江苏省认定企业技术中心评价数据指标说明
指标说明：
1、报告年度：评价数据表中指标统计年度，时间范围从填写评价数据表的上一年1月1日到12月31日。所有指标的填报时间范围，如无特殊指明，均为统计年度。（T－1）年指统计年度的上一年。
2、企业营业收入总额：指技术中心所在企业总部和其下属的分公司、子公司、控股企业（按实际控投权）等应该列入会计合并报表范围的所有企业的营业收入（销售收入），经按合并报表原则处理后的合并营业收入总额。营业收入包括企业工业产品销售收入、房地产与旅游酒店等第三产业的收入以及企业其它收入。
3、企业利润总额：指企业生产经营过程中各种收入扣除各种消耗后的盈余。反映企业在统计年度内实现的盈余总额（亏损以－号表示）。包括企业的营业利润补贴收入，各种投资净收益和营业外收支净额。
4、企业产品销售收入总额：指工业企业销售产成品、试制半成品的收入和提供工业性劳务收入总额。
5、企业产品销售利润总额：指企业销售收入扣除成本、费用、税金后的余额。
6、企业科技活动经费支出额：指企业实际支出的全部科技活动费用。包括列入技术研发的经费支出以及技措技改等资金中实际用于科技活动的支出。不包括生产性支出和归还贷款支出。科技活动经费支出总额分为内部支出和外部支出。
科技活动经费内部支出：指企业用于内部开展科技活动实际支出的费用，包括外协加工费。不包括委托研制或合作研制而支付外单位的经费。科技经费内部支出按用途分为科技活动人员劳务费、原材料费、赎买自制设备支出和其他支出。
科技活动经费外部支出：指企业委托其他单位或与其他单位合作开展科技活动而支付给其他单位的经费，不包括外协加工费。
7、企业研究与试验发展经费支出额：指在企业科技活动经费内部支出中用于基础研究、应用研究和试验发展三类项目支出。
8、企业全部科技项目数：指企业当年立项并开展研发（制）工作以及以前年份立项（当年）仍继续进行研发（制）的科技项目。包括当年完成、年内仍在进行、年内研发工作已告失败的项目，不包括委托外单位进行研发的项目。从开发项目的性质看，包括新产品开发项目数、新技术开发项目数、新工艺开发项目数、新服务开发项目数与研究与试验发展项目数之和。
9、研发周期三年及以上的项目数：指研究开发周期在三年以上（含三年）的技术开发项目数。
10、对外合作项目数：指企业与高等院校、科研院所及其他企业联合开展的科技项目数。
11、新产品销售收入：指本企业销售新产品实现的销售收入。新产品销售收入是企业全部产品销售收入的一部分，计算口径与产品销售收入一致。新产品既包括经政府有关部门立项、鉴定的新产品，也包括企业自行立项、研发、鉴定、投产的新产品。新产品的统计有效期为：从投产之日起生产资料类产品为3年，消费类产品为2年。
新产品：指采用新技术原理、新设计构思研制、生产的全新型产品，或在结构、材质、工艺等某一方面比原有产品有明显改进，从而显著提高了产品性能或扩大了使用功能的产品。新产品包括全新型新产品和重大改进型新产品二大类。
全新型新产品：指与以前制造的产品相比，其用途或者技术设计和材料三者都有显著变化的产品。这些创新可以涉及到全新的技术，也可以基于组合现有技术新的应用，或者源于新的知识的应用。
重大改进型新产品：指在原有产品的基础上，产品性能得到显著提高或者重大改进的产品。不包括仅仅在美学上（外观、颜色、图案设计、包装等）的改变及技术上的较小的变化的差异性产品。
12、新产品销售利润：指企业销售新产品所实现的利润。
13、企业技术开发仪器设备原值：指统计年度末整个企业用于科研、技术开发的仪器、科研设备、中间试验设备原值（帐面原值）。
技术开发仪器设备包括技术开发仪器、技术开发设备、技术开发检测设备、中间试验设备等。
14、企业自有品牌产品与技术出口创汇额。指企业出口自己生产的自有品牌的产品和向国外出口技术所收入的外汇，计量单位为万美元。
15、企业职工总数：指企业在册职工人数。
16、企业全体职工年收入总额：指企业在册全部职工统计年度内的货币收入的总额。包括职工工资、福利费、奖金、政策补贴、项目提成、分红等各项货币收入的总和。
17、企业科技活动人员数：指企业中直接从事（或参与）科技活动、以及专门从事科技活动管理和为科技活动提供直接服务的人员。累计从事科技活动的时间占制度工作时间少于10%的人员，不予统计。
（1）直接从事（或参与）科技活动的人员。包括企业所属的技术中心及中试车间（基地）等机构中从事科技活动的研究人员、工程技术人员、技术工人及其它辅助人员；包括虽不在上述机构工作，但编入科技活动项目组（攻关小组）的人员。
（2）专门从事科技活动管理和为科技活动提供直接服务的人员。包括企业主管科技工作的负责人、企业科技管理部门（研发管理部、处、科等）的工作人员、直接为科技活动提供资料文献、材料供应、设备维护等服务的人员。但不包括保卫、医疗保健、司机、食堂人员、茶炉工、水暖工、清洁工等间接服务人员。
18、企业研究与试验发展人员数：指企业科技活动人员中从事基础研究、应用研究和试验发展三类活动的人员。包括直接参加上述三类项目活动的人员及为这类项目的专门管理和直接服务人员。
19、技术中心职工人数：指在技术中心工作接受考核并取得劳动报酬的从业人员年平均数。包括在册的技术中心研发人员，专门管理人员和直接为其服务的人员。
20、技术中心人员培训费：指技术中心人员在国内、海外地区接受继续教育和专项培训的费用总支出。
21、技术中心全体职工年收入总额：指技术中心在册全体工作人员的年货币总收入。包括工资、福利费、奖金、政策补贴、项目提成、分红等各项收入的总和。
