第三讲：数据审核
数据审核
数据审核审核是应用各种检查规则来辨别缺失、无效或不一致的录入，这些会导致数据记录的潜在错误。
审核的目的就是要保证调查最后所得的数据的完整性、一致性和有效性（包括逻辑性）。
审核主要可分为三类：即有效性审核、一致性审核与分布审核。
有效性审核和一致性审核是对单张问卷进行的审核；分布审核则是对全部问卷或部分问卷的数据一起进行审核。
通常，审核规则的确定基于以下几个方面：-关于调查主题的专业知识；-问卷和问题的结构；-其它相关的调查或数据；-统计理论（如离群值的检测方法）。
数据收集完毕后，对审核失效，通常按下列方法进行处理：-将其剔除；-进行插补；-设立特殊代码。
有些时候，一条记录（或整份问卷）不符合多条审核规则的要求，或者不符合少数几条关键审核规则的要求，从而使得后续的处理失去意义。
在这种情况下，通常可以将这些记录剔除，作为无回答处理，同时将赋予各被调查单元的权数进行调整。
对大多数审核失效都应该加以标示，留待作插补处理。
对于有些项目，我们可以用特殊代码标示的方法，对确认为审核失效而不可接受的值或无效的空白加以保留。
选择性审核选择性审核基于这样一种思想：即只有那些“关键”的审核失效，而不是所有的审核失效，才需要采取相应的处理措施。
选择性审核一般适于定量数据。
对审核失效进行选择性审核时，可能需要对被调查者进行再访，但对于那些需要进一步处理和插补的记录的审核失效除外。
审核的指导方针审核的目标是：-更好地理解数据和数据处理过程；-检查问卷；-回访被调查者；-检出错填或漏填的数据；-删除无效记录；-分离需要插补的记录。
审核的准则：-审核不仅对整理数据有用，而且审核失效发生率不论是对当前调查的质量度量，还是对将来调查的改进都很有用，它能提供调查中有关数据处理的信息；-不论什么时候，开始一项调查时，总是要对数据做一些假定，审核时可以检验这些假定的合理性。
例如，可能很明显，有些领域的审核规则太严，或者有些类型的审核失效太频繁，这些情况表明审核规则可能不太合适（或问卷可能存在问题）；-审核应该分阶段进行；-审核工作应由对本次调查的主题、问卷的设计和数据分析有专业知识、并且有类似调查经验的人员来进行；-各阶段所进行的审核不应与其它阶段的审核相抵触；应该将审核的信息和审核工作对调查数据的影响通知数据的用户。
医院信息系统HIS介绍
*
门急诊部分
医疗卡管理
挂号预约系统
门诊分诊系统
门诊医生工作站
门诊收费系统
门诊发药系统
急诊留观系统
*
门诊一般业务流程图 流程说明 1. 门诊业务子系统包括门诊的各项日常业务，如：挂号（改号、退号），开处方／检查单（处方／检查单修改）、划价、收费（退费）、药房取药（退药）、医技项目检查、留院观察和门诊病案处理等。 2. 费用计帐不属于本系统范畴，归财务处理，本系统提供财务上必需的报表与凭证。 3. 门诊药房的入库由中心药库进行处理，门诊药房只处理药品的出库。
2
1
3
*
病人资料录入模块 管理病人基本信息的提取或录入，同类检验病人可批量提取和录入 实现标本编排或条码分捡 建立检验单表头信息与检验结果的关联 实现基本信息的批量修改与复制，解决手工项目数据的入库
检验数据审核模块 实现检验报告的最终审核 建立与历史检验数据的对比审核 实现阈值自动审核机制 实现电子报告的网络发布
A/V Network
E-Lib
Web
*
医院信息系统主体流程图
基建 管理
人事 管理
医政 管理
科研 教学
图书 情报
业务信息
住 院 医生站
手术 麻醉
门 诊 医生站
医学 影像
住院 登记
病人信息
电子 病案
供应 室
制剂 室
物质 管理
设备 管理
固定 资产
中西 药库
物流信息
财务 管理
供应室管理系统
设备管理系统
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物资、维修管理子系统
物资采购
总务库房
医院行政科室
财务科
后勤维修
数据审核规范
数据质量审核标准〔2011版仅供参考〕一、审核内容数据质量审核标准是针对历年数据容易出错的问题，对数据质量进行重点审核。
〔一〕封面代码1、核实企业类别“境内企业”、“纯境外企业”、“境外转回境内投资企业”、“境外机构”是否填报正确。
2、如果封面代码新报因素为“划转”或“收购”，那么本企业应在“并购及无偿划入企业情况表〔企财17表〕”中列示。
3、行政隶属关系同一个省省级节点之下所有企业隶属关系前2位应该一致；同一个市市级节点之下所有企业隶属关系前4位应该一致；同一个区〔县〕节点之下所有企业隶属关系应该一致。
4、如果社保相关指标选择了“是”，检查“应上交弥补款项表〔企财06表〕”与“基本情况表〔企财08表〕”相应的金额和人数。
5、检查“行业代码”是否正确，与上年是否一致；“组织形式”是否正确，是否与产权登记一致；“经营规模”与“新报因素”是否正确。
（二）资产负债表〔企财01表〕1、除“南方电网”、“中国华录”、“上海贝尔”、“中国联通”、“国家核电”、“中国商飞”6家央企有“法人资本”外，其他央企集团均无“法人资本”。
