【学习课件】第二讲数据来源与质量评估(硕士)

合集下载

高中生物全程学习方略课件：单元质量评估二新人教版必修

单元质量评估不仅有助于学生掌握知识，还可以培养学生的思维能力、实践能力，促进学生的全面发展。
为高考做准备
高中生物的单元质量评估可以帮助学生适应考试形式，积累考试经验，为将来的高考做好准备。
02
单元质量评估的内容和方法
内容
知识掌握情况
评估学生对本单元知识的理解和掌握程度，包括基本概念、
解题思路。
小组讨论
学生可以分组进行讨论，交流彼此的看法和思路，共同探讨解决方案
。
教师指导
教师需要给予学生必要的指导和帮助，引导学生深入思考和解决问题
。
案例分析结果
01
02
03
总结答案
学生需要总结出案例分析的答案，明确问题的解决方案和涉及的知识点。
反思与提升
学生需要对案例分析过程进行反思，总结经验和教训，提升自己的思维能力和解决问题的能力。
调整教学策略
促进学生学习
单元质量评估可以激励学生努力学习，发现自己的不足，明确努力方向，提高学习效果。
教师可根据单元质量评估的结果，反思教学方法和策略，调整教学计划，提高教学效果。
意义
提高教学质量
通过单元质量评估，教师可以及时发现教学中存在的问题，改进
教学方法，提高教学质量。
促进学生发展
拓展应用
学生可以将案例分析结果应用到类似的问题中，实现知识的迁移和应用。
06
单元质量评估的总结和展望
总结
知识掌握情况应用能力评估学习态度与习惯教师教学方法反思
通过本次评估，学生对于本单元的知识点掌握情况较好，但在某些细节方面仍需加强。
在解决实际问题时，部分学生表现出对所学知识的应用能力较弱，需要加强实践操作和问题解决能力的培养。

数据质量管理课件

响数据质量。
数据质量管理的必要性
01
提高决策的准确性和有效性
高质量的数据是决策的重要依据，通过数据质量管理，可以提高数据的
准确性、完整性和一致性，从而提高决策的准确性和有效性。
02
提升企业的竞争力和品牌形象
通过数据质量管理，可以提高企业的业务运营效率和服务质量，从而提
升企业的竞争力和品牌形象。
03
数据量管理件
• 数据量概述 • 数据量管理 • 数据量管理体系 • 数据量 • 数据量用景 • 数据量挑与解决案 • 数据量估工具与例
01
数据量概述
定义与重要性
定义
数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和及时性。
重要性
随着大数据时代的到来，数据已经成为企业决策的重要依据。低质量的数据可能导致决策失误、业务失败等问题，给企业带来巨大的损失。因此，提高数据质量已经成为企业和社会的重要需求。
企业数据质量案例分析
案例一
某零售企业：该企业在数据质量管理方面存在诸多问题，如数据不准确、数据缺失、数据重复等，导致销售业绩评估不准确。经过 Dataedo进行数据清洗和标准化后，数据质量得到了显著提升，销售业绩评估也更加准确。
案例二
某金融企业：该企业在数据质量管理方面存在数据不一致的问题，不同部门之间的数据统计方法不一致，导致风险评估不准确。经过Teradata Dataedo进行数据质量评估和清洗后，数据一致性得到了显著提升，风险评估也更加准确。
如何提高企业数据质量
建立完善的数据质量评估体系
企业需要建立完善的数据质量评估体系，包括明确的数据质量标准和数据质量评估流程。
引入先进的数据质量管理工具
选择适合企业需求的数据质量管理工具，如Dataedo或 Teradata Dataedo，可帮助企业更好地进行数据质量管理工作。

