优选第二讲数据质量的基本概念
数据质量管理课件
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。
定期进行数据质量检查
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。
在大数据应用中，数据质量管理的重 点包括数据的完整性、准确性、一致 性和可信度等方面。
06
数据质量挑战与解决方案
数据孤岛问题
总结词
数据孤岛问题是指不同部门、不同系统之间的数据无法互通互联，导致数据重复、不一致 和难以整合。
详细描述
随着企业业务的不断扩张，各部门之间的数据需求也日益增长，但由于缺乏统一的数据管 理标准和跨部门沟通机制，导致数据孤岛问题的出现。这不仅增加了数据冗余和不一致性 ，还可能影响企业决策的效率和准确性。
详细描述
由于数据处理方法不正确、数据采集 方式不当、数据存储容量限制等原因 ，可能导致数据失真问题的出现。这 些问题可能导致数据分析结果的不准 确和决策失误。
解决方案
建立完善的数据处理流程和标准化的 数据处理方法，确保数据的准确性和 完整性。同时，加强数据采集和处理 的监管，避免数据处理过程中的人为 操作失误带来的误差。此外，采用合 适的数据存储和管理方案，避免数据 存储容量限制带来的变形和失真问题 。
数据质量_精品文档
数据质量 (Data Quality) 是数据分析结论有效性和准确性的基础也是最重要的前提和保障。
数据质量保证(Data Quality Assurance)是数据仓库架构中的重要环节，也是ETL 的重要组成部份。
我们通常通过数据清洗(Data cleansing)来过滤脏数据，保证底层数据的有效性和准确性，数据清洗普通是数据进入数据仓库的前置环节，普通来说数据一旦进入数据仓库，那末必须保证这些数据都是有效的，上层的统计聚合都会以这批数据作为基础数据集，上层不会再去做任何的校验和过滤，同时使用稳定的底层基础数据集也是为了保证所有上层的汇总和多维聚合的结果是严格一致的。
但当前我们在构建数据仓库的时候普通不会把所有的数据清洗步骤放在入库之前，普通会把部份数据清洗的工作放在入库以后来执行，主要由于数据仓库对数据处理方面有自身的优势，部份的清洗工作在仓库中进行会更加的简单高效，而且只要数据清洗发生在数据的统计和聚合之前，我们仍然可以保证使用的是清洗之后保留在数据仓库的最终干净的基础数据。
前段时间刚好跟同事讨论数据质量保证的问题，之前做数据仓库相关工作的时候也接触过相关的内容，所以这里准备系统地整理一下。
之前构建数据仓库基于Oracle，所以选择的是Oracle 提供的数据仓库构建工具OWB(Oracle Warehouse Builder)，里面提供了比较完整的保证数据质量的操作流程，主要包括三块：1. Data Profiling2. Data Auditing3. Data CorrectingData ProfilingData Profiling，其实目前还没找到非常恰当的翻译，Oracle 里面用的是数据概要分析，但其实Profiling这个词用概要分析无法体现它的意境，看过美剧Criminal Minds (犯罪心理)的同学应该都知道FBI 的犯罪行为分析小组(BAU) 每集都会对罪犯做一个Criminal Profiling，以分析罪犯的身份背景、行为模式、心理状态等，所以Profiling 更多的是一个剖析的过程。
数据质量检查与质量控制讲义(doc 9页)(正式版)
数据质量检查与质量控制要想清楚并深层次的了解数据质量检查与质量控制的原理，首先应该知道数据质量的基本概念以及数据误差的来源。
因为在某些情况下，数据质量问题在很大程度上可以看作是数据误差问题。
下面我就详细的为大家介绍数据质量的基本概念和误差来源及其分析，并就其误差，我们再结合相应的检查方法进行精度分析的探讨。
一、数据质量的基本概念1、准确性（Accuracy）即一个记录值（测量或观察值）与它的真实值之间的接近程度。
这个概念是相当抽象的，似乎人们已经知道存在这样的事实。
在实际中，测量的知识可能依赖于测量的类型和比例尺。
一般而言，单个的观察或测量的准确性的估价仅仅是通过与可获得的最准确的测量或公认的分类进行比较。
空间数据的准确性经常是根据所指的位置、拓扑或非空间属性来分类的。
它可用误差（Error）来衡量。
2、精度（Precision）即对现象描述的详细程度。
如对同样的两点，精度低的数据并不一定准确度也低。
精度要求测量能以最好的准确性来记录，但是这可能误导提供了较大的精度，因为超出一个测量仪器的已知准确度的数字在效率上是冗于的。
因此，如果手工操作的数字化板所返回的坐标不可能依赖于比0.1mm还要准确的一个“真正的”数值，那么就不存在任何的点，在十分之一的地方是以mm表示的。
3、空间分辨率(Spatial Resolution)分辨率是两个可测量数值之间最小的可辩识的差异。
那么空间分辨率可以看作记录变化的最小距离。
在一张用肉眼可读的地图上，假设一条线用来记录一个边界，分辨率通常由最小线的宽度来确定。