如子企业填列法人资本，需查看其中项是否也漏填。
2、检查“存货”、“应付职工薪酬”、“应交税费”、“盈余公积”其中项是否漏填。
〔三〕利润表〔企财02表〕仅上市公司需要填列“基本每股收益”与“稀释每股收益”，其他企业不需填列。
〔四〕国有资产变动情况表〔企财05表〕检查“年末其他国有资金”是否填报正确。
〔五〕应上交弥补款项表〔企财06表〕1、“农牧业税”如填列数据，需核实。
2、除“中国石油”、“中国石化”、“中国海油”3家石油石化企业外，其他企业不应填列“石油特别收益金”。
〔六〕基本情况表〔企财08表〕1、检查是否漏填基本情况表。
2、人数配比关系，参加保险职工人数应与年末在岗职工人数相匹配；“年末职工人数”、“全年平均职工人数”等要大于其中项。
3、检查“接收军队转业、复原退伍人员总数”与“当年接收军队转业、复原退伍人员数”、“本年累计支付经济补偿金额”、“财政负担部分”是否漏填。
外部评审及内审、管评评审技巧
首次会议 忌模式化、程式化，关注机构的特点和评审类型
组长主持：评审组全体、机构领导 、其他人员由机构定
其他方面（监督员、各方领导） 30-45分钟、简短实效 程序及注意事项：
每人准备、题目、要针对问题。
时间紧时可安排在末次会前
确定的问题↘
要区分
自己拿不准的问题尽量不说
不要强加自己的看法、理解
探讨的问题↗具体的做法要别人接受。
谦虚、有理有节。
不予确认的能力 现场考核试验不合格 分包或临时租用设备 无标准文本 人员能力不符合 无设备或配置不正确 无标准物质 环境不满足 三年内无经历报告
预备会议 按需要可长可短，可繁可简 目的：讨论 布置 计划 日程 可邀请机构参加 1.组长传达：计划 分工 专家培训
重点 注意事项 记录填写的要求 （统一口径、统一尺度、统一方法） 2.初定考核试验项目。 技术评审组与实验室讨论项目、好准备 3.向实验室领导传达安排，好配合
评审计划的重要性、传达
评审组的分工： 管理评审组：组织、体系、人员、样品、
1.宣布开始。 介绍各方 2.宣读任务书 目的 范围 依据 任务 3.征求对评审组组成有无异议 如咨询 4.介绍日程
评审要求
评审原则：客观公正 实事求是 重证据不推论 力求：客观 全面 有效
5.保密承诺 6.评审的方法：申明抽样风险 逐条评审 总体结论 7.提供的办公环境 指派联络员 8.实验室准备情况 自查情况 9.领导讲话 必要时 10.宣布会议结束
质量控制
能力验证、比对等 结果？ 离群、不符合如何处理？
实验报告数据审核要点(3篇)
第1篇一、引言实验报告是实验过程中记录和总结实验数据、分析实验结果的重要文件。
为了保证实验报告的准确性和可靠性，对实验报告中的数据进行严格审核是必不可少的。
以下将从以下几个方面阐述实验报告数据审核的要点。
二、数据来源审核1. 审核实验数据是否来自可靠的实验设备和仪器。
实验设备和仪器的精度、稳定性对实验数据的准确性有直接影响。
2. 检查实验数据是否按照实验方案进行采集。
实验方案应详细描述实验步骤、实验条件等，确保实验数据的采集过程符合实验设计要求。
3. 询问实验数据采集过程中的异常情况，如设备故障、操作失误等，确保实验数据的真实性。
三、数据格式审核1. 检查实验数据格式是否符合规范。
实验数据应包括实验条件、实验参数、实验结果等，格式应统一、规范。
2. 审核实验数据单位是否正确。
实验数据单位应与实验方案中规定的单位一致，避免因单位错误导致数据失真。
3. 检查实验数据是否存在缺失或错误。
缺失或错误的数据会影响实验结果的准确性和可靠性，需及时修正。
四、数据完整性审核1. 审核实验数据是否完整。
实验数据应包括实验过程中所有采集到的数据，包括有效数据和无效数据。
2. 检查实验数据是否存在重复。
重复数据可能源于实验操作失误或数据采集过程中的错误，需剔除重复数据。
3. 分析实验数据是否存在异常。
异常数据可能源于实验操作失误、设备故障等原因，需对异常数据进行调查和分析。
五、数据分析审核1. 审核实验数据是否经过合理的处理和分析。
实验数据处理和分析方法应符合实验目的和实验方案的要求。
2. 检查实验数据是否存在明显的规律性。
实验数据应反映出实验结果的变化趋势，避免因数据处理不当导致结论错误。
3. 分析实验数据是否存在误差。
实验误差可能源于实验操作、设备精度等因素，需对误差进行评估和说明。
六、结论与建议1. 审核实验报告结论是否与实验数据相符。
实验结论应基于实验数据进行分析和推理，避免主观臆断。
2. 检查实验报告建议是否合理。
数据审核、清洗技术方法
数据审核、清洗技术方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：数据审核和清洗是数据处理过程中非常重要的步骤，它们可以帮助我们保证数据的准确性和完整性，从而提高数据分析和数据挖掘的效果。