数据分析PPT课件

描述性分析是对数据进行基础处理，包括数据清洗、整理、分类和汇总等，以揭示数据中的基本
特征和规律。
描述性分析主要通过统计指标，如均值、中位数、众数、方差等，来描述数据的集中趋势和离散趋
势。
描述性分析还可以通过绘制图表，如柱状图、折线图、饼图等，直观地展示数据的分布特征和变化
趋势。
推断性分析
感谢您的观看
数据科学将成为一门独立的学科
随着数据的重要性日益凸显，数据科学将逐渐成为一门独立的学科，拥有自己的知识体系和人才培养体系。
数据共享和开放将成为趋势
随着数据的重要性和价值被越来越多的人所认识，数据共享和开放将成为一种趋势，推动数据创新和产业发展。
提高数据分析能力的建议
加强学习和培训
通过参加培训课程、阅读专业书籍和文章等方式，不断学习和掌握新的数据分
是指基于数据和分析结果进行决策的方法，它强调数据在决策中的重要性，帮助企业和组织更好地理解业务、市场和客户。
数据科学家
是指专门从事数据分析工作的人员，他们具备统计学、编程和商业知识，能够运用数据分析工具和算法解决实际问题。
数据分析的流程
数据收集
是指通过各种方式获取数据的过程，包括调查、观察、实验等。
数据分析ppt课件
目录
• 数据分析概述 • 数据来源与收集 • 数据预处理与探索 • 数据分析方法与技术 • 数据分析应用案例 • 数据分析的挑战与未来发展
01 数据分析概述
数据分析的定义
数据分析
是指通过统计方法和分析工具对大量数据进行分析，从而提取出有价值的信息和洞见的过程。
数据驱动决策
Tableau
Tableau是一款可视化数据分析工具，它能够帮助用户快速创建各种图表和报表，直观地展示数据和分析结果。

论文写作中的数据来源与可靠性

论文写作中的数据来源与可靠性数据的来源和可靠性在论文写作中起着重要的作用。

数据来源的选择和数据的可靠性直接影响到研究的有效性和可信度。

本文将讨论论文写作中的数据来源与可靠性，并提供一些常见的数据来源和评估数据可靠性的方法。

一、数据来源在论文写作中，数据来源可以分为两种类型：一是主要数据来源，即通过实地调研、问卷调查、实验设计等方式获得的数据；二是次要数据来源，即通过文献阅读、统计报告、学术研究等渠道获得的数据。

选择合适的数据来源对于研究的结果和结论的准确性至关重要。

1. 主要数据来源主要数据来源是研究过程中直接获得的数据，其可靠性较高。

比如，通过实地调研获得的问卷数据、实验室的观测数据、采访记录等。

这些数据具有直接性和独立性，经过科学的研究设计和数据分析，能够直接支撑研究的结论。

2. 次要数据来源次要数据来源是已有的文献、报告等文本材料，其可靠性相对较低，需要进行严格的筛选和评估。

比如，通过查阅学术论文、研究报告、统计数据、政府文件等来获取背景资料、研究现状等信息。

但是，由于这些数据的主观性和间接性较高，需要对其来源、可信度、有效性进行评估，并与其他数据进行比较和验证。

二、数据可靠性评估数据的可靠性评估是确保研究结果准确性的重要环节，以下是几种常见的评估方法：1. 原始数据评估对于主要数据来源，可以通过检查数据的完整性、一致性和准确性来评估其可靠性。

需要确认数据是否经过合理的收集和记录，并对可能存在的误差和偏差进行分析和修正。

2. 来源可靠性评估对于次要数据来源，需要评估数据的来源可靠性。

主要包括：（1）发布机构或作者的信誉度：评估数据来源的机构或作者是否具有良好的声誉和专业度。

（2）学术审查：判断文献是否经过同行评审，在学术界是否有一定的认可度。

（3）引用频次和引用来源：查看文献的引用频次和被其他研究引用的情况，评估其在学术界的影响力和可信度。

（4）数据可得性和多样性：评估数据的获取难度和来源多样性，如果数据较为容易获得且来自多个渠道，则其可靠性相对较高。

1.数据来源与方法.

1．数据来源与方法1.1数据来源通过统计图书馆学情报学17种核心期刊1998—2007收录的论文及著者, 掌握了图书馆学情报学著者的基本数据。

在对合著度较高的几种期刊进行分析比较之后, 综合考虑期刊所涉及的研究领域、文章的专业性等，选择了5种图书馆学情报学核心期刊《图书情报工作》、《大学图书馆学报》、《图书馆杂志》《图书馆理论与实践》《现代图书情报技术》的著者数据建立著者网络。

[1][2]1．2 研究方法运用文献计量学方法[3]，通过NoteExpress2软件，对图书馆学情报学核心期刊的著者进行分析，从而客观地显示出图书馆学情报学学科研究高影响力的著者以及论文多产单位。