地图上的线很少以小于0.1mm的宽度来画。
在一个图形扫描仪中最细的物理分辨率从理论上讲是由设施的像元之间的分离来确定的。
在一个激光打印机上这是一英寸的300分之一，而且在高质量的激光扫描仪上，这会细化十倍。
如果没有放大，最细的激光扫描仪的线是看不到的，尽管这依赖于背景颜色的对照。
因此，在人的视觉分辨率和设备物理分辨率之间存在着一个差异。
数据质量管理
数据质量管理标题：数据质量管理引言概述：数据质量管理是指对数据进行监控、维护和改进的过程，旨在确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。
在当今信息化时代，数据质量管理变得越发重要，对于企业的决策和运营至关重要。
本文将从数据质量管理的定义、重要性、原则、方法和工具等方面进行详细介绍。
一、数据质量管理的定义1.1 数据质量管理是指对数据进行全面管理和控制，以确保数据的准确性和完整性。
1.2 数据质量管理包括数据采集、存储、处理、分析和应用等全过程的管理。
1.3 数据质量管理旨在提高数据的可信度和可用性，为企业决策提供可靠的数据支持。
二、数据质量管理的重要性2.1 数据质量管理可以提高数据的准确性和完整性，降低数据误差和风险。
2.2 数据质量管理可以提升企业的决策效率和决策质量，提高企业竞争力。
2.3 数据质量管理可以增强数据的可信度和可用性，提高数据的应用价值和效益。
三、数据质量管理的原则3.1 确定数据质量管理的目标和标准，建立数据质量管理体系和流程。
3.2 制定数据质量管理的政策和规范，明确责任和权限，强化数据质量管理的执行力度。
3.3 进行数据质量评估和监控，及时发现和解决数据质量问题，持续改进数据质量管理。
四、数据质量管理的方法4.1 数据质量管理的方法包括数据清洗、数据整合、数据验证、数据监控等多种手段。
4.2 数据清洗是指对数据进行清理、去重、标准化等处理，提高数据的准确性和一致性。
4.3 数据整合是指将分散的数据整合为一体，确保数据的完整性和一致性，提高数据的可用性和价值。
五、数据质量管理的工具5.1 数据质量管理的工具包括数据质量管理软件、数据质量分析工具、数据质量监控系统等。
5.2 数据质量管理软件可以匡助企业建立数据质量管理体系，提供数据清洗、整合、验证等功能。
5.3 数据质量分析工具可以匡助企业对数据进行分析和评估，发现数据质量问题并提出改进措施。
结语：数据质量管理是企业信息化建设的重要环节，对于提高企业的决策效率和效果具有重要意义。
数据质量的概念
数据质量的概念
数据质量是指数据的完整性、准确性、一致性、可靠性和及时性等特性的度量。
一个高质量的数据集应该具有以下特点：
1. 完整性：数据应包含全部必要的信息，不应缺失重要的属性或记录。
2. 准确性：数据应准确地反映真实情况，不应存在错误、歧义或误导性信息。
3. 一致性：数据应在不同数据源或数据集中保持一致，不应存在矛盾或不一致的信息。
4. 可靠性：数据应可信赖、可信度高，并且不受不良影响或潜在偏差的影响。
5. 及时性：数据应及时更新，以确保数据的时效性和实用性。
保持高质量的数据对于企业的决策、分析和运营具有重要意义，因为基于低质量数据的决策可能会产生错误或不准确的结果，降低企业效率和竞争力。
因此，数据管理措施如数据清洗、数据校验和数据监控等，都是为了提高数据质量。
空间数据与数据质量
空间数据与数据质量一、引言空间数据是指在地理空间上定位的数据，它包含了地理位置信息，如经纬度、海拔高度等。
随着信息技术的发展，空间数据在各个领域的应用日益广泛，如地理信息系统、导航系统、遥感等。
然而，空间数据的质量对于其应用的准确性和可靠性至关重要。
本文将探讨空间数据的概念、数据质量的定义、评估和提升方法。
二、空间数据的概念空间数据是一种特殊的数据类型，它以地理空间为基础，描述了地球表面上的各种现象和特征。
空间数据可以分为矢量数据和栅格数据两种类型。
矢量数据以点、线、面等几何对象来表示地理对象，如道路、河流等；而栅格数据则以像素为单位，将地理对象划分为一系列的栅格单元，如卫星遥感影像。
三、数据质量的定义数据质量是指数据在满足特定应用需求下的可用性、准确性和完整性等方面的特征。
对于空间数据而言，数据质量的要求更高，因为空间数据的应用往往涉及到精确的地理位置信息。
数据质量的主要特征包括准确性、一致性、完整性、时效性和可理解性等。
四、数据质量评估方法评估空间数据的质量是确保其可靠性和准确性的重要步骤。
以下是几种常用的数据质量评估方法：1. 数据源检查：对空间数据的来源进行评估，包括数据采集的方式、采集人员的专业背景等。
通过检查数据源的可靠性和合法性，可以初步判断数据的质量。
2. 属性检查：对空间数据中的属性字段进行检查，包括数据的命名规范、数据类型、数据范围等。
通过对属性字段的检查，可以发现数据中可能存在的错误或不一致性。
3. 空间一致性检查：对空间数据中的几何对象进行检查，包括拓扑关系、几何正确性等。
通过对几何对象的检查，可以发现数据中可能存在的拓扑错误或几何不一致性。