数据审核和清洗是数据质量管理的核心环节，只有对数据进行有效的审核和清洗，我们才能得到真实可信的数据，为后续的数据分析和决策提供支持。
在实际的数据处理过程中，我们通常会遇到各种各样的数据质量问题，比如数据缺失、重复、错误等。
这些问题如果不及时处理，将会对数据的可用性和可信度造成严重的影响。
数据审核和清洗是必不可少的步骤，下面我们将介绍一些常见的数据审核和清洗技术方法。
一、数据审核的方法1. 数据抽样数据抽样是一种常见的数据审核方法，通过抽取部分数据进行审核，可以有效地检测数据质量问题。
在进行数据抽样时，我们通常会采用随机抽样或系统抽样的方式，确保样本具有代表性。
通过对样本数据进行审核，我们可以发现数据中存在的问题，并及时进行处理。
2. 数据统计分析数据统计分析是另一种常用的数据审核方法，通过对数据进行统计分析可以帮助我们快速发现数据异常。
我们可以对数据进行描述性统计分析，查看数据的分布情况和统计指标，从而判断数据是否存在异常情况。
3. 数据比对数据填补是处理数据缺失问题的常用方法，当数据中存在缺失值时，我们可以通过数据填补的方式进行处理。
我们可以使用均值、中位数或众数进行填补，或者通过插值、回归等方法进行填补。
数据去重是清洗数据中重复值的常用方法，通过去除数据中的重复值可以提高数据的准确性。
在进行数据去重时，我们可以使用基于规则、基于相似度度量、基于聚类等方法进行去重操作。
3. 异常值处理异常值处理是清洗数据中异常值的常用方法，通过对数据进行异常值检测和处理可以提高数据的质量。
在进行异常值处理时，我们可以使用统计方法、离群点检测方法、聚类方法等进行处理。
4. 数据标准化数据标准化是清洗数据中数据格式问题的重要方法，通过对数据进行标准化可以提高数据的一致性和可比性。
3.第三讲 普查对象清查2
排放规模为年排放量12万吨。这两个排污口均由甲县环保局
管理。
（三）清查典型情况分析及应用举例
应用举例——入河湖排污口清查表
（四）清查登记的质量控制
清查登记是开展本次河湖开发治理保护普查的第一步工 作，清查登记质量的好坏直接关系到普查工作的质量。清查登 记质量控制目标是：确保普查对象不重不漏，准确界定普查对 象调查方式和普查表填报单位。 在清查阶段须严格遵守“全过程质量控制”、“全员质
界附近的清查对象。
（四）清查登记的质量控制
清查登记的质量控制方法 4. 清查期间，特别是开始阶段，上级普查机构应对县级普
查机构的清查工作进行经常性的指导、检查和抽查，检
查工作进展、清查分区、清查方法等情况，及时纠正清 查中出现的质量问题。 5. 县级普查机构抽查验收，应抽取部分清查区域，结合清 查工作底图，采取内业分析与调查相结合的方式复核清 查表，发现问题及时修正。
20km
甲县
乙 县
（三）清查典型情况分析及应用举例
适用条款：对县域内普查范围内的所
有河流按照河段进行清查登记，界河
段（国际界河除外）清查由河流右岸 所在县级行政区的普查机构负责。对 于本级难以组织填报的上级管理的河 流和界河及时与上级普查机构进行沟 通，确定负责组织填报的普查机构及 填报单位。 清查的对象为河段。可按照河流 的自然段、管理权属或行政区划分河 10km 35km 县城
分析：①由于两县各自划定了保护区且各自进行管理，则将该湖泊 作为两个水源地，甲、乙两县水源地清查表中均应列出。分别进行 普查填报。
②若该湖泊作为甲、乙两县的水源地由湖泊管理机构统一进行管理 ，则作为一个水源地进行清查登记。甲乙两县应将该水源地情况上 报至上级普查机构，由上级普查机构进行协调确定具体由那一个县 负责清查登记。
数据审核
数据审核审核是应用各种检查规则来辨别缺失、无效或不一致的录入，这些会导致数据记录的潜在错误。
审核的目的就是要保证调查最后所得的数据的完整性、一致性和有效性（包括逻辑性）。
审核主要可分为三类：即有效性审核、一致性审核与分布审核。
有效性审核和一致性审核是对单张问卷进行的审核；分布审核则是对全部问卷或部分问卷的数据一起进行审核。
通常，审核规则的确定基于以下几个方面：-关于调查主题的专业知识；-问卷和问题的结构；-其它相关的调查或数据；-统计理论（如离群值的检测方法）。
数据收集完毕后，对审核失效，通常按下列方法进行处理：-将其剔除；-进行插补；-设立特殊代码。
有些时候，一条记录（或整份问卷）不符合多条审核规则的要求，或者不符合少数几条关键审核规则的要求，从而使得后续的处理失去意义。
在这种情况下，通常可以将这些记录剔除，作为无回答处理，同时将赋予各被调查单元的权数进行调整。
对大多数审核失效都应该加以标示，留待作插补处理。
对于有些项目，我们可以用特殊代码标示的方法，对确认为审核失效而不可接受的值或无效的空白加以保留。
选择性审核选择性审核基于这样一种思想：即只有那些“关键”的审核失效，而不是所有的审核失效，才需要采取相应的处理措施。
选择性审核一般适于定量数据。
对审核失效进行选择性审核时，可能需要对被调查者进行再访，但对于那些需要进一步处理和插补的记录的审核失效除外。