2．结果及分析笔者通过NoteExpress2软件在线检索CNKI数据库采集相关数据[4]。

按年度分别检索1998至2007年各年度刊登的论著13314篇，对检索出的数据应用NoteExpress2软件统计处理。

主要文献计量学统计指标包括著者发文数量、合著情况、核心著者、地区分布、论文多产单位、高被引著者。

统计中著者单位名称发生变化的以目前正在使用的最新单位名称为准。

[5]2.1著者发文数量、合作统计分析随着学科专业化程度越来越高，一些复杂问题的解决往往需要不同学科学者的合作，科研合作日趋频繁。

反映在科学论文中，则表现为合著现象越来越多，合著规模亦越来越大。

因此，对合著现象进行研究无疑会对现代科学领域的著者现象有更好的了解。

[4]本实验的结果，经过去重、去掉非论文文章等处理，采集到5种核心期刊1998—2007刊载论著著者发文量、合作情况见表1：表15种图书馆学情报学核心期刊1998至2007年刊载论著著者发文量、合作通过对5种图书馆学情报学核心期刊1998至2007年刊载论文著者进行分析，可见10年中收录论文数13314篇，著者数9565名，其中,发文1篇的著者为6024名,占著者总数的62.98%≥60%，根据文献计量学洛特卡定律的发表1篇论文的著者占所有著者数量大于等于60% [6]，表明这5种图书馆学情报学核心期刊拥有一支相当广泛的著者团队。

统计学中,统计数据来源渠道有哪些

统计学中,统计数据来源渠道有哪些一、数据的来源从使用者的角度看，统计数据资料的来源主要有两种渠道：一种是通过直接的调查或实验获得的原始数据，这是统计数据的直接来源，一般称为原始或第一手统计数据。

另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，通常称为次级数据或第二手间接的统计数据。

一切间接的统计数据都是从原始的、第一手数据过渡而来的。

二、数据的直接来源——原始数据搜集数据最基本的形式就是进行统计调查或进行实验活动，统计调查或进行实验就是统计数据的直接来源。

1、统计调查统计调查是指根据统计研究预定的目的、要求和任务，运用科学的方法，有计划、有组织地向客观实际搜集资料的过程。

通过统计调查得到的数据，一般称为观测数据。

2、实验法实验法是直接获得统计数据的又一重要来源。

通过实验法得到的数据就是实验数据。

三、数据的间接来源有：1、公开出版的统计数据。

主要来自官方的统计部门和政府、组织、学校、科研机构。

2、尚未公开发表的统计数据。

如各企业的经营报表数据、专业调查咨询机构为公开发布的调查结果数据。

需注意的是，如果公开引用未公开发表的数据需要征得数据所有者的同意，同时要为自己发布的数据负责。

扩展资料：1，要注意每种统计分析方法的适用范围。

许多分析方法对数据的要求很高，如果样本的分布不符合要求，样本量数量不足，或者存在大量的伪样本，都会造成最后结果的偏差甚至是完全错误。

2，在选择一种分析方法的同时，要按照方法的要求整理数据库。

错误的数据库格式对于研究有时是灾难性的。

我们在使用任何研究模型之前，都要考虑数据的适用性。

同样，数据的合理转换也很重要。

3，如果必要，可以使用不同的研究方法对同一问题进行解释，来互相验证结论的真伪。

如果出现互相矛盾，一定要找到矛盾的原因，去伪存真。

任何的分析模型和方法都有其使用的局限性，在一定场合会失效。

4，数据分析结果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述，繁琐高深的公式和过程不应该经常成为最终研究报告的一部分。

测试数据处理课件

集成学习的优势：集成学习可以提高模型的泛化能力、鲁棒性和稳定性。由于多个基础学习器的组合可以减少单一学习器的过拟合和欠拟合问题，因此可以提高模型的泛化能力。同时，当某些基础学习器对噪声或异常值不敏感时，集成学习可以增强模型的鲁棒性。此外，通过将多个学习器的结果进行组合，可以提高模型的稳定性，降低对数据变化的敏感性。
强化学习的优势
强化学习可以处理不确定性和延迟回报的情况，因为其目标是最大化长期的累积奖励，而不是短期内的回报。此外，强化学习还可以通过与环境的交互进行自我学习和自我调整，以适应不同的环境和任务。
常见的强化学习方法
常见的强化学习方法包括Q-learning、SARSA、Deep Q Network (DQN)、Policy Gradient、ActorCritic方法等。这些方法在许多领域都有广泛的应用，如游戏、自动驾驶、机器人控制等。
深度学习
深度学习概述
深度学习是机器学习的一个分支，它使用神经网络模型来模拟人类神经系统的结构和功能。深度学习的特点是具有多层隐藏层，可以自动提取输入数据的特征并进行层次化的信息处理。
深度学习的优势
深度学习可以自动提取特征，避免了手工特征工程的工作量。同时，由于其强大的表征学习能力，深度学习在许多领域都取得了显著的性能提升，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
结果呈现
将分析结果以图表、报告等形式呈现出来，便于理解和使用。
02 测试数据预处理
数据清洗
缺失值处理
对于缺失的数据，可以采用填充缺失值、删除含有缺失值的观测点或使用插值等方法进行处理。
异常值检测
可以采用统计学方法（如Z分数、 IQR等）或机器学习方法（如孤立森林、DBSCAN等）来检测异常值。