4. 数据精度检查：对空间数据的精度进行评估，包括位置精度、形状精度等。
通过对数据精度的检查，可以评估数据的准确性和可靠性。
五、数据质量提升方法提升空间数据的质量是保证其应用效果的关键。
以下是几种常用的数据质量提升方法：1. 数据采集规范：制定数据采集规范，明确数据采集的目的、要求和流程，确保数据采集的一致性和准确性。
数据质量管理理念
数据质量管理理念
数据质量管理是指对数据进行全面的管理和控制，以确保数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和及时性。
数据质量管理的理念包括以下几个方面：
1. 数据质量管理是全员参与的：数据质量管理需要组织中的所有成员共同参与，包括数据采集、清洗、存储和使用的各个环节的人员。
只有全员共同努力，才能够提高数据的质量。
2. 数据质量管理是全过程的：数据质量管理需要在数据的整个生命周期中进行，包括数据的采集、清洗、存储、整合、分析和应用等各个阶段。
在每个阶段都需要有相应的控制措施，以确保数据的质量。
3. 数据质量管理是标准化的：数据质量管理需要制定相应的标准和规范，以确保数据的质量达到一定的要求。
标准化包括对数据的定义、分类、命名、结构、格式等方面进行规范。
4. 数据质量管理是持续改进的：数据质量管理需要不断进行监控和评估，及时发现和解决数据质量问题，同时也需要进行持续的改进，以不断提高数据的质量水平。
5. 数据质量管理是综合管理的：数据质量管理需要综合运用各种管理方法和技术，包括数据质量评估、数据清洗、数据整合、数据验证等。
同时也需要关注数据质量管理的成本和效益，通过合理的投入和管理，达到最优化的数据质量管理效果。
第二讲数据质量的基本概念PPT优秀版
4．不确定性
不确定性是关于空间过程和特征不能 被准确确定的程度，是自然界各种空间现 象自身固有的属性。在内容上，它是以真 值为中心的一个范围，这个范围越大，数 据的不确定性也就越大。
当真值不可测或无法知道时，我们就 无法确定误差，因而用不确定性取代误差 。统计上，用多次测量的平均值来计算真 值，因而标准差来反映可能的误差大小。 因此可以用标准差来表示测量值不确定性 。然而欲知标准差，就需要对同一现象做 多次测量。所以要知道某测量值的不确定 程度，需要多次测量，而称一次测量的结 果为不确定的。
的像素多少、地理目标的分辨率、空间数 是指地理信息所表达的地理实体、地理现象组织层次大小及区分组织层次的分类体系在地理信息语义上的界定，体现了对于地理实体
类的概括程度。 是指每移动一英寸能检测出的点数，分辨率越高，质量也就越高。
据的认知层次等。
16.幅度 是指地理信息所表征的地理现象的广
度和范围，所以也称广度或区域大小。空 间幅度就是指空间的范围和面积，时间幅 度指时间所持续的长度。
5．相容性
是指两个来源的数据在同一个应用中使 用的难易程度。例如两个相邻地区的土地 利用图，当要将它们拼接到一起时，两图 边缘处不仅边界线可良好地衔接，而且类 型也一致，称两图相容性好。反之，若图 上的土地利用边界无法接边，可见两个城 市的统计指标不一致也可造成数据无法比 较致使数据不相容。这种不相容可以通过 同一分类和统计标准来减轻。
这种分辨率通常表示成每英寸像素（Pixel per inch,PPI）和每英寸点（dot per inch,PDI）。 是指每移动一英寸能检测出的点数，分辨率越高，质量也就越高。
度。其中空间粒度可以看作空间数据采样 公开的数据则按价决定可得性。
大数据：数据质量
大数据：数据质量第一点：数据质量的定义与重要性数据质量是指数据的有效性、准确性、完整性、一致性和时效性。
高质量的数据是企业做出明智决策和持续发展的基石。
在当今信息时代，数据已经成为企业的核心资产之一，而数据质量的好坏直接关系到企业的运营效率、业务决策和市场竞争优势。
首先，有效性是指数据是否符合特定的业务需求和目的。
有效的数据应当能够真实、准确地反映业务实际情况，为企业提供有价值的信息。
其次，准确性是指数据的正确性和精确性。
准确的数据可以确保企业在分析、决策过程中不会因为信息偏差而产生误导。
再者，完整性是指数据是否包含了所有必要的信息，以确保数据的整体性和可用性。
完整的数据可以避免企业在分析过程中出现信息不全、判断失误的问题。
一致性是指数据在不同的系统、时间和空间范围内保持稳定和统一。
一致的数据可以确保企业在不同部门、团队之间共享信息时不会出现误解和冲突。
最后，时效性是指数据是否能够反映当前的业务状况和市场变化。
时效性的数据可以帮助企业快速响应市场变化，把握商机，降低风险。
数据质量的重要性体现在以下几个方面：一是提高运营效率，降低成本。
高质量的数据可以帮助企业更快速、准确地完成业务流程，减少错误和重复工作，从而提高运营效率，降低成本。
二是优化业务决策。
高质量的数据可以提高企业决策的准确性和有效性，帮助企业更好地应对市场竞争和客户需求变化。
三是提升客户满意度。
高质量的数据可以帮助企业更好地了解客户需求，提供更精准的产品和服务，从而提升客户满意度。
四是支持创新和发展。