审核的指导方针审核的目标是：-更好地理解数据和数据处理过程；-检查问卷；-回访被调查者；-检出错填或漏填的数据；-删除无效记录；-分离需要插补的记录。
审核的准则：-审核不仅对整理数据有用，而且审核失效发生率不论是对当前调查的质量度量，还是对将来调查的改进都很有用，它能提供调查中有关数据处理的信息；-不论什么时候，开始一项调查时，总是要对数据做一些假定，审核时可以检验这些假定的合理性。
例如，可能很明显，有些领域的审核规则太严，或者有些类型的审核失效太频繁，这些情况表明审核规则可能不太合适（或问卷可能存在问题）；-审核应该分阶段进行；-审核工作应由对本次调查的主题、问卷的设计和数据分析有专业知识、并且有类似调查经验的人员来进行；-各阶段所进行的审核不应与其它阶段的审核相抵触；应该将审核的信息和审核工作对调查数据的影响通知数据的用户。
审核统计资料的基本步骤
审核统计资料的基本步骤审核统计资料是确保数据准确性和可靠性的重要步骤，它有助于确保决策者基于有效的信息做出正确的决策。
以下是审核统计资料的基本步骤：1. 确定审核目标：在开始审核之前，需要明确审核的目标和目的。
确定需要审核的特定数据或指标，以及审核的时间范围。
2. 收集统计资料：收集需要审核的统计资料，包括数据表、报告、调查问卷等。
确保所收集的资料完整、准确，涵盖了所需的信息。
3. 校对数据：校对数据是审核统计资料的重要步骤。
确保数据的准确性和完整性，检查是否有错误或遗漏。
比对数据与原始数据、其他报告或来源进行对照，确保数据的一致性。
4. 分析数据：对收集到的统计资料进行分析，寻找数据之间的关联和趋势。
使用适当的统计分析方法和工具，如平均数、百分比、趋势图等，来帮助理解数据的含义和趋势。
5. 解释结果：将分析的结果解释给相关的利益相关方，包括决策者、管理层或其他相关人员。
确保解释的结果准确、清晰，并与审核目标相一致。
6. 发现异常数据：在审核统计资料的过程中，可能会发现异常数据或异常情况。
对于异常数据，需要进一步调查和分析，确定其原因和影响。
7. 提出建议和改进措施：基于对统计资料的审核和分析，提出相关的建议和改进措施。
这些建议和措施应该基于数据和事实，有助于优化业务流程和决策。
8. 编写审核报告：根据审核的结果和分析，编写审核报告。
报告应该包括审核的目的、过程、结果、异常情况、建议和改进措施等内容。
确保报告的结构合理，内容明晰，以便读者理解和使用。
9. 定期复审：审核统计资料是一个持续的过程。
定期复审已审核的统计资料，以确保数据的持续准确性和可靠性。
根据需要，可以制定定期的审核计划和流程。
以上是审核统计资料的基本步骤。
通过严格遵循这些步骤，可以确保数据的准确性和可靠性，为决策者提供有效的信息支持。
这样可以提高决策的准确性和效率，促进组织的发展和创新。
第三讲公文办理
2.批办
批办，是机关或部门负责人 对文件由谁办理、如何办理所提 出批示意见的行为过程。
批办是在拟办基础上进行的，一般机 关由部门领导同志批办，大的机关则由办 公厅主任或秘书长批办，还有的部门则采 取拟办和批办相结合，直接批办。批办的 意见要直接、明确、简明扼要，指明承办 部门或具体承办人。
5.装封
装封，是将已经盖印的文件， 按照要求进行封装的行为过程。 6.传递 传递，就是将封好的文件，通 过一定的形式，传送给收文机关的 行为过程。
7.注发
注发，就是在发文稿纸上注 明文件已经发出。
8.归卷
归卷，就是将平时处理完毕 的文件清退回来，按照要求放在 贴有类别名称的文件夹或文件盒 中的行为过程。
传阅件是分送文件的“重头戏”，事烦任重。
为保证传阅工作顺利进行和传阅质量的不断提高， 应注意把握好以下几点：（1）严格传阅范围。 （2）严禁文件横传。分送人员与传阅人之间文 件运转原则上只能是直线联系，不允许应阅人员 之间文件横传，否则不仅容易发生丢失，还难以 分清责任，特别是密件丢失，会给国家带来重大 损失。（3）调控文件运行。要根据文件缓急程 度和应阅人工作安排情况，在坚持一定的传阅顺 序的基础上，作适当调理，加速文件运行速度。 （4）检查清理文件。传阅文件退回后，文秘人 员要认真清理检查，并做好“四查一注”工作： 即一查有无阅文漏传应阅人；二查有无批办意见； 三查有无短缺文件；四查有无阅文过长、内容过 时；一注即对传阅退文情况进行全面记录标注， 以备查需。
4.发文登记
发文登记，是将本单位欲发出的 文件按照规定的项目进行文字记载的 行为过程。发文登记的作用主要是为 了便于对发文的统计和检查。
登记项目有日期、文件名称、文号、 密级、发送单位、数量、封号、签收人、 传递方式等。
SQLServer2008R2数据库审核操作——创建审计
SQL Server 2008 R2 数据库审核操作一、了解SQL Server审核●审核的概念“审核”是将若干元素组合到一个包中，用于执行一组特定服务器操作或数据库操作。
SQL Server 审核的组件组合生成的输出就称为审核，就如同报表定义与图形和数据元素组合生成报表一样。