3第二章、统计数据及其来源

局限
位的情况
重点调查
总体单位
调查单位
只调查重点单位（单位数不多但其标志量占标志总量比重较大的单位）
在对调查对象有一定了解的基础上，有意识地
典型调查选择少数典型单位进行调查的一种非全面调查
组织方式
一定条件下能估计总体指标数值
作用
可以补充全面调查的不足
可以用来研究新生事物
局不能确定推断的把握程度，无法计限算和控制推断误差
鉴于对统计学专业知识的需求，在以后讨论中，如无特殊说明，均假定数据取自于概率样本，同时也假定样本是采用简单随机抽样的方式抽取。
• 下列哪种调查方式样本不是随机选取（） A.分层抽样 B.系统抽样 C.整群抽样 D.判断抽样
• 如果要搜集某一特定群体的有关资料，适宜采用的调查方式是（） A.系统抽样 B.整群抽样 C.滚雪球抽样 D.判断抽样
• 中国经济时报网 cet
由国务院发展研究中心主办，可查询有关经济生产、资本市场信息。
常用的统计数据来源(国际)
• 美国经济分析局
• 美国人口普查局
• 美国劳工统计局
• 美联储经济数据库 /fred
补充知识：搜集数据的基本方法
（一）自填式 • 自填式指在没有调查员协助的情况下，由被调查
者自己填写，完成调查问卷。 • 方式：邮寄、网络、媒体。 • 要求：调查问卷结构严谨，有清楚的说明，应有
制作详细、形象友好的说明。 • 特点：成本低，适用大范围调查，减少被调查者
压力。 • 返回率低，周期长，出错率高。
5、实施调查的资源
• 实施调查的资源会对搜集数据方法产生重大影响。
• 如经费预算、人员配备、调查设备和调查所需要的时间。

【医学课件】Meta分析

数据来源的限制与缺失
数据来源
meta分析的数据来源可能存在限制，如数据库的选择、语言的限制等，这可能导致研究的不完整和缺失。
数据缺失
纳入的研究中可能存在数据缺失或不完整，这会影响 meta分析的准确性和可靠性，需要进行相应的处理和修正。
发表偏倚和语言偏倚的影响
发表偏倚
meta分析中存在发表偏倚的风险，一些阴性结果的研究可能难以发表，导致meta分析结果偏向阳性结果。
大数据和机器学习
利用大数据资源和机器学习技术，实现meta分析的扩展应用，例如预测模型、自然语言处理和数据挖掘等，为科研和实践提供更多元和高效的分析工具。
THANK YOU.
现代Meta分析
现代Meta分析更加注重使用高级统计方法和计算机技术，以及更加严格的纳入和排除标准。
常见问题和认识误区
问题
Meta分析虽然是一种强大的统计工具，但是也容易出现一些问题，比如偏倚、异质性、发表偏倚等。
认识误区
有些人认为Meta分析是一种简单的“文献综述”，不需要严格的统计学方法和严谨的思维，这种认识是错误的。Meta分析需要严格的纳入和排除标准，以及先进的统计技术来进行分析。
02
meta分析的流程与技术
研究问题的确定
明确研究问题
在进行meta分析前，需要明确研究问题，这有助于确定分析的范围和目的。
定义关键词和主题
与研究问题相关的关键词和主题需要明确，以便后续进行文献检索和筛选。
纳入标准的制定
确定纳入标准
制定纳入标准是筛选文献的关键步骤，需要考虑研究设计、样本大小、干预措施和结局指标等因素。
临床实践的指导和建议
提供临床实践指南
评估治疗效果