高质量的数据可以为企业提供更多的洞察和创新机会，帮助企业开发新产品、拓展新市场、优化业务模式，实现可持续发展。
第二点：数据质量的提升方法与挑战提升数据质量是企业数据管理和分析的关键环节。
以下是一些常用的数据质量提升方法和面临的挑战。
首先，数据质量提升方法包括：数据清洗、数据整合、数据验证、数据脱敏、数据归一化和数据标准化等。
数据清洗是指识别和纠正数据中的错误、重复和遗漏，确保数据的准确性和一致性。
《数据质量控制》课件
详细描述
随着业务的发展和市场竞争的加 剧，数据的及时性变得越来越重 要。如果数据不及时，则可能导
致决策滞后或失去市场机会。
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详细描述
为了确保数据的及时性，需要建 立高效的数据处理流程和实时监 测系统，以快速获取和处理数据 。
详细描述
同时，需要加强与业务部门的沟 通和协作，了解业务需求并及时 调整数据处理流程。
详细描述
为了提高数据的可理解性，需要采用易于 理解的数据表达方式，如表格、图表等， 并加强数据注释和说明。
数据可靠性
总结词 数据可靠性是指数据是否可靠、 稳定和安全，是否能够保证数据 的准确性和完整性不受干扰和破 坏。
详细描述 同时，需要加强与技术部门的沟 通和协作，加强数据处理和存储 设施的建设和维护，确保数据的 可靠性和稳定性。
加强数据质量管理的培训和 教育。
建立数据质量监控机制
定期进行数据质量检查 和评估。
建立数据质量报告和反 馈机制。
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及时发现和解决数据质 量问题。
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持续优化和完善数据质 量管理体系。
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CATALOGUE
数据质量与大数据
大数据对数据质量的影响
数据量庞大
大数据时代使得数据量呈指数级 增长，对数据存储、处理和分析 带来巨大挑战，可能导致数据质 量下降。
总结词
自动化与智能化
详细描述
某金融机构在数据处理过程中面临数据量大、数据复杂度高、人工处理效率低下等问题 。为了提高数据处理效率和准确性，该机构对数据清洗流程进行了优化，引入自动化和 智能化技术，如自然语言处理、机器学习等，实现了快速、准确的数据清洗和校验，为
《数据质量控制》课件
数据安全与隐私保护是数据质量控 制的重要方面，需要采取一系列措 施来保护数据不被未经授权的访问 、使用、泄露或破坏。这些措施包 括加密技术、访问控制、数据脱敏 等，以确保数据的机密性、完整性 和可用性。
总结词
数据备份与恢复是数据质量控制的重要环节，可以确保在数据丢失或损坏时能够及时恢复数据，保证业务的连续 性。
详细描述
数据备份与恢复是数据质量控制的重要环节，可以确保在数据丢失或损坏时能够 及时恢复数据，保证业务的连续性。备份策略需要根据业、备份介质等。同时，需要定期进行恢复演练，确保 恢复流程的有效性和可靠性。
总结词
数据安全审计与监控是数据质量控制的重要 手段，可以及时发现和解决潜在的安全风险
制定数据质量控制策略
策略适应性
根据业务需求和数据特性，制定适应性 的数据质量控制策略。
VS
策略灵活性
考虑到数据源和数据使用场景的变化，策 略应具有一定的灵活性，以应对不同情况 。
实施数据质量控制活动
活动计划性
制定详细的活动计划，包括活动的执行时间 、执行人员、所需资源等。
活动监控与调整
在实施过程中，对活动进行实时监控，并根 据实际情况调整策略或计划。
数据可靠性
总结词
数据可靠性是指数据的可信度和稳定性，即数据是否可靠、稳定地反映了其所描述的主 题或实体。
详细描述
数据可靠性是数据质量的重要指标之一，它涉及到数据的可信度和稳定性。在数据采集 和处理过程中，可能会因为数据的采集方法不稳定、数据处理的方法不成熟等原因导致 数据不可靠。因此，在数据质量控制中，需要关注数据可靠性，采取相应的措施来确保
高质量的数据能够支持更准确、更有依据的 决策，提高企业的竞争力和市场地位。
数据库管理中的数据质量保证与检测(九)
数据库管理中的数据质量保证与检测引言随着信息技术的飞速发展，数据库管理系统在各行各业的应用日益广泛。
然而，数据库中的数据质量问题也如影随形地浮现出来。
在如今大数据时代，保证数据库中数据的质量变得尤为重要。
本文将对数据库管理中的数据质量保证与检测进行探讨。
数据质量的定义数据质量是指数据的适用性和可信度，即数据是否满足特定的使用需求以及是否具备足够的可信度。
数据质量包括完整性、准确性、一致性、可靠性和及时性等多个方面。
数据库管理中的数据质量保证就是确保数据在存储和使用过程中能够维持高质量的状态。
数据质量保证的重要性数据质量保证对于决策和业务流程的正常运转至关重要。
首先，高质量的数据是有效决策的基础。
如果数据质量存在问题，决策者可能基于错误的数据做出错误的决策，导致损失和后悔。