●SQL Server 审核“SQL Server 审核”对象收集单个服务器实例或数据库级操作和操作组以进行监视。
这种审核处于 SQL Server 实例级别。
每个 SQL Server 实例可以具有多个审核。
定义审核时，将指定结果的输出位置。
这是审核的目标位置。
审核是在禁用状态下创建的，因此不会自动审核任何操作。
启用审核后，审核目标将从审核接收数据。
●服务器审核规范“服务器审核规范”对象属于审核。
您可以为每个审核创建一个服务器审核规范，因为它们都是在 SQL Server 实例范围内创建的。
服务器审核规范可收集许多由扩展事件功能引发的服务器级操作组。
您可以在服务器审核规范中包括“审核操作组”。
审核操作组是预定义的操作组，它们是数据库引擎中发生的原子事件。
这些操作将发送到审核，审核将它们记录到目标中。
●数据库审核规范“数据库审核规范”对象也属于 SQL Server 审核。
针对每个审核，您可以为每个 SQL Server 数据库创建一个数据库审核规范。
数据库审核规范可收集由扩展事件功能引发的数据库级审核操作。
您可以向数据库审核规范添加审核操作组或审核事件。
“审核事件”是可以由 SQL Server 引擎审核的原子操作。
“审核操作组”是预定义的操作组。
它们都位于 SQL Server 数据库作用域。
这些操作将发送到审核，审核将它们记录到目标中。
●目标审核结果将发送到目标，目标可以是文件、Windows 安全事件日志或 Windows 应用程序事件日志。
二、如何创建服务器审核和服务器审核规范●说明必须先创建和配置可以用于审核的 SQL Server 审核对象，才可以创建服务器审核规范。
3.题目及答案
第三讲档案馆工作基础-测试一、判断题1、档案馆档案的划控主要有两种类型，即对原有密级的档案的解密和划控和对其它没有密级的档案进行划控。
正确2、全宗是指一个立档单位形成的，内部有机构成的全部档案，是档案的一个保管单位。
错误3、档案装具是指存放和防护档案的用具。
包括密集架、五节套箱、柜橱等。
目前，一般应使用金属柜架保存档案。
正确4、档案馆工作制度化是指档案馆各项工作都统一制定并严格执行制度的过程。
正确5、新成立的并具有一定独立性机关，接受和代替了原机关的职能，或是由若干撤销机关合并而成的新机关，该立档单位应独立构成新的全宗。
正确6、立档单位的一般职能与工作范围的扩大或缩小，内部组织机构的调整，工作地点的变更，名称的更改，领导隶属关系的改变，或者在一段时间内停止过工作等，都属于基本职能的变化，应重新划分全宗。
错误7、原来是一个独立的单位，撤销后在其基础上建立了两个新的独立单位，新成立的单位构成新的全宗。
错误8、档案馆档案提供利用的一般程序是利用者登记提出利用档案需求、接待人员分析检索档案目录、有关领导审核审批、库房管理人员调档、利用者取档、利用者归还档案。
错误9、编制档案检索工具是运用统计学原理，以表册、指标数字等形式揭示档案和档案工作的有关情况及其发展规律的一项档案业务工作。
错误10、国家档案馆是指具有国家性质、保管国家所有的档案，由国家或地方档案行政管理部门直接管理的永久性档案馆。
正确11、档案馆档案的收进登记就是以档案的出库次数为单位，对档案馆档案的出库情况进行登记的一项日常性管理业务。
错误13、档案馆档案的移出登记是以档案的收进次数为单位，对档案馆档案的收进情况进行登记的一项基础性登记工作。
错误14、全宗指南是一种馆级档案检索工具。
错误15、维护档案的完整与安全是档案馆管理档案的基本要求。
正确16、集中统一地管理党和国家的档案及有关资料是档案馆工作的根本目的。
错误17、档案馆档案收集工作是各级各类档案馆按照党和国家的有关法律和法规，通过接收或征集的手段，对分散在各国家机构、社会组织、个人及其它地方的档案，分别组织集中进馆的一项专门性业务工作。
审核统计资料的基本步骤
审核统计资料的基本步骤在进行审核统计资料的过程中，需要遵循一定的基本步骤，以保证审核的准确性和可靠性。
下面将介绍一些常用的审核统计资料的基本步骤，帮助读者更好地理解和掌握这一过程。
第一步：明确审核目的和范围在进行审核统计资料之前，首先需要明确审核的目的和范围。
目的是指为什么要进行审核，是为了发现潜在的问题或错误，还是为了评估数据的准确性和可靠性。
范围是指需要审核的具体内容和数据范围，例如某个时间段内的销售数据或财务报表等。
第二步：收集审核资料收集审核资料是审核的基础。
根据审核目的和范围，收集相关的统计资料和数据。
这些资料可以来自不同的渠道，例如企业内部的数据库、报表或文件，或者外部的公开数据和统计报告等。
第三步：整理和清洗数据在收集到审核资料之后，需要对数据进行整理和清洗。
这包括对数据进行分类、排序和筛选，去除重复和无效数据，修正错误和异常数据等。
通过整理和清洗数据，可以提高数据的准确性和可靠性。
第四步：分析和解读数据在整理和清洗数据之后，需要对数据进行分析和解读。