《数据分析培训》PPT课件

竞品分析
通过分析竞品的销售数据、产品特点、价格策略等，了解市场动态和竞争态势，制定针对性的竞争策略。
金融行业数据分析
风险评估
通过分析金融数据，评估贷款、投资等业务的信用风险和市场风险，为决策提供依据。
市场分析
通过分析金融市场的交易数据、宏观经济数据等，预测市场走势，为投资决策提供支持。
柱状图
用于比较不同类别之间的数据。
饼图
用于展示各部分在整体中所占的比例。
热力图
通过颜色的变化展示数据的分布和密度。
数据可视化工具
Excel
适用于基础的数据分析和可视化。
Tableau
功能强大的数据可视化工具，支持多种数据源
连接。
Power BI
基于云的数据分析和可视化工具，支持团队协
客户分析
通过分析客户的金融交易行为、资产状况等数据，了解客户需求和偏好，优化产品设计和服务策略。
制造业数据分析
生产数据分析
通过分析生产过程中的数据，了解生产效率、质量、成本等方面的情况，优化生产流程和降低成
本。
供应链分析
通过分析供应链数据，了解供应商、库存、物流等方面的情况，优化供应链管理和降低运营成本
数据类型转换
说明如何将数据转换为正确的数据类型，如将字符串转换为日期或数字。
数据标准化和归一化
解释标准化和归一化的概念，并说明在数据分析中的重要性
。
数据探索
描述性统计分析
介绍均值、中位数、众数、方差等统计量，并说明如何使用它们来初步了解数据。
数据可视化
介绍如何使用图表（如直方图、箱线图、散点图等）来直观展示数据的分布和关系。

《数据分析》课件

关系型数据库、非关系型数据库等。
定期备份数据
本地备份、远程备份、增量备份等。
数据归档与过期处理
定期清理过期数据，释放存储空间。
03
CHAPTER
数据分析方法
总结词
描述性分析是数据分析的基础，它通过统计方法对数据进行整理和描述，以揭示数据的分布特征和规律。
详细描述
描述性分析主要关注数据的总体特征，如均值、中位数、众数、方差等统计量，以及数据的分布情况，如正态分布、泊松分布等。通过对数据的描述，可以初步了解数据的规律和趋势，为后续的数据分析提供基础。
数据科学教育将更加注重实践经验的积累，通过实际项目和实践课程提高学生的实际操作能力。
01
数据科学教育的重要性
随着数据分析行业的快速发展，数据科学教育将更加受到重视，培养更多具备专业素养的人才。
02
跨学科融合
数据科学教育将促进不同学科的融合，如计算机科学、统计学、经济学等，以培养具备综合素质的人才。
THANKS
R语言
02
CHAPTER
数据收集与整理
ห้องสมุดไป่ตู้
内部数据
市场调研、竞争对手分析、社交媒体数据等。
外部数据
实时数据
用户生成数据
01
02
04
03
用户调查、在线评论、社交媒体互动等。
公司内部数据库、CRM系统、销售数据等。
传感器、物联网设备、实时交易数据等。
选择合适的存储介质
硬盘、SSD、云存储等。
设计合理的数据库结构
Excel
普及度高的数据分析工具，内置数据可视化功能，适合初学者使用。
Power BI
基于云的商业智能工具，提供数据可视化、报表生成和数据分析功能。

【培训课件】EIQ分析技术

《【培训课件】eiq分析技术》
xx年xx月xx日
目录
• eiq分析技术概述 • eiq分析技术核心概念 • eiq分析技术实践操作 • eiq分析技术案例研究 • eiq分析技术的优势与局限 • eiq分析技术实战演练
01
eiq分析技术概述
eiq分析技术的定义
定义
eiq分析技术是一种利用销售数据和其他相关信息，对产品的销售情况进行分类、分析和预测的方法。
总结词
eiq分析技术可以帮助企业优化物流运作，降低物流成本，提高物流效率和客户满意度。
详细描述
在物流优化中，eiq分析技术可以分析物流流程中的各个环节，包括运输、仓储、包装、配送等，找出瓶颈和浪费，提出改进措施和优化方案。这些方案可以包括减少运输次数、缩短运输距离、提高仓储效率和包装回收等措施，从而降低物流成本和提高物流效率。
演练四
总结词：通过运用eiq分析技术，企业可以更有效地进行人力资源规划。
详细描述
1. 分析人员需求：根据企业的发展战略和市场趋势，分析人员需求和人员结构。
2. 评估现有资源：评估企业现有的员工数量、技能水平和职业发展状况等。
3. 制定招聘计划：根据人员需求和现有资源情况，制定招聘计划和培训计划。
eiq分析技术的优化方向
优化方向介绍
EIQ分析技术的优化方向主要是针对订单的处理方式和执行效率。通过对订单数据的分析，可以发现订单处理过程中的瓶颈和低效环节，进而进行优化。
优化方向示例
EIQ分析技术的优化方向包括优化订单排程、改进包装方式、调整仓库布局等。例如，通过分析发现某些商品经常出现配送延迟，那么可以针对这些商品的订单排程进行优化，减少等待时间。
05
eiq分析技术的优势与局限