其次，一致、准确的数据能够提高业务的处理效率。
如果数据库中的数据存在重复、冗余或错误，可能导致业务流程中断或异常，严重影响企业的正常运营。
因此，数据质量保证在数据库管理中具有不可替代的重要性。
数据质量的评估和检测数据质量的评估和检测是保证数据质量的关键环节之一。
为了评估和检测数据质量，可以采用以下几种方法。
1.数据清洗数据清洗是指通过一系列的处理方法，解决数据中存在的不一致、缺失、错误和重复等问题。
数据清洗可以包括数据去重、数据填补、数据纠错和数据格式转换等操作。
通过数据清洗，可以消除数据中的噪声和杂质，提升数据质量。
2.数据规范化数据规范化是确保数据库中数据的一致性和准确性的重要手段。
数据规范化包括统一命名规则、制定数据录入规范以及规定数据格式和数据类型等措施。
通过数据规范化，可以使数据符合相同的标准，减少数据不一致的风险。
3.数据验证数据验证是数据质量保证的另一个关键环节。
数据验证可以通过事先设定的规则和约束条件来对数据进行合法性检验。
例如，可以设定字段的类型、长度和范围等约束条件。
通过数据验证，可以及时发现数据异常和错误，从源头上保证数据的质量。
数据治理中的数据质量认知与理解
数据治理中的数据质量认知与理解数据治理在当今信息时代变得越来越重要。
数据作为一种价值驱动的资产，以其日益增长的数量、多样化的类型和多种用途而变得更加重要。
数据作为一种核心资产，组织需要负责管理、维护和保护它，以确保可信、安全、可靠和有用。
数据治理的目的是确保数据质量是符合组织需求的，并帮助组织做到正确的数据管理和使用。
本文将探讨数据治理中的数据质量认知与理解。
数据质量定义在差异性方面较为广泛，定义目的为了满足特定的业务需求，定义意图为提高特定应用的数据质量。
然而，不论定义，数据质量的真正意义应该是确保数据的准确性、可靠性、时效性、完整性、一致性和规范性六个标准。
准确性数据必须准确地反映出真实的情况。
错误的数据会导致错误的分析结论，从而给企业带来不必要的风险。
数据源必须是准确的，并且数据必须经过验证，以确保结果是正确的。
企业应该对源数据进行检查和验证，以确保错误数据被及时纠正。
提高数据准确性的一种方法是确保输入数据的单位、时间格式和精度等都是正确的。
可靠性数据的可靠性是指数据的完整性、安全性、可靠性等方面的统计信息，保证其合法性和真实性。
数据源的可靠性对于数据质量至关重要。
如果数据源是不可靠的，那么数据本身就会没有价值。
数据采集、存储和传输过程中的安全措施也必须考虑。
数据备份、恢复和灾难恢复计划也应该制定，以确保数据的可靠性和完整性。
时效性时效性是指数据更新的速度和时间点。
现在，数据越来越即时化。
数据不及时的问题可能导致重要信息的丢失，从而影响企业的决策性能。
时效性数据的处理需要迅速进行，有利于企业及时响应市场的动态变化和客户的需求变化。
完整性完整性是指数据集的完整性，以保证每一行数据都具有有效的信息。
数据完整性要考虑数据段、数据主键、外键和关键字段等方面。
如果数据存在缺失，可能导致分析结论的不准确性。
企业应该开发一套用于监测和纠正数据完整性的程序。
一致性一致性是指数据应该在各种格式和应用程序之间保持一致。
“数据质量”入门
“数据质量”入门一数据质量理论部分1.1相关概念【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。
1)数据固有属性•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2)高质量数据满足要求（消费者角度）•可得的，当数据消费者需要时能够获取到；•及时的，当需要时，数据获得且是及时更新的；•完整的，数据是完整没有遗漏的；•安全的，数据是安全的，避免非授权的访问和操控；•可理解的，数据是可理解和解释的；•正确的，数据是现实世界的真实反映。
【数据质量管理】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。
1.2评估维度任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。
通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。
常见的以下维度：•完整性完整性，是指数据信息是否完整，是否存在缺失情况。
数据缺失的情况可能是整个数据记录缺失，也可能是数据中某个字段信息的记录缺失。
记录的完整性，一般使用统计的记录数和唯一值个数。
完整性的另一方面，记录中某个字段的数据缺失，可使用统计信息中的NULL的个数进行审核。
一般空值的占比基本恒定，同样可以使用统计的空值个数来计算空值占比，如果空值的占比明显增大，很可能这个字段的记录出现了问题，信息出现缺失。
总而言之，完整性可用记录数、均值、唯一值、空值占比等指标来衡量。
•规范性规范性，是指记录是否符合规范，是否按照规定的格式存储（例如标准编码规则）。
数据规范性审核是数据质量审核中比较重要也是比较复杂的一块。
规范性检验主要是检验数据和数据定义是否一致，因此可以通过合规记录的比率来衡量。