22、技术中心高级专家人数：指全职在技术中心工作具有高级职称并获得国家、部、省等政府部门认定的有突出贡献的专家或享受国家、部、省专项津贴的专家的人员数。
23、技术中心博士人数：指全职在技术中心工作、已获得博士学位的人员数。在站的博士后可以作为博士进行统计。既是高级专家又有博士学位的则只能作为专家或博士统计一次，不能重复统计。
24、来技术中心从事开发工作的外部专家人数：指来技术中心从事研发工作的具有较高科技开发能力的海内外专家累计人月数。最小统计单位为：0.5人月。
25、技术中心在海外设立开发设计机构数：指技术中心在国外及港澳台等地区设立的以科研开发、设计产品为目的的开发机构数量。不包括外派办事处、贸易公司等。
26、技术中心与其他组织合办开发机构数：指技术中心与高校、研究院所、其他企业联合设立的以研究开发、产品设计为目的的组织机构数量。
27、国家、国际组织以及省认证的实验室数：指国家有关部门、国际组织以及省认定认证的、在有效期限内的实验室、检测中心的数量。
28、当年完成的科技项目数：指企业全部科技项目中当年已完成（结题）项目数。
29、企业拥有的全部有效专利数：指企业作为专利权人拥有专利权属、经国内外专利机构授权且在有效期内的全部专利件数。
30、当年被受理的专利申请数：指企业统计年度内向专利行政部门提出专利申请并被受理的专利件数（包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利）。
31、当年被受理的发明专利申请数：指企业统计年度内向专利行政部门提出发明专利申请并被受理的专利件数。
32、最近三年主持和参加制定的国际、国家、行业标准数：指企业在统计年度及统计年度前一年、前二年共三年中主持制定或参与制定，目前仍有效执行的国际、国家、行业标准的数量。
33、企业获得的驰名商标、著名商标数：指企业拥有的国家和省工商行政管理部门认定的中国驰名商标数（含国际驰名商标数）和省著名商标数。
34、企业获得的中国名牌、江苏省名牌产品数：指企业拥有的国家和省认定的中国名牌产品数和江苏省名牌产品数。
35、获国家和省科技奖励项目数：指企业获得的国家自然科学奖、技术发明奖和科技进步奖以及江苏省科技进步奖项目总数，其它奖项不予统计。
客户数据质量评价的原则与方法 admin 2013-10-12 关于客户数据质量的困惑 “什么样的客户数据质量是比较好的？”“为什么我们的客户数据看起来很不错，可是在进行电话营销时，客户接触率和营销效果确差强人意，与期望大相径庭？”在进行数据库营销的讨论和交流中，经常有人问到这样的问题。 这些问题反映出了很多在从事数据库营销或直复营销过程中的营销策划人员和运营管理人员经常面临的问题和困惑。 几乎所有的组织都需要数据，一些行业严重依赖于客户数据，如银行、电信、保险公司等。毫无疑问，较差的数据质量给企业营销带来的损失非常巨大！试想一下，如果你的呼叫中心正在试图向非目标客户进行大规模电话营销活动，或是你的企业正向那些早已过期的邮寄地址寄出了数以万计的促销宣传资料。这些给公司带来的损失有多少？不幸的是，这样的情况几乎经常发生，而企业的数据库营销策划人员也经常面临着数据选择和评价的挑战。 理解关于质量的涵义 首先，让我们简单探讨一下“质量”的涵义。
在服务营销和服务管理中，通常将“质量”定义为：“满足不同客户的个性化需求的能力”。这样的定义有着一定的主观特征，也就是说不同的企业会根据其对客户需求和竞争环境的理解，来定义其产品与服务的质量特征。这可以用来解释为什么对于不同等级的客户提供的服务质量标准有所差异的原因，这也是为什么同样是提供点对点的航空运输服务，某些航空公司的服务质量和客户体验要好于其他一些竞争者的原因。 国际标准组织将质量定义为：“产品或服务所具备的满足明确或隐含需求能力的特征和特性的总和”。这样的定义虽然更明确，但对于大多数的人来说，过于专业和抽象。 一个比较通俗且受到多数人认可的对质量的直观定义是“适合使用需求”。这也是我们本文的一个主旨，没有质量绝对完美的数据，对于数据质量的评价也是要根据数据的使用需求来进行评价的。只要能够适合使用的需求，我们就认为数据的质量是符合要求的。企业也应当本着有取有舍的原则，选择那些为企业所能利用的数据。 了解了质量的定义，接下来就可以进入客户数据质量的评价话题了。 数据质量评价的基本原则
数据质量具体评测指标及方法说明 一、主要评测内容 重点评测个案库的数据完整性、逻辑关系准确性。评测内容及指标计算方法会根据需要作适当调整。 二、具体评测指标及方法 （一）主要数据项完整情况 1、评测内容：重点评测个案库中的基本情况表，具体数据项包括姓名、性别、现居住地代码、户籍所在地代码、公民身份号码、出生日期、婚姻状况、户口性质等8项必填内容。 其中：每条个案记录中，只要任意一项主要数据项缺失，即认定为该条记录的主要数据项不完整。 2、评测指标：主要数据项完整率 3、计算公式： 主要数据项完整的人口总数 —————————————×100% 个案信息库包含的人口总数 其中： 主要数据项要通过单项逻辑校验，没有通过单项逻辑校验的视为数据项缺失。校验规则如下： （1）性别、户口性质、婚姻状况数据项均不能为空错值；