大数据分析讲稿课件

药物研发
通过大数据分析，药物研发过程可以更有效地进行药物挑选和优化，缩短药物研发周期。
3
公共卫生管理
大数据可以帮助公共卫生部门更好地监测和预测疾病流行趋势，及时采取有效措施。
电子商务领域
商品推举与营销
01
通过大数据分析，电子商务平台可以更好地了解用户需求和行
为，从而提供更精准的商品推举和营销活动。
提供了重要的参考信息。
案例三：微软的天气预测系统
微软的天气预测系统是利用大数据和人工智能技术进行天气预报的案例。
微软的天气预测系统采用了多种机器学习和深度学习算法，包括时间序列分析、回归分析、神经网络等，以预测天气状况。
微软的天气预测系统还提供了高分辨率的天气数据和可视化界面，方便用户了解未来几天的天气情况。
02
大数据分析技术
数据发掘技术
数据发掘的定义
数据发掘是从大量数据中提取有用信息的过程，通常用于发现隐藏在数据中的模式和关系。
数据发掘的步骤
数据预处理、数据探索、模型构建和评估是数据发掘的主要步骤。
数据发掘的应用
数据发掘广泛应用于商业智能、风险管理、医疗保健等领域。
机器学习技术
机器学习的定义
优化并行计算和任务调度策略，提高数据处理效率。
数据存储优化
采用合适的数据存储方式，减少数据处理时间。
缺乏合适的数据科学家与技能
01
培养和引进数据科学家
通过教育和培训，培养更多的本土数据科学家人才。
02
建立完善的数据科学家职业发展路径
为数据科学家提供良好的职业发展空间。
03
加强校企合作
通过校企合作，培养更多具备实践能力的数据科学人才。

统计数据的搜集

任务：搜集国民经济和社会发展基本情况的资料，为制订国民经济和社会发展计划和检查计划执行情况服务。优点：精心周密设计、高度统一、规范。
回收率高，内容相对稳定，便于资料积累、对比。层层上报、逐级汇量大，时间性强，需要大量人力和财力。任务：搜集重要的国情国力和资源状况的全面资料，为政府制
全面调查
普查
全面报表
抽样调查重点调查
调查范围
统计调查种类
非全面调查连续(经常性)调查
典型调查
调查时间
不连续调查定期报表
周期性调查一次性调查普查
组的种类
全面统计报表和非全面统计报表

国家统计报表、部门统计报表和地方统计报表日报、旬报、月报、季报、半年报、年报基层报表和综合报表
统计报表的特点
统一性

群众性全面性经常性牛牛文档分享调查误差登记性误差编差
代表性误差
实际误差抽样平均误差
随机误差
统计推断中的抽样误差就是抽样平均误差。它是处于调查所固有的，普查是为某一特定目的专门组织的一次性的全面凋查。
①规定统一的标准时间普查必须注意的问题： ②规定统一的普查期限 ③规定统一的表式和内容普查的局限性：费用大，时间长，需全社会多经济中重大问题，国家迫切需要了解的情年鉴
中国市场统计年鉴
二手数据的特点
1. 搜集容易，采集成本低 2. 作用广泛
– – – – – 分析所要研究的问题提供研究问题的背景帮助研究者更好地定义问题检验和回答某些疑问和假设寻找研究问题的思路和途径
3. 搜集二手资料在研究中应优先考虑
抽样调查
重点调查典型调查