比如取值范围是枚举集合的数据，其实际值超出范围之外的数据占比，比如存在特定编码规则的属性值不符合其编码规则的记录占比。
数据质量管理
数据质量管理定义：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。
目录1数据质量管理2数据质量管理评估维度3分析影响数据质量的因素4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤一数据质量管理数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。
二数据质量管理评估维度由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。
这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。
数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。
针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。
任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。
通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。
1 数据质量评估维度完整性Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。
规范性Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。
一致性Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。
准确性Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。
唯一性Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。
关联性Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。
2 管理质量评估维度配置管理Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。
数据质量说明
1 数据质量管理概述1.1 数据本身的数据质量1、数据的真实性:数据必须真实准确的反映实际发生的业务2、数据的完备性:数据是充分的，任何有关操作的数据都没有被遗漏3、数据的自洽性:数据并不是孤立存在的，数据之间往往存在着各种各样的约束，这种约束描述了数据的关联关系。
数据必须能够满足这种数据之间的关联关系，而不能够相互矛盾1.2 数据的过程质量1、数据的传输质量:数据的传输质量是指数据在传输过程中的效率和正确性。
在现代信息社会中，数据在异地之间的传输越来越多，保证传输过程中的高效率和正确性非常重要。
2、数据的存贮质量:数据的存贮质量是指数据被安全的存贮在适当的介质上。
所谓安全是指采用了适当的方案和技术来抵制外来的因素，使数据免受破坏，备份是我们常使用的技术。
3、数据的使用质量:数据的使用质量是指数据被正确的使用。
即使是正确的数据，如果被错误的使用，就不可能得出正确的结论1.3 数据质量问题来源➢源系统问题源系统误操作造成的脏数据源系统业务变更未及时通知源系统数据遗漏或延迟源系统的数据质量问题➢ＥＴＬ质量问题数据传输过程中的问题数据加载问题代码转换仓库内部ETL过程造成的质量问题调度依赖问题脚本问题➢仓库内部问题模型设计问题人为因素造成的数据质量问题2 数据质量管理的目标（1）建立检核指标体系，从完整性、有效性、准确性、唯一性、一致性、合理性、及时性七个维度制定度量规则，全面反映数据质量情况。
（2）对数据质量的问题进行归类、分析和整理，形成数据质量知识库，并提供按数据检核日期、系统、质量维度、度量规则、检核方法、质量问题多角度的数据质量报告，提供将数据质量管理问题导出成Excel功能，形成数据质量问题报告。
（3）建立数据质量提升的控制流程，通过问题的发现、发布、记录及结果检查等各个步骤的跟踪，完成数据流转过程中的数据质量监控。
（4）提供对数据质量监控指标的预警管理，及时提醒用户告警对象，以及及时解决数据质量问题。
数据质量体系结构介绍
数据质量体系结构介绍数据质量体系结构介绍1.概述1.1 目的本文档旨在介绍数据质量体系结构，帮助组织建立并维护可靠的数据质量管理框架，确保数据的准确性、完整性、可用性和一致性。
1.2 背景随着数据在企业中的重要性不断增加，对数据质量的要求也日益提高。
数据质量管理变得至关重要，以确保数据的可信度和可用性，为组织的决策和业务运营提供可靠的基础。
1.3 目标受众本文档适用于任何有意建立数据质量体系的组织，包括企业、机构、非营利组织等。