根据审核的目的和范围，选择合适的统计方法和工具，对数据进行计算、比较和推断等。
通过分析和解读数据，可以发现数据中的规律和趋势，以及潜在的问题和风险。
第五步：撰写审核报告在完成数据分析和解读之后，需要撰写审核报告。
审核报告应包括审核的目的、范围和方法，以及数据的分析结果和结论。
报告应简明扼要，重点突出，以便读者能够快速了解审核的过程和结果。
第六步：复核和验证在撰写审核报告之前，需要对数据和分析结果进行复核和验证。
复核是指再次检查数据和分析的过程，以确保准确性和可靠性。
验证是指通过其他方法和数据源，对审核结果进行核实和确认。
通过复核和验证，可以提高审核的可信度和可靠性。
第七步：沟通和反馈完成审核报告之后，需要将结果和结论进行沟通和反馈。
沟通是指将审核结果和结论传达给相关的人员和部门，以便他们了解和采取相应的行动。
反馈是指接收到相关人员和部门的反馈和意见，以便进一步完善和改进审核的过程和结果。
数据库的审核
数据库的审核在当今数字化的时代，数据成为了企业和组织的重要资产。
数据库作为存储和管理数据的核心设施，其准确性、完整性和安全性对于业务的正常运行至关重要。
数据库的审核就是确保数据库质量和合规性的关键环节。
那么，什么是数据库的审核呢？简单来说，它是对数据库的结构、内容、访问控制以及相关流程的系统性检查和评估。
目的是发现潜在的问题、错误和风险，并采取相应的措施进行纠正和预防。
数据库结构的审核是首要任务之一。
这包括检查数据表的设计是否合理，字段的定义是否准确，以及表之间的关系是否清晰且符合业务逻辑。
比如，在一个客户信息数据库中，如果客户的地址字段长度设置过短，就可能导致无法完整存储详细的地址信息，从而影响后续的业务处理。
数据内容的审核同样不容忽视。
要确保数据的准确性和完整性。
有没有重复的数据？数据的格式是否符合规范？数据的值是否在合理的范围内？以销售数据为例，如果某个产品的销售数量出现了负数，那显然是不正常的，可能是数据录入错误或者系统故障导致的。
访问控制的审核是保障数据库安全的重要手段。
谁有权访问数据库？他们拥有的权限是读取、写入还是修改？是否存在权限过高或过低的情况？如果一个普通员工拥有了修改核心数据的权限，这就可能带来极大的安全隐患。
除了上述方面，数据库的审核还需要关注数据的更新流程。
数据是如何添加、修改和删除的？有没有相应的审批机制和记录？及时、准确的数据更新对于数据库的有效性至关重要。
在实际的审核过程中，需要采用一系列的方法和工具。
可以通过手动检查数据表和数据记录，也可以利用专门的数据库审核软件。
这些工具能够自动扫描数据库，发现潜在的问题，并生成详细的报告。
审核人员需要具备丰富的数据库知识和经验。
他们要了解数据库管理系统的工作原理，熟悉相关的业务流程，并且能够敏锐地发现异常情况。
同时，审核人员还需要具备良好的沟通能力，能够与不同部门的人员合作，了解他们的需求和问题。
数据库的审核不是一次性的工作，而是一个持续的过程。
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3.1.1 数据审核数据审核—原始数据(raw data)1.完整性审核应调查的单位或个体是否有遗漏所有的调查项目或变量是否填写齐全2.准确性审核数据是否真实反映实际情况，内容是否符合实际数据是否有错误，计算是否正确等数据的审核—二手数据(second hand data)1.适用性审核弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的背景材料确定数据是否符合自己分析研究的需要2.时效性审核尽可能使用最新的数据3.确认是否有必要做进一步的加工整理3.1.2 数据筛选与排序数据筛选(data filter)1.当数据中的错误不能予以纠正，或者有些数据不符合调查的要求而又无法弥补时，需要对数据进行筛选2.数据筛选的内容1.将某些不符合要求的数据或有明显错误的数据予以剔除2.将符合某种特定条件的数据筛选出来，而不符合特定条件的数据予以剔除数据排序(data rank)1.按一定顺序将数据排列，以发现一些明显的特征或趋势，找到解决问题的线索2.排序有助于对数据检查纠错，以及为重新归类或分组等提供依据3.在某些场合，排序本身就是分析的目的之一4.排序可借助于计算机完成数据排序(方法)1.分类数据的排序▪字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯上用升序▪汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列，也可按笔画排序，其中也有笔画多少的升序降序之分2.数值型数据的排序▪递增排序：设一组数据为x1，x2，…，x n，递增排序后可表示为：x(1)<x(2)<…<x(n)▪递减排序：可表示为：x(1)>x(2)>…>x(n)3.1.3 数据透视表数据透视表(pivot table )1.可以从复杂的数据中提取有用的信息2.可以对数据表的重要信息按使用者的习惯或分析要求进行汇总和作图3.形成一个符合需要的交叉表(列联表)4.在利用数据透视表时，数据源表中的首行必须有列标题数据透视表(用Excel创建数据透视表)第1步：在Excel工作表中建立数据清单第2步：选中数据清单中的任意单元格，并选择【数据】菜单中的【数据透视表和数据透视图】第3步：确定数据源区域第4步：在【向导—3步骤之3】中选择数据透视表的输出位置。