高企火炬统计数据质量把控培训课件

及时性
一致性
数据是否准确反映实际情况，无误差。
数据是否全面，无遗漏。
数据是否及时更新，反映最新情况。
数据在不同系统、不同部门之间是否一致。
统计数据质量标准
数据采集标准
确保采集的数据符合规范，来源可靠。
数据处理标准
数据处理过程应遵循科学、规范的方法。
数据报告标准
数据报告应清晰、简洁，易于理解。
ABCD
使用合适的数据处理工具
根据数据处理需求选择合适的数据处理软件或工具，提高数据处理效率。
建立数据备份和安全保障机制
对处理后的数据进行备份，并采取必要的安全措施，防止数据丢失或被非法访问。
数据应用阶段把控方法
明确数据应用场景和需求
根据实际需求明确数据应用场景，确保数据分析结果的针对性和实用性。
案例三：国际知名企业数据质量管控案例
总结词
采用先进的数据质量管理技术
VS
详细描述
该国际知名企业采用了一系列先进的数据质量管理技术，如数据挖掘、大数据分析等，对海量数据进行处理和分析，提高了数据质量管理的效率和准确性。同时，该企业还积极探索新的数据质量管理技术和方法，保持技术在行业内的领先地位。
完善数据管理制度
建立完善的数据管理制度是提高高企火炬统计数据质量的关键。
建立数据质量标准和检查机制，对数据进行定期检查和校验，及时发现和纠正数据错误。
制定数据管理规定，明确数据采集、处理、存储、使用等方面的要求，确保数据的准确性和完整性。
加强数据保密和安全措施，确保数据不被非法获取和使用。
把控。
数据质量不达标
目前高企火炬统计数据存在一定的问题，如数据不准确、不完整、不及时等，需要进行培训提高数据质量。