2.数据质量体系结构概览2.1 数据质量定义和要素2.1.1 数据质量定义在本文档中，数据质量指数据的准确性、完整性、可用性和一致性等特征的度量和评估。
2.1.2 数据质量要素●准确性：数据与真实世界的一致性。
●完整性：数据的完整程度和覆盖范围。
●可用性：数据的易访问性和可操作性。
●一致性：数据在不同系统和环境中的一致性。
2.2 数据质量管理框架2.2.1 数据质量策略制定组织的数据质量目标和策略，确保数据质量成为组织战略的一部分。
2.2.2 数据质量评估和度量开展数据质量评估和度量，使用合适的指标和工具来检查和评估数据的质量水平。
2.2.3 数据质量问题识别与解决识别数据质量问题，并建立解决问题的流程和机制，在发现问题后能够及时采取纠正措施。
2.2.4 数据质量监控与报告建立数据质量监控系统，定期监测数据质量并报告，及时发现和解决数据质量问题。
2.2.5 数据质量培训和文化建设为组织成员提供数据质量培训，增强对数据质量的意识和重视，并建立良好的数据质量管理文化。
2.2.6 数据质量改进根据数据质量评估结果和监控报告，制定改进计划和措施，持续提升数据质量水平。
3.数据质量体系实施步骤3.1 数据质量目标设定确定组织的数据质量目标，并与组织的战略和业务目标相对应。
3.2 数据质量评估和度量方法选择选择适合组织的数据质量评估和度量方法，包括定性和定量指标的选择。
3.3 数据质量问题识别和解决流程建立建立数据质量问题识别和解决流程，明确问题的报告和跟踪方式，以及解决问题的责任人和时间要求。
数据质量管理
数据质量管理数据质量管理是指对数据进行全面管理和控制，以确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。
良好的数据质量管理可以提高数据的可信度，减少数据错误带来的风险，并为企业的决策和运营提供可靠的数据支持。
数据质量管理的标准格式文本包括以下几个方面：一、数据质量管理的定义和目标：数据质量管理是指通过一系列的措施和方法，对数据进行管理和控制，以确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。
其目标是提高数据的可信度，降低数据错误率，为企业的决策和运营提供可靠的数据支持。
二、数据质量管理的重要性：1. 数据质量管理对企业的决策和运营至关重要。
准确、完整、一致和可靠的数据可以提供准确的分析和预测，为企业的决策提供可靠的依据。
2. 数据质量管理可以降低数据错误带来的风险。
错误的数据可能导致企业做出错误的决策，造成损失和风险。
3. 数据质量管理可以提高数据的可信度。
高质量的数据可以增加数据的可信度，提高数据的使用率。
三、数据质量管理的原则和方法：1. 数据质量管理的原则包括数据准确性、数据完整性、数据一致性和数据可靠性。
通过建立相应的数据质量管理制度，对数据进行全面管理和控制。
2. 数据质量管理的方法包括数据采集、数据清洗、数据验证、数据整合和数据监控等。
通过这些方法，可以确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。
四、数据质量管理的流程：1. 数据采集：确定数据的来源和采集方式，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗和去重，排除错误和冗余数据，保证数据的准确性和一致性。
3. 数据验证：对清洗后的数据进行验证，确保数据的准确性和完整性。
4. 数据整合：将验证后的数据进行整合和汇总，确保数据的一致性和可靠性。
5. 数据监控：对整合后的数据进行监控和维护，及时发现和修复数据质量问题，保证数据的可靠性和稳定性。
五、数据质量管理的评估和改进：1. 数据质量管理的评估可以通过建立数据质量指标和评估模型，对数据质量进行评估和分析，发现数据质量问题和改进的空间。
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10.空间尺度
是指在观察或研究某一地理现象时所 采用的空间尺度限定，通常指地理现象在 空间上所涉及的范围，同时也包括空间的 间隔、频率、分辨率。空间尺度与观测的 地理现象或地理目标无关，由于多种地理 现象和过程的尺度行为并非按比例线性或 均匀变化，因此，研究地理实体的空间形 态和过程随尺度变化的规律，是地理信息 尺度变换研究的重点。
4．不确定性
不确定性是关于空间过程和特征不能 被准确确定的程度，是自然界各种空间现 象自身固有的属性。在内容上，它是以真 值为中心的一个范围，这个范围越大，数 据的不确定性也就越大。
当真值不可测或无法知道时，我们就 无法确定误差，因而用不确定性取代误差。 统计上，用多次测量的平均值来计算真值， 因而标准差来反映可能的误差大小。因此 可以用标准差来表示测量值不确定性。然 而欲知标准差，就需要对同一现象做多次 测量。所以要知道某测量值的不确定程度， 需要多次测量，而称一次测量的结果为不 确定的。
6．一致性
是指对同一现象或同类现象的表达的 一致程度。如果同一条河流，在地形图上 和在土壤图上形状不同，又如同一行政边 界在人口图和土地利用图上不能重合，这 些均表示数据的一致性差。
7．完整性
是指具有同一准确度和精度的数据在类 型上和特定范围内是否完整的程度。完整性 主要是针对空间属性数据的，且随着时代的 发展而完整性不断在完善。针对不同的应用 部门对完整性的内容不一样，如：交通部门 和房地产部门对房子的认识就不一样，交通 部门只要知道房子的位置就行了，而房地产 部门对房子就要知道其大小，结构，房主， 房价等。可见实体的完整性是地图最难确标进行度量 和数据采集时的尺寸大小，主要包括空间 广度、空间粒度、空间精确度以及研究尺 度。其中空间粒度可以看作空间数据采样 的像素多少、地理目标的分辨率、空间数 据的认知层次等。
16.幅度 是指地理信息所表征的地理现象的广
度和范围，所以也称广度或区域大小。空 间幅度就是指空间的范围和面积，时间幅 度指时间所持续的长度。
8.空间分辨率
9.比例尺精度
1.3信息系统与土地信息系统
一、土地信息系统（LIS）的定义
是以土地管理与资产管理为管理对象， 以土地空间数据库为基础，对土地资源与资 产相关数据进行采集、分类、管理、检索、 操作、分析、统计、模拟和显示，并采用空 间模型分析方法，适时提供多种空间和动态 的土地信息并应用和传播土地信息，结合专 家经验与国家的相关法律法规以及土地管理 模式，为决策服务而建立起来的计算机系统 。
17.粒度
也称颗粒度在物理学中指微粒或颗粒大 小的平均度量，即构成物质或图案的微粒的 相对尺寸。对空间尺度来就，粒度是指地理 信息中最小的可辨识单元所代表的特征长度 、面积或体积。对语义尺度来说，粒度是指 地理信息中最小单元所表示的意义以及层次 ，粒度越小，所能表达的语义层次越多，分 辨率越高。对时间尺度而言，粒度是指在获 得地理信息时采样计量的时间精度或者单位 ，即单位时间采样点的数量。
8．可得性
是指获取或使用数据的容易程度。保密的 数据按其等级限制使用者的多少，有些单 位或个人无权使用；公开的数据则按价决 定可得性。由于我国经济水平还比较低， 数据的可得性已人为制约地图在我国的发 展和造成地图基础设施的重复建设。
9．现势性
是指数据反映客观目前状况的程度。不 同现象的变化频率是不同的，如地形、地 质状况的变化一般来说比人类建设要缓慢 ，地形可能由于山崩、雪崩、滑坡、泥石 流、人工挖掘及填海等原因而在局部区域 改变。
优选第二讲数据质量的基本概 念
3．数据的精密度
数据的精密度指数据表示的精密程度， 亦即数据表示的有效位数。它表现了测量值 本身的离散程度。由于精密度的实质在于它 对数据准确度的影响。同时在很多情况下， 它可以通过准确度而得到体现，故常把两者 结合在一起称为精确度，简称精度。
如对同样两点，用GPS测量可得9.903， 而用工程制图尺在1:10万地形图上量算仅可 得小数点后两位，即9.85。9.85比9.903精度 低。但精度低的数据并不一定准确度低。
11.时间尺度
是指在观察或研究某一地理现象时所 采用的时间尺度限定，通常指地理现象在 时间上所涉及的范围，同时也包括与时间 的间隔、频率、分辨率。时间尺度主要刻 画地理现象的时间长度和变化的粗略与详 细程度。
12.语义尺度 是指地理信息所表达的地理实体、地
理现象组织层次大小及区分组织层次的分 类体系在地理信息语义上的界定，体现了 对于地理实体类的概括程度。
另一类不相容性可从使用不同比例尺 的地图数据看到，一般土壤图比例尺小于 1:10万，而植被图则在1:15000至1:50000 之间，当使用这两种数据进行生态分类时 ，可能出现两种情况：一是当某一土壤图 的图斑大得使它代表的土壤类型在生态分 类时可以被忽略；二是当土地界线与某植 被图斑相交时，它实际应该与植被图斑的 部分界线一致。
语义尺度用于描绘事务过程或属性。
13.现象尺度 是指地理目标、空间结构和地理现象自
身存在的尺度，它是对地理现象理解的本 质尺度，是空间目标和现象的“真”的尺 度，是不以人们的分析和表达为转移的。
14.数据尺度
是指根据用户需要对空间现象的抽象描 述，数据尺度的大小与区域大小和数据使 用要求有关，与介质无关。对于空间数据 本身而言，尺度则表现为分辨率或精度， 大尺度数据意味着空间和时间分辨率和属 性精度较低。
5．相容性
是指两个来源的数据在同一个应用中使 用的难易程度。例如两个相邻地区的土地 利用图，当要将它们拼接到一起时，两图 边缘处不仅边界线可良好地衔接，而且类 型也一致，称两图相容性好。反之，若图 上的土地利用边界无法接边，可见两个城 市的统计指标不一致也可造成数据无法比 较致使数据不相容。这种不相容可以通过 同一分类和统计标准来减轻。
例如，由于潮汐的作用，海岸线是某一 瞬间海水与陆地的交界。它是一个大家熟 知的不能准确测量的现象，我们称测量得 的海岸线长度为不确定的。其实造成数据 不确定性的原因不仅限于真值的不可测或 测不准，也可能是由于测量对象的概念模 糊所致。如高密度住宅或常绿阔叶林，当 地图或数据库中出现这类多边形时，无法 知道住宅密度究竟多高，该处常绿阔叶林 中到底有哪几种树，而只知道一个范围， 因而这类数据是不确定的。