（2）姓名：7岁以上（含7岁）“姓名”不含“未取名”、阿拉伯数字、英文字母等不符合规范的文字，不少于两个汉字。7岁以下人口不做此单项逻辑校验。 （3）公民身份号码：7岁以上（含7岁）“公民身份号码”不含空格、性别码与性别匹配、长度为15或18位、校验码正确。7岁以下人口不做此单项逻辑校验。 （4）出生日期：不大于汇总数据时点。 （5）现居住地代码：不为空错值，当人员类别为外出时，现居住地代码不应为本地 （6）户籍地代码：不为空错值，当人员类别为外来时，户籍地代码不应为本地 （二）逻辑关系准确情况 1、评测内容：分为单表审核、表间审核两种类型，共计7个审核内容。 其中，每条个案记录中，只要任意一项逻辑关系不准确，即认定为该条记录的逻辑关系不准确。 （1）若总人口数据“婚姻状况”为已婚（代码为20 – 23 29），则与配偶有关的信息项目配偶姓名、配偶身份证（配偶身份证错误也视为空）项均不为空； （2）育妇卡片“育龄妇女初婚日期”加15年不能小于“育龄妇女出生日期”；
江苏省普通高中学生综合素质评价平台 学生各学期填报内容明细 1
2019-05 目录 1.高一上学期 (3) 2.高一下学期 (11) 3.高二上学期 (18) 4.高二下学期 (26) 5.高三上学期 (33) 2
1.高一上学期 1.1个人信息 1.1.1校内外担任职务情况 选填。最多录入8条，填报内容如下。 职务名称：最多填50个字 校内/校外：选择“校内、校外” 主要职责：最多填50个字 开始时间 结束时间 佐证材料：可不填。文件格式包括jpg,jpeg,png,pdf 单个文件大小不超过3M。最多可上传三个附件。 1.1.2奖励信息 选填。最多录入8条，填报内容如下。 3
校内/校外：选择“校内、校外” 颁奖部门：最多填50个字 奖励名称：最多填50个字 时间 证书附件：文件格式包括jpg,jpeg,png,doc,docx,ppt,pptx,pdf单个文件大小不超过3M。最多可上传三个附件。 1.2社团经历 选填。最多录入2条，填报内容如下。 社团名称：最多填50个字 突出表现或代表作品：可不填。最多填50个字 收获与感悟：最多填300个字 代表作品上传：可不填。文件格式包括jpg,jpeg,png,pdf,doc,docx单个文件大小不超过3M。最多可上传三个附件。 4
1.3社会实践与志愿服务（必填） 高一上学期必填。最多录入3条。填报内容如下。 活动名称：最多填50个字 活动时间 活动地点：最多填50个字 活动内容：最多填300个字 收获与感悟：最多填300个字 佐证材料：文件格式包括jpg,jpeg,png,pdf,doc,docx单个文件大小不超过3M。最多可上传三个附件。 1.4学习表现与特长 1.4.1研究性学习代表成果 选填。最多录入8条，填报内容如下。 研究课题：最多填50个字 本人在小组内角色：最多填50个字 5
七年级“学生综合素质评价表”填写说明 1、班级栏：各班49人填写现在所在班级（班主任指定），和剩余学生写班，和剩余学生写班, 和剩余学生写班。 2、A类生各班指标：前4个班级21人，7、5和7、6两个班级24人。要注意：前4个班从21个A类生中指定7人到重新确定的班级，7、5和7、6定9人到重新确定的班级。其他学生都定为B类。 3、正面：填写至“班级评定小组成员签名”栏以上。“班级评定小组成员签名”栏以上内容可找一名学生代填。若总评是“A”，所有”评定等级”栏都填”A”；若总评为“B”，“道德品质”和“公民素养”两栏可填写“A”，其它栏均为“B”。“综合性评语”栏内容可从反面找几句抄上即可（写三行以上，不能太少）。 4、反面：评定结果选填A、B、C、D，“自评”栏自己填，“互评”栏同桌填，“班级评定”栏班级统一填，要与正面的“总体评定”栏填写等级一致。 操作流程：1、告知学生：谁写现在的班级，剩下的学生写哪个班级（此处要考虑到A类生人数）--------2、学生填写评价表反面，同桌互评。（选填A\B\C\D）---------3、收交4、班主任确定A类生名单，其他均为B类生---------5、教师指定5名字迹好的同学根据确定的A\B类学生名单填写反面“班级评定”栏和正面要求填写的内容。 班主任先弄明白如何操作后再安排学生操作。 八年级“学生综合素质评价表”填写说明
1、班级栏：各班51人填写现在所在班级（班主任指定），、和剩余学生写班，、和剩余学生写班。 2、A类生各班指标：每个班级21人。要注意：每个班从21个A类生中指定5人到重新确定的班级。其他学生都定为B类。 3、正面：填写至“班级评定小组成员签名”栏以上。“班级评定小组成员签名”栏以上内容可找一名学生代填。若总评是“A”，所有”评定等级”栏都填”A”；若总评为“B”，“道德品质”和“公民素养”两栏可填写“A”，其它栏均为“B”。“综合性评语”栏内容可从反面找几句抄上即可（写三行以上，不能太少）。 4、反面：评定结果选填A、B、C、D，“自评”栏自己填，“互评”栏同桌填，“班级评定”栏班级统一填，要与正面的“总体评定”栏填写等级一致。 操作流程：1、告知学生：谁写现在的班级，剩下的学生写哪个班级（此处要考虑到A类生人数）--------2、学生填写评价表反面，同桌互评。（选填A\B\C\D）---------3、收交4、班主任确定A类生名单，其他均为B类生---------5、教师指定5名字迹好的同学根据确定的A\B类学生名单填写反面“班级评定”栏和正面要求填写的内容。 班主任先弄明白如何操作后再安排学生操作。