论文,数据来源

论文,数据来源标题：论文,数据来源引言概述：在撰写一篇优质的论文时，数据来源是至关重要的一环。

数据来源的选择和使用直接影响到论文的可信度和学术价值。

本文将从多个角度探讨论文中数据来源的重要性及相关内容。

一、数据来源的种类1.1 原始数据：原始数据是指研究者通过实地调查、实验或观察所获得的第一手数据。

这类数据通常具有高度的真实性和可靠性，但采集过程较为繁琐。

1.2 二手数据：二手数据是指他人已经公开发布的数据，如政府统计数据、学术研究报告等。

这类数据的优势在于便捷性和广泛性，但需注意数据的准确性和来源可信度。

1.3 混合数据：混合数据是指将原始数据和二手数据相结合，进行综合分析和研究。

这种数据来源的优势在于可以充分利用各种数据资源，提高研究的深度和广度。

二、数据来源的选择原则2.1 可信度：选择数据来源时，首要考虑的是数据的可信度和真实性。

确保数据来源的机构或个人具有良好的声誉和专业性。

2.2 完整性：数据来源的完整性也是重要考量因素。

确保所选数据来源包含全面的信息，能够支撑论文的研究目的和结论。

2.3 更新性：随着时代的发展，数据来源的更新性也至关重要。

选择具有时效性的数据来源，以确保研究结果的有效性和实用性。

三、数据来源的合法性和道德性3.1 合法性：在使用数据来源时，必须确保数据的获取和使用符合相关法律法规。

避免使用盗版或未经授权的数据，以免引发法律纠纷。

3.2 隐私保护：在处理个人数据时，必须遵守隐私保护原则，确保数据的安全性和保密性。

避免泄露个人隐私信息，保护数据主体的权益。

3.3 道德性：在选择和使用数据来源时，必须遵守学术道德规范，避免数据造假、篡改等不端行为。

保持研究的诚信和可信度。

四、数据来源的分析和解读4.1 数据清洗：在使用数据来源前，必须进行数据清洗和整理，确保数据的准确性和一致性。

去除异常值、缺失值等，提高数据的质量和可靠性。

4.2 数据分析：通过统计分析、图表展示等手段，对数据来源进行深入分析和解读。

【化学课堂教案】：师生互动中的知识深化与学习评价

【化学课堂教案】：师生互动中的知识深化与学习评价一、教学目标1. 知识与技能：通过师生互动，让学生掌握基本的化学知识，提高学生的化学实验技能。

2. 过程与方法：培养学生观察、思考、解决问题的能力，提高学生的实验操作能力。

3. 情感态度价值观：培养学生对化学学科的兴趣，增强学生的环保意识，培养学生的团队协作精神。

二、教学内容1. 第一课时：化学实验基本操作与实验安全学习化学实验的基本操作，如称量、溶解、过滤、蒸发等。

了解实验安全知识，如实验室规范、事故处理等。

2. 第二课时：溶液的浓度与稀释学习溶液的浓度计算方法，如质量分数、摩尔浓度等。

掌握溶液的稀释方法，如何正确进行溶液的稀释。

3. 第三课时：气体的制备与收集学习气体的制备方法，如氧气、氢气等。

掌握气体的收集方法，如何正确进行气体的收集与检验。

4. 第四课时：化学反应速率与化学平衡学习化学反应速率的影响因素，如浓度、温度等。

了解化学平衡的概念及平衡移动原理。

5. 第五课时：有机化合物的结构与性质学习有机化合物的基本结构，如烷烃、烯烃等。

掌握有机化合物的性质，如燃烧、氧化等。

三、教学方法1. 采用问题驱动法，引导学生主动思考问题，提高学生的解决问题的能力。

2. 利用实验教学法，让学生亲自动手操作，提高学生的实验技能。

3. 采用小组合作学习法，培养学生的团队协作精神。

四、教学评价1. 课堂问答：通过提问，了解学生对课堂知识的理解程度。

2. 实验报告：通过实验报告，评估学生的实验操作能力。

3. 课后作业：通过课后作业，检验学生对课堂知识的掌握情况。

五、教学资源1. 实验仪器与药品：如显微镜、试管、烧杯等。

2. 教学课件与教案：提供教学课件与教案，方便教师进行教学。

3. 参考书籍与网络资源：提供相关参考书籍与网络资源，丰富学生的学习渠道。

六、教学设计1. 导入新课：通过相关化学新闻或实际问题，引发学生兴趣，导入新课。

2. 知识讲解：采用生动的语言、图表等，清晰讲解化学知识。

质量大数据分析培训PPT课件精品模板分享(带动画)

Excel在质量大数据分析中的实际应用案例
Python语言特点：简洁、易读、高效，适合处理大规模数据
Python在质量大数据分析中的优势：可扩展性强、数据处理能力强、可视化效果好
Python在质量大数据分析中的应用案例：数据清洗、数据挖掘、预测模型等
Python在质量大数据分析中的未来发展前景：结合人工智能技术，实现更高效、更精准的质量大数据分析
政策法规的完善与支持
单击此处输入你的正文，请阐述观点
数据分析技术不断升级：随着数据量的不断增加，需要更加高效、准确的数据分析技术来应对挑战。
人工智能与大数据的结合：人工智能技术的发展将为质量大数据分析提供更加智能化的解决方案。
数据安全与隐私保护：在大数据应用中，数据安全和隐私保护将成为越来越重要的考虑因素。
● 这个案例展示了质量大数据分析在医疗机构中的应用和实践，通过数据分析发现存在的问题和不足，进而进行改进和优化，最终提高患者满意度和服务质量。
质量大数据分析的挑战与未来发展
数据量巨大，处理难度高
单击此处输入你的正文，请阐述观点
数据分析技术不够成熟，需要不断改进
单击此处输入你的正文，请阐述观点
和可视化等。
数据分析结果：展示该案例中的质量大数据分析结果，包括产品质量趋势分析、缺陷模式识别、关键影响因素识
别等。
改进措施：根据质量大数据分析结果，提出针对性的改进措施，包括优化生产过程、改进产品设计、加强质量检
测等。
效果评估：对改进措施的实施效果进行评估，包括质量指标的改善、生产成本的降低、客户满意
质量大数据分析实践案例

质量管理与质量控制品质管控培训课件PPT

04
SPC与QCC
05
6西格玛管理
06
做好全面质量
管理的的方向
质量管理与质量控制
PART 01
何谓质量管理
质量（Quality），也称品质。表示产品所具备的特质或属性。质量有优劣，也可以说有高有低。人们往往将品质优的产品（或服务）视为“质量好”，将品质低劣的产品（或服务）视为“质量差”
质量管理与质量控制
看板管理是一流现场管理的重要组成部分,是给客户信心及企业内部营造竞争氛围,提高管理透明度之非常重要的
手段。
何谓质量管理
6、“三按”、“三检”、“三大控制” • “三按”； • “三检”； • “三大控制”。
7、QC七大工具的应用
一、统计法二、排列图三、因果分析图四、分层法
五、散布图六、控制图七、直方图
质量管理与质量控制
品质管控培训
质量（Quality），也称品质。表示产品所具备的特质或属性。质量有优劣，也可以说有高有低。人们往往将品质优的产品（或服务）视为“质量好”，将品质低劣的产品（或服务）视为“质量差”
质量管理与质量控制
目录
01 何谓质量管理 02 全面质量管理的
内容与实施方法 03 5S与TPM
确保“三不政策”的执行原则
追溯索赔原则;看板原则（实行“假想敌人”机制）;员工技能交叉原则;
借鉴的企业“游戏规则”
“下道工序上道工序的客户”做到三不政策：不制造不良品；不流出不良品；不接受不良品。
何谓质量管理
三、企业质量目标的制定与实施
1、制定品质目标，作为交易过程责任追溯的依据。企业品质目标；部门品质目标；班组品质目标；个人品质目标； 2、从不稳定的质量抓起不稳定的因素来源于: