质量：

从用户层级定义数据质量：即满足特定用户预期需要的程度

从数据本身定义数据质量：即从数据质量的指示器和参数指标等方面来衡量

从数据约束关系定义数据质量：即从数据的原子性、数据的关联性及对数据的约束规则来度量数据质量

从数据过程定义数据质量：即从数据能被正确使用、存储、传输等方面定义质量

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二、数据质量评估评估步骤如下

确定需要做数据质量监控的数据指标项，通常会对数据运营和相关管理报告至关重要的数据项。

评估需要使用的数据质量维度及其权重值。

对于每个数据质量维度，定义表示标准质量和质量差数据的值和范围。特别需要注意的是：同一个指标名称，可能会有不同的度量规则，因此需要执行许多不同的数据质量评估。

反复查看并确认数据质量是否可以被接受。

在适当数据流转中采取纠正措施，例如：清理数据并改进数据处理流程，以防止问题再次发生。

定期重复上述步骤，以监控数据质量趋势。

三、提高数据质量的方法

1、明确业务需求并从需求开始控制数据质量

要想真正解决数据质量问题，应该从需求开始，企业往往在定义清楚业务需求后忽略对数据质量的控制，而只对已经产生的数据做检查，然后再将错误数据剔除，这种方法治标不治本，不能从根本上解决问题。

企业需要将数据质量的控制从需求开始集成到分析人员、模型设计人员与开发人员的工作环境中，让大家在日常的工作环境中自动控制数据质量，在数据的全生命周期中控制数据质量。

7. 如何评价一个数据的质量?

如何评价一个数据的质量：1、人员的编号是必填项，不得为空；2、人员的编号必须是唯一的，不得重复；3、人员的编号必须符合相关的人员编号管理规范的要求；4、人员的姓名是必填项，不得为空；5、人员的中文名必须是中文的，不能有英文、数字和其他字符；6、人员的出生日期与年龄是正相关的，是在一定区间范围内的，比如说必须大于18岁、小于80岁，如果系统里出现了某位在职员工超过了200岁，那肯定是不合理的[微笑]【摘要】
如何评价一个数据的质量?【提问】
如何评价一个数据的质量：1、人员的编号是必填项，不得为空；2、人员的编号必须是唯一的，不得重复；3、人员的编号必须符合相关的人员编号管理规范的要求；4、人员的姓名是必填项，不得为空；5、人员的中文名必须是中文的，不能有英文、数字和其他字符；6、人员的出生日期与年龄是正相关的，是在一定区间范围内的，比如说必须大于18岁、小于80岁，如果系统里出现了某位在职员工超过了200岁，那肯定是不合理的[微笑]【回答】

8. 根据本讲什么体现了数据的质量属性

根据本讲数值变量体现了数据的质量属性。
数据质量：数据的一组固有属性满足数据消费者要求的程度。
真实性、及时性和相关性是数据的固有属性。

真实性：即数据是客观世界的真实反映。
及时性：即数据是随着变化及时更新的。
相关性：即数据是数据消费者关注和需要的。
高质量的数据应从组织、战略、运营、项目、质量管理、相关方角度等满足数据消费者的要求。总结起来，数据消费者对数据的需求有如下几个方面：
1、可得性 - 当需要数据时能够获取到。
2、及时性 - 当需要时，数据获得且是及时更新的。
3、完整性 - 数据是完整没有遗漏的。
4、安全性 - 数据是安全的，避免非授权的访问和操控。
5、可理解性 - 数据是可理解和解释的。
6、正确性 - 数据是现实世界的真实反映。

数据质量管理：是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。