然后选择【布局】第5步：在【向导—布局】对话框中，依次将”分类变量“拖至左边的“行”区域，上边的“列”区域，将需要汇总的“变量”拖至“数据区域”第6步：然后单击【确定】，自动返回【向导—3步骤之3】对话框。
然后单击【完成】，即可输出数据透视表3.2 统计频数分布1、编制频数分布的意义通过编制统计频数分布，可以使统计资料得到大幅度的压缩，使数据资料中蕴涵的统计信息能够得到集中的显现，有助于我们研究和分析统计总体的内部构成，可以为统计计算分析准备合适的资料形式。
2、频数分布的含义在统计分组的基础上形成的总体单位在各个组间的分配。
3、频数分布的种类频数分布有许多种类，主要包括：品质分布与数量分布、单值分布与组距分布、重叠分布与不重叠分布、等距分布与异距分布、开口分布与闭口分布等。
具体情况参看教科书。
要求：请仔细归纳各种分布适用的条件。
4、频数分布的编制问题第一步，对资料进行排序，找到其中的最大值和最小值。
第二步，计算极差。
计算公式为：极差=最大值-最小值第三步，确定分组的组数。
第四步，确定每一组的组限。
第五步，确定每一组中观察值出现的频数。
第六步，制作频数分布表。
5、频数分布中的几个概念频数分布中涉及到的概念主要有：频数与频率、累积频数与累积频率。
问题：（1）编制统计频数分布重点需要注意哪些事项。
（2）累积频数与累积频率的含义及其应用。
6.频数分布的类型常见的频数分布的类型有：1、正态分布曲线要点：含义、特点、适应的描述对象。
2、偏态分布曲线要点：含义、特点、适应的描述对象。
3、J型分布曲线要点：含义、特点、适应的描述对象。
4、U型分布曲线要点：含义、特点、适应的描述对象。
7.统计资料的图形表示(1)直方图、折线图与曲线图学习的内容：含义、制作方法、注意事项。
(2)累积折线图与累计曲线图学习的内容：含义、制作方法、注意事项。
(2)计算机在绘制统计资料图形中的应用思考题：a 如何在EXCEL中绘制复合型直方图、复合型折线图、累积频数与累积频率图。
b 比较各种图示方法的优势和不足的地方。
8.探索性数据分析(1)探索性数据分析产生的原因探索性数据分析的重要目的之一在于，既要使统计资料得到一定程度的精简和压缩，同时又要最大限度地保留原始资料中的有用信息。
(2)茎叶图学习要点：基本茎叶图、扩展与压缩茎叶图、混合茎叶图的制作方法。
3.3 品质数据的整理与展示3.3.1 分类数据的整理与图示3.3.2 顺序数据的整理与图示数据的整理与显示(基本问题)1.要弄清所面对的数据类型不同类型的数据，采取不同的处理方式和方法2.对分类数据和顺序数据主要是作分类整理3.对数值型数据则主要是作分组整理4.适合于低层次数据的整理和显示方法也适合于高层次的数据；但适合于高层次数据的整理和显示方法并不适合于低层次的数据分类数据的整理(基本过程)1. 列出各类别2. 计算各类别的频数3. 制作频数分布表4. 用图形显示数据分类数据的整理(可计算的统计量)1.频数(frequency) ：落在各类别中的数据个数2.比例(proportion) ：某一类别数据个数占全部数据个数的比值3.百分比(percentage) ：将对比的基数作为100而计算的比值4.比率(ratio) ：不同类别数值个数的比值分类数据的图示—条形图(bar Chart)1.用宽度相同的条形的高度或长短来表示各类别数据的图形2.有单式条形图、复式条形图等形式3.主要用于反映分类数据的频数分布4.绘制时，各类别可以放在纵轴，称为条形图，也可以放在横轴，称为柱形图(columnchart)分类数据的图示—对比条形图(side-by-side bar chart )1.分类变量在不同时间或不同空间上有多个取值2.对比分类变量的取值在不同时间或不同空间上的差异或变化趋势分类数据的图示—帕累托图(pareto chart)1.按各类别数据出现的频数多少排序后绘制的柱形图2.主要用于展示分类数据的分布分类数据的图示—饼图(pie Chart)1.也称圆形图，是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形2.主要用于表示样本或总体中各组成部分所占的比例，用于研究结构性问题3.绘制圆形图时，样本或总体中各部分所占的百分比用圆内的各个扇形角度表示，这些扇形的中心角度，按各部分数据百分比乘以3600确定3.3.2顺序数据的整理与图示顺序数据的整理(可计算的统计量)1. 