[摘要] 本文提出了数据质量评价模型、质量校验与评价方法，论述了“数据质量分析评价系统”的程序实现流程、总体结构及功能，介绍了系统的关键技术及进一步的研究方向。 [关键词] 质量模型质量检验质量评价 数据作为一种资源，是支撑信息化建设和应用的主体，根据“进去的是垃圾,出来的也是垃圾”这条原理,为了支持正确决策,就要求我们所管理的数据可靠,没有错误,能够准确地反映采油厂的实际情况。胜利采油厂数据中心存放了5千万条的数据，还在以每天2万条的速度加载，如何使这些海量数据在生产管理、科学研究、企业决策中发挥应有作用，使用户能用、敢用、愿用，使数据真正为企业服务，这是几乎所有信息化企业亟需迫切解决的问题。为解决数据质量问题，各种管理手段、技术手段和新的数据评价体系不断被应用在数据的采集和加工过程中。 一、数据质量评价模型的提出背景 采油厂的数据资源具有:横跨专业多，数据采集密度大、频度高，数据处理流程复杂等特点，为了保证数据的可用性，数据管理人员在客户端、服务器端均设置了数据质量审核规则，但是依然不可避免存在比例较高的数据质量问题，典型的有记录不全、数据遗漏、数据错误、多义字段、矛盾值、违背业务规则、无法关联等。产生数据问题的根本原因可以归结为以下几个方面: 1.没有从数据资源的战略高度对数据质量进行统一完整的定义，导致数据的分析评估没有统一可靠的标准； 2.数据质量还停留在定性评价,不能实现精确的量化评价，只是在业务需要某个数据时,才到库里去手动统计,无法动态记录某个单位、某个月的真实数据质量发生情况,导致数据质量考核缺乏可信的数据依据,大大影响考核力度; 3.没有一个能同时面对用户、专业部门、数据管理人员的可视化的数据质量监控评价平台,三方无法共享一个平台,共同实行数据管控一体化,导致业务规则的变更滞后,问题数据在库中的长期滞留; 4.也许有了N个业务模型,但是没有把它放到时间轴上去控制流程,导致实际生产中应该发生的活动的部分生产数据遗漏； 虽然影响采油厂数据质量的原因是多方面的，但主要的原因还是集中在管理、制度和数据采集加工规范化方面。对于如何通过管理、制度、标准和流程来控制数据质量,提高数据可信度,我们提出建立采油厂统一的数据质量分析评价模型，使用管理手段和技术手段相结合的办法,建立一套完善的数据定义、控制、评估流程，依托科学严谨的数据监督和质量控制体系持续地改进数据质量。 二、数据质量分析评价模型构成 构成数据质量分析评估模型的要素分别为:基础模型、数据质量辅助模型、数据质量定义模型、数据质量控制模型、数据质量评价模型。 1.基础模型。基础模型部分是整个模型框架的支撑核心部分，其他质量模型的定义和控制必须以基础模型中的计划和标准为依据。基础模型主要是映射、定义数据采集标准,上载分单位的采集计划,同时纳入了约束规则定义规范、控制规则定义规范、模板定义规范。 数据标准:分两部分,一部分是直接映射应用中的标准，例如源数据库标准;另一部分是针对新增应用库和项目库标准的定义规范,包括代码定义标准、数据项定义标准(例如是取英文还是汉语拼音,取几个字符）、值域定义标准等等新增表准的建立规范； 采集计划:采集单位的每月上载的日度、月度、年度的采集计划;
______年级 ______班 评价 要点 文明礼貌 勤俭节约 热爱劳动 爱护环境 珍爱生命 遵纪守法 诚实守信 团结友善 乐于助人 自尊自信 自律自强 尊重他人 乐观向上 爱国情感 民族认同 社会责任 集体意识 人生理想 基础知识 基本技能 学 科 学科思想 思 想 学科方法 小学生综合素质评价量表 学号 姓名 ____ 年 月 日 评 价 学 家 教 综 内 容 生 长 师 合 自 评 评 评 评 价 价 价 待人接物讲礼貌，不随地吐痰，不打架骂人，尊重老师和长辈。 合理花钱，学会储蓄，爱惜物品，不浪费，生活学会自理。 会一些简单的劳动技能亲身体验，感受劳动的辛苦。知道劳动光荣，积极参加劳动。有较强的环境意识，积极参加环保活动 知道生命来之不易，懂得珍惜人生与生命，喜爱人生和生命，善于保护自己的生命。践行安全规 定 知规范：《小学生日常行为规范》 ，了解法律，自觉遵守校规校纪。 待人诚恳，遵守诺言 与邻居、同伴和睦相处，主动关心他人，帮助有困难的同学。 富有爱心，能乐意帮助他人 重视人格尊严，有正义感，不惧怕困难，敢于知难而进。 举止文明，爱护环境，自理自立 学会倾听他人意见，善于尊重和理解他人的观点和处境 养成学习的自信心和良好的习惯 认识国旗、国徽，会唱国歌、行队礼。 了解我国的各个民族，尊重少数民族习俗。 承担家庭责任，对家庭负责。集体的利益高于一切，对集体负责。讲公德、守规则，对社会负责珍惜集体荣誉，积极参加班级、学校教育活动和学生自主管理工作 有远大的理想， 有一定的是非判断力， 知错能改，确立自己学习的好榜样。 理解掌握课标要求的相关知识 基本掌握课标要求的基本技能 对各个学科事实、概念和理论的本质认识 学习和掌握相关学科的知识和技能的方法 知识 技能 评价 要素 行为 习惯 品 德 公民 发 素养 展 水 平 人格 品质 理想 信念
仅供参考！ 目前，基于数据仓库的商业智能应用已经成为国内许多企业的IT规划项目，并受到企业管理层的关注。作为商业智能的基础,数据质量的好坏是影响商业智能应用效果的关键，但由于企业的信息化经过长期的积累和发展,数据质量参差不齐，脏数据的存在阻碍了商业智能应用的进程，下面将重点谈谈如何让脏数据改头换面。 数据的“往事” 脏数据是指源系统中的数据不在给定的范围内或对于实际业务毫无意义，或是数据格式非法，以及在源系统中存在不规范的编码和含糊的业务逻辑。 脏数据的存在主要是由于源系统的设计不够严密造成的。主要表现为：数据格式错误，数据不一致，数据重复、错误，业务逻辑的不合理，违反业务规则等。例如，未经验证的身份证号码、未经验证的日期字段等，还有账户开户日期晚于用户销户日期、交易处理的操作员号不存在、性别超过取值范围等。