累积频数(cumulative frequencies)：各类别频数的逐级累加2. 累积频率(cumulative percentages)：各类别频率(百分比)的逐级累加环形图(doughnut chart)1.环形图中间有一个“空洞”，样本或总体中的每一部分数据用环中的一段表示2.与饼图类似，但又有区别饼图只能显示一个总体各部分所占的比例环形图则可以同时绘制多个样本或总体的数据系列，每一个样本或总体的数据系列为一个环3.用于结构比较研究4.用于展示分类和顺序数据3.4 数值型数据的整理与展示3.4.1 数据分组3.4.2 数值型数据的图示3.4.1 数据分组组距分组(要点)1.将变量值的一个区间作为一组2.适合于连续变量3.适合于变量值较多的情况4.需要遵循“不重不漏”的原则5.可采用等距分组，也可采用不等距分组组距分组(步骤)1.确定组数：组数的确定应以能够显示数据的分布特征和规律为目的。
在实际分组时，组数一般为5≤K ≤152.确定组距：组距(Class Width)是一个组的上限与下限之差，可根据全部数据的最大值和最小值及所分的组数来确定，即3.组距＝( 最大值- 最小值)÷组数4.统计出各组的频数并整理成频数分布表组距分组(几个概念)1. 下限(lower limit) ：一个组的最小值2. 上限(upper limit) ：一个组的最大值3. 组距(class width) ：上限与下限之差4. 组中值(class midpoint) ：下限与上限之间的中点值组中值=(下限值+上限值)/2数值型数据的图示分组数据—直方图和折线图分组数据—直方图(histogram)1.用于展示分组数据分布的一种图形2.用矩形的宽度和高度来表示频数分布本质上是用矩形的面积来表示频数分布3.在直角坐标中，用横轴表示数据分组，纵轴表示频数或频率，各组与相应的频数就形成了一个矩形，即直方图分组数据—直方图(直方图与条形图的区别)1.条形图是用条形的长度(横置时)表示各类别频数的多少，其宽度(表示类别)则是固定的2.直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或百分比，宽度则表示各组的组距，其高度与宽度均有意义3.直方图的各矩形通常是连续排列，条形图则是分开排列4.条形图主要用于展示分类数据，直方图则主要用于展示数值型数据未分组数据—茎叶图和箱线图未分组数据—茎叶图(stem-and-leaf display)1.用于显示未分组的原始数据的分布2.由“茎”和“叶”两部分构成，其图形是由数字组成的3.以该组数据的高位数值作树茎，低位数字作树叶4.树叶上只保留最后一位数字5.茎叶图类似于横置的直方图，但又有区别▪直方图可观察一组数据的分布状况，但没有给出具体的数值▪茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原始数值，保留了原始数据的信息▪直方图适用于大批量数据，茎叶图适用于小批量数据未分组数据—箱线图(box plot)1.用于显示未分组的原始数据的分布2.由一组数据的5个特征值绘制而成，它由一个箱子和两条线段组成3.绘制方法首先找出一组数据的5个特征值，即最大值、最小值、中位数M e和两个四分位数(下四分位数Q L和上四分位数Q U)连接两个四分位数画出箱子，再将两个极值点与箱子相连接该箱线图也称为Median/Quart./Range箱线图未分组数据—单批数据箱线图(箱线图的构成)时间序列数据—线图时间序列数据—线图(line plot)1.表示时间序列数据趋势的图形2.时间一般绘在横轴，数据绘在纵轴3.图形的长宽比例大致为10:73.一般情况下，纵轴数据下端应从“0”开始，以便于比较。
数据与“0”之间的间距过大时，可以采取折断的符号将纵轴折断多变量数据的图示两个变量间的关系—二维散点图(2D Scatterplots)1.展示两个变量之间的关系2.用横轴代表变量x，纵轴代表变量y，每组数据(x i，y i)在坐标系中用一个点表示，n组数据在坐标系中形成的n个点称为散点，由坐标及其散点形成的二维数据图三个变量间的关系—气泡图(bubble chart)1.显示三个变量之间的关系2.图中数据点的大小依赖于第三个变量多变量数据—雷达图(radar chart)1.也称为蜘蛛图(spider chart)2.显示多个变量的图示方法3.在显示或对比各变量的数值总和时十分有用3.假定各变量的取值具有相同的正负号，总的绝对值与图形所围成的区域成正比4.可用于研究多个样本之间的相似程度多变量数据—雷达图(雷达图的制作)设有n组样本S1，S2，… , S n，每个样本测得P个变量X1，X2，… , X P，要绘制这P 个变量的雷达图，其具体做法是:1.先做一个圆，然后将圆P等分，得到P个点，令这P个点分别对应P个变量，在将这P个点与圆心连线，得到P个幅射状的半径，这P个半径分别作为P个变量的坐标轴，每个变量值的大小由半径上的点到圆心的距离表示2.将同一样本的值在P个坐标上的点连线。