此外，也有因为源系统基于性能的考虑，放弃了外键约束，从而导致数据不一致的结果。 目前，大多数的银行业务系统的输入界面是采用COBOL语言或C语言开发的，界面处理功能不是很强，一些要素被设计成“输入”而不是“选择”，如企业客户的信用等级被设计成输入，输入的正确与否完全由操作员的理解决定，这也是脏数据产生的原因之一。例如，如果被设计成“选择”就不会出现把AAA输成“1”或其他了。 转换与清洗的实例 下面以银行业务系统的客户的惟一标识—客户号为例来讲解如何转换与清洗数据。 客户信息的处理是整个数据抽取、转换、清洗和装载（ETL）工作中最复杂的部分。目前业务系统中常见的客户信息处理的难点主要有以下两个方面。 客户的惟一标识混乱 银行的客户号一般由证件类型与证件号组成，这里就有一个问题，如果客户有多种证件怎么办？或者说某个客户办了移民，有了新的身份，系统中怎样体现出他是同一个客户？这些问题，除了少部分是由于发证机关造成的（如身份证重号），大部分是由于操作人员的操作不规范造成的。主要表现在以下三个方面。 A、客户身份证号问题 最常见的问题是客户的身份证从15位更换为18位。首先操作人员只要能输入新的客户号，就认为是一个新的客户；其次，即使操作员知道客户的身份证升位了，但在银行的客户信息中，客户号是惟一标识，如果对惟一标识进行更新，作为增量反映到目标系统中，但没有记录原客户号，对于目标系统来说就是一条新记录，而删除原有的客户信息在实际操作中可能是不允许或做不到的，因为在这个客户号上可能还挂了许多账户，即便物理删除了这条客户
附录A （资料性附录） 数据质量评价维度 A.1 完整性 按照数据规则要求，数据元素被赋予数值的程度。即完整性指的是数据信息是否存在缺失的状况，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。不完整的数据所能借鉴的价值会大大降低，完整性是数据质量评估标准的基础。 表A.1完整性评价指标 A.2 规范性 数据符合数据标准、数据模型、业务规则、元数据或权威参考数据的程度。 表A.1规范性评价指标
表A.2 （续） A.3 一致性 数据与其他特定上下文中使用的数据无矛盾的程度。即一致性是指数据是否遵循了统一的规范，数据集合是否保持了统一的格式。数据质量的一致性主要体现在数据记录的规范和数据是否符合逻辑。 表A.2 一致性评价指标 11
数据准确表示其所描述的真实实体（实际对象）真实值得程度。即准确性是指数据记录的信息是否存在异常或错误。 表A.3 准确性评价指标 A.5 唯一性 数据唯一不重复。即唯一性是指度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。 A.6 关联性 数据的关联不可缺失的。即关联性是度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 关联性评价因素： a)查找到的信息和主题不完全一致，但确是其中某一方面的阐述； b)查找到的信息集合多数在用户需要的检索主题内； c)提供的信息主题与用户检索主题相匹配； d)查找到的信息多数与用户需要的信息无关； e)信息必须和用户需求有相关性。
数据在时间变化中的正确程度。即及时性是指数据从产生到可以查看的时间间歇，也叫做数据的延时时长，及时性对数据分析本身要求并不高，但如果数据分析周期加上数据建立的时间过长，就可能导致分析出的结论失去借鉴意义。 表A.4 时效性评价指标 A.8 可访问性 数据能被访问的程度。 表A.5 可访问性评价指标 13
中国科学院数据应用环境建设与服务 数据质量评测方法与指标体系 （征求意见稿） 中国科学院数据应用环境建设与服务项目组 2009 年9 月
前言本规范是“中国科学院数据应用环境建设与服务”之标准规范建设成果之一。本规范由中国科学院计算机网络信息中心科学数据中心提出并归口。本规范由中国科学院计算机网络信息中心科学数据中心负责起草。
目录 1 范围.......................................................................................................... 2 规范性引用文件................................................................................................ 3 应用.......................................................................................................... 4 术语.......................................................................................................... 5 数据质量评测制度.............................................................................................. 6 数据质量评测原则.............................................................................................. 6.1 科学性原则 (5) 6.2 客观性原则 (5) 6.3 系统性原则 (5) 6.4 可操作性原则 (6) 6.5 针对性原则 (6) 6.6 引导性原则 (6) 7 数据质量评测一般流程.......................................................................................... 7.1 数据质量需求分析 (7) 7.2 确定评价对象及范围 (7) 7.3 选取数据质量维度及评价指标 (7) 7.4 确定质量测度及其评价方法 (8) 7.5 运用方法进行评价 (8) 7.6 结果分析及评级 (9) 7.7 质量结果及报告 (9) 8 数据质量评价主体的要求........................................................................................ 9 数据质量指标体系............................................................................................... 9.1 数据质量结构 (10) 9.2 主要数据质量指标 (11) 9.2.1 基本层 (12) 9.2.2 准则层 (13) 9.2.3 评价指标选取的基本要求 (16) 9.2.4 评价指标的筛选和权重 (16) 9.2.5 评测指标的冲突处理原则 (17) 10 数据质量评测方法........................................................................................... 10.1 定性方法 (18) 10.1.1 第三方评测法 (19) 10.1.2 用户反馈法 (19) 10.1.3 专家评议法 (20) 10.2 定量方法 (20) 10.2.1 访问量统计 (20) 10.2.2 计算机辅助检查 (21) 10.3 综合方法 (21) 10.3.1 层次分析法 (21) 10.3.2 缺陷扣分法 (26)
以诊断相关分组（DRGs） 为基础的医院绩效评价的 数据采集与质量控制
诊断相关分组（DRGs）
病例组合方式
出 院 诊 断
手术 年龄 ……
操作 性别
并发症 转归情况
按照服务强度、复杂程度分类
DRGs研发于美国的七十年代，被引用到欧洲 成为了绩效评价的标准化基础
北京市医院管理研究所
2008年起，建立医院住院医疗服务绩效评价体系。
效率指标 每执业医师每年负担 的权重、医疗资源消 耗值和时间消耗值 质量指标 不同死亡风险组的住 院死亡率 转归指标 反映救治能力
服务范围、技术难度、服务效率、医疗质量、救治能力
北京市医院管理研究所
? 北京市卫生局从规范病案首页填报、统一疾病分 类标准等基础工作着手，以卫生统计信息系统为 依托，实现了全市二级及以上医疗机构病案首页 网络直报制度，为医院绩效评价工作奠定了重要 基础。
北京市医院管理研究所
? DRGs理论能够运用在医院绩效评价中的三个基 本前提条件：
标准统一 的数据
完备的信 息系统做 支撑
优质的 数据
北京市医院管理研究所
规范标准
? 工作步骤 ? 2006年，完成《病案首页项目增补方案》、 《国际疾病分类（ICD-10）临床版》和《国际 疾病分类（ICD-9）手术及医疗操作分类临床 版》四版的修订工作，并通过相关部门和专家 认证。
北京市医院管理研究所
统计数据质量评估审核制度 为了切实履行统计监督职能，确保统计数据质量，保证各统计单位上报的统计数据能客观地反映各级、各专业的社会经济发展概貌，特制定本制度。 一、审核评估内容 全街各种定期报表和年度报表，主要是农业、工业、社会消费品零售总额、固定资产投资额、招商引资额、城镇居民人均可支配收入等指标数据。 二、审核评估方法 1、将全街各种报表汇总上报数与各部门对应的主管部门的实际完成情况数量对比审核评估。 2、将全街各种报表汇总数与该表种的同期数、季度数、上月数进行比较评估。 3、将全街各种报表汇总上报数与有关部门掌握情况及要求结合进行审核评估。
三、审核评估的要求 1、规范统计口径、统计指标的计算方法和资料来源。要求各直报单位要严格执行国家规定的统计口径和计算方法及原则；全街汇总数一定要来源于基层上报数，切实保证数据的真实性。 2、各直报单位上报数据原则上不容许随意调整或有较大变动，增幅不得超过30%以上；凡报送报表超过以上原则的，必须在上报报表的同时附报详细说明和基层规范性的统计原始资料，或数据质量评估报告。 3、强化各种报表数据的衔接。一是各种报表数据间的衔接，对逻辑关系不合理的或数据间不相符的数据要及时纠正；二是上报统计报表中的有关重要指标与有关部门掌握情况衔接；三是对外发布的资料与各级上报的统计数据衔接。 4、实行数据质量岗位责任制。各级统计部门要对上报数负责，从基层资料的搜集到统计数据的最后确定做到层层把关，各负其责。
四、审核评估程序 1、采取逐级审核评估的办法，街统计站对街内各部门、辖区直报单位上报的数据库进行审核评估。 2、统计站根据审核评估办法，对不按审核评估要求或数据有问题的报表，拟提出修改意见，有关单位要依据修改意见重新修订审核调整上报，否则统计站将不对外公布或提供数据。 3、统计站将定期向各级、各部门通报重要统计数据质量分析审核评估结果，争取各级领导对统计数据质量的重视，加强对统计工作领导，确保各项统计数据的真实、可靠。
上海综合素质评价表 篇一：上海市中职学校学生学业水平评价和综合素质评价实施办法公布 上海市中职学校学生学业水平评价和综 合素质评价实施办法公布 9月29日，市教委正式公布本市高考综合改革试点的两个重要配套文件——《上海市中等职业学校学生学业水平评价实施办法》(简称《中职学业水平评价办法》)和《上海市中等职业学校学生综合素质评价实施办法》(简称《中职综合素质评价办法》)。 根据国家和上海市职业教育工作会议精神，按照国务院和上海市关于加快发展现代职业教育的决策部署，依据《上海高考改革方案》提出的建立职业教育“文化知识+职业技能”的升学考试模式，本市启动制订《中职学业水平评价办法》和《中职综合素质评价办法》，目的是适应新一轮高考改革趋势，根据职业教育特点，搭建中等职业教育学生升学、就业和发展“立交桥”，支撑服务职业教育学生终身发展，培养国家和区域发展亟需的高素质技术技能型人才。两个文件面向全社会公开征求了意见，经市委全面深化改革领导小组审定，9月29日正式发布实施。 《中职学业水平评价办法》规定，本市中职学生学业水平评价包括专业技能学习成果记录和公共基础课程学业水平考试两个方面。其中：专业技能学习成果记录主要反映学生在校期间专业技能掌握情况
和运用专业知识解决问题的能力，在此过程中引入社会评价，重点记录学生在校学习期间获得的与专业技能学习相关的职业技能水平评价等。公共基础课程学业水平考试主要包括语文、数学、英语和信息技术基础四门课程，语文、数学和英语3门科目分设合格性考试和等级性考试，其中合格性考试为学生必考，等级性考试为学生选考，考试形式采取分卷合场、一次完成。信息技术基础科目只设合格性考试，且为学生选考，获得国家职业资格证书《计算机操作员(五级)》的学生，可直接认定为成绩“合格”。《学业水平考试办法》还对考试对象、考试时间、考试成绩评定、考试学期等具体实践环节作了细化设计。 《中职综合素质评价办法》突出职业学校学生专业技能和职业素养，明确将4个方面纳入评价范围：一是品德发展与公民素养，重点记录学生遵守日常行为规范，参与志愿服务(公益劳动)、军事训练、国防民防活动、党团活动、社会文化活动、日常行为规范等情况。二是修习课程与学业成绩，重点记录学生学习态度、学习表现、学习能力、公共基础课程学习成绩、专业课程学习成绩、学业水平考试成绩等情况。三是专业技能与职业素养，重点记录学生校内实训情况、顶岗实习情况、专业课程考证情况、参与各级各类技能大赛表现、创造发明、专利等。四是身心健康与艺术素养，重点记录性格特点与人际合作、日常锻炼习惯、体质监测评分、运动经历与水平、艺术实践经历与水平等。2018年起，本市在推动高等学校自主招生、学校推荐就业与用人单位录用等环节开始使用上海市中等职业学校综合素质评价信息。
数据质量的四种评估标准 数据质量是保证数据应用的基础，它的评估标准主要包括四个方面，完整性、一致性、准确性、及时性。评估数据是否达到预期设定的质量要求，就可以通过这四个方面来进行判断。 完整性 完整性指的是数据信息是否存在缺失的状况，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。不完整的数据所能借鉴的价值就会大大降低，也是数据质量最为基础的一项评估标准。 数据质量的完整性比较容易去评估，一般我们可以通过数据统计中的记录值和唯一值进行评估。例如，网站日志日访问量就是一个记录值，平时的日访问量在1000左右，突然某一天降到100了，需要检查一下数据是否存在缺失了。再例如，网站统计地域分布情况的每一个地区名就是一个唯一值，我国包括了32个省和直辖市，如果统计得到的唯一值小于32，则可以判断数据有可能存在缺失。 一致性 一致性是指数据是否遵循了统一的规范，数据集合是否保持了统一的格式。 数据质量的一致性主要体现在数据记录的规范和数据是否符合逻辑。规范指的是，一项数据存在它特定的格式，例如手机号码一定是13位的数字，IP地址一定是由4个0到255间的数字加上”.”组成的。逻辑指的是，多项数据间存在着固定的逻辑关系，例如PV一定是大于等于UV的，跳出率一定是在0到1之间的。 一般的数据都有着标准的编码规则，对于数据记录的一致性检验是较为简单的，只要符合标准编码规则即可，例如地区类的标准编码格式为“北京”而不是“北京市”，我们只需将相应的唯一值映射到标准的唯一值上就可以了。 准确性
准确性是指数据记录的信息是否存在异常或错误。和一致性不一样，存在准确性问题的数据不仅仅只是规则上的不一致。最为常见的数据准确性错误就如乱码。其次，异常的大或者小的数据也是不符合条件的数据。 数据质量的准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集，例如数量级记录错误。这类错误则可以使用最大值和最小值的统计量去审核。 一般数据都符合正态分布的规律，如果一些占比少的数据存在问题，则可以通过比较其他数量少的数据比例，来做出判断。 当然如果统计的数据异常并不显著，但依然存在着错误，这类值的检查是最为困难的，需要通过复杂的统计分析对比找到蛛丝马迹，这里可以借助一些数据分析工具，那么具体的数据修正方法就不在这里介绍了。 及时性 及时性是指数据从产生到可以查看的时间间隔，也叫数据的延时时长。及时性对于数据分析本身要求并不高，但如果数据分析周期加上数据建立的时间过长，就可能导致分析得出的结论失去了借鉴意义。 本文由哥伦比亚冲锋衣:https://www.doczj.com/doc/6218960474.html,/独家分享.
附件一： Xxxx学院学生综合素质评分 专业班级：姓名：学号：学期： 评分备注 A 类 思想道德素质基础分70分 参 加 社 会 工 作 担 任 学 生 干 部 a. 参加学校、院系组织集体活动者每次加0.5分(由 院系推荐、组织，无凭考证者不予加分；安排办 黑板报以及打扫系办不予加分）；参加班级团日 活动、班会者每次加0.5分，无故缺席扣1分； 参加党员支部大会者，请假每次扣1分，迟到每 次扣2分，无故缺席每次扣3分 b. 学年内担任学生干部者（上限6分） 1)担任校团委、校学生会、社团联合会、大学生艺术团、 青年志愿者协会（以下简称：校级五大组织）及院系 团委学生会副部长及以上职务加3分 2)担任院系团委学生会干事加1.5分 3) 担任校级五大组织干事加1分 4）担任班长及团支书加3分 5）担任社团会长或副会长加2分 6）担任社团部长及副部长加1分 7）担任其他班委加1分 8）担任寝室室长加0.5分 （注：校级或社团的干部或干事加分需院系批准方可） c. 按时参加学院学生干部会议者每次加0.5分，迟 到、早退每次扣1分，缺席每次扣2分（针对 班团大会，由组织部考勤） d.被评为先进个人者每次加2分（包括优秀党员、 校级三好、校级优秀团干、系级三好、系级优 秀团干及校级以上个人奖项，其中校级及校级 以上表彰必须是学校下达了表彰文件的表彰项 目） 学 习 考 勤 a.晚自习缺勤者一次扣0.5分（缺席次数超过一年 晚自习1/8者取消本年度评优资格） b. 上课无故缺席者一次扣0.5分（取消考试资格者 无本年度评优资格） c. 参加党校培训者，开除扣3分，迟到扣1分 a.评为校级文明宿舍或院系优秀宿舍者每人加2 分
网络维护质量考核指标定义及相关说明 A.数据维护质量系数考核指标 1．宽带投诉率 （1）指标定义 宽带投诉率＝当月投诉总量/截止当月的宽带用户总数 （2）统计时段 全月所有时间，数据来源于客服系统提取； （3）考核范围 每月客服系统下派的投诉工单均列入考核。 （4）考核标准 基准值：1%，挑战值：0.5%。 （5）计分方法 指标分值（20分），评分标准如下： 当完成值优于挑战值，得满分；当完成值劣于基准值，得零分； 当在基准值和挑战值之间按下列公式计算：得分＝8+12*( (基准值－月完成值)/(基准值－挑战值)) 2．家客故障处理时长（本地+10086） （1）指标定义 故障处理时长＝∑(县公司回单时间-派单时间)/（10086工单数量+本地平台工单数量）。 （2）统计时段 全月所有时间，数据来源 PBOSS系统提取，客服中心客服回访数据 （3）考核范围 各区县客服系统所有下派工单（删除状态的除外），本地派单平台故障工单； （4）考核标准 基准值：16小时，挑战值：8小时。 （5）计分方法 指标分值（20分），评分标准如下： 当完成值优于挑战值，得满分；当完成值劣于基准值，得零分； 当在基准值和挑战值之间按下列公式计算：得分＝8+12*( (基准值－月完成值)/(基准值－挑战值)) 3. 家客48小时安装及时率（PBOSS） （1）指标定义 48小时安装及时率=48小时PBOSS当月录入在线工单/PBOSS当月录入在线所有工单
（2）统计时段 全月所有时间，数据来源 PBOSS系统提取 （3）考核范围 PBOSS系统所有下派工单（完成撤单状态的除外）； （4）考核标准 基准值：90%，挑战值：98%。 （5）计分方法 指标分值（20分），评分标准如下： 当完成值优于挑战值，得满分；当完成值劣于基准值，得零分； 当在基准值和挑战值之间按下列公式计算：得分＝8+12*( (月完成－基准值值)/( 挑战值－基准值)) 4.WBS AP退服率 （1）指标定义 WBS AP退服率=本区县当月AP退服时长/本区县当月AP运行时长 （2）统计时段 当月每日8：００提取各县AP退服 （3）考核范围 AC 提取当月每日8：００提取各县AP退服，如次日AP退服未恢复，则记录AP退服时长。 （4）考核标准 基准值：0.5%，挑战值：0.8%。 5．专线故障处理时长 （1）指标定义 专线故障处理时长＝每月网格内专线故障处理总时长（各专线故障处理时长之和）/网格内专线故障总数量 （2）统计时段 全月所有时间。 （3）考核范围 ①EOMS系统内派发的【集客专线宽带业务】故障工单、投诉工单；②用户拨打7079600统一受理电话投诉；③集客部门内部投诉。 （4）考核标准 基准值：3小时，挑战值：1.5小时。 （5）计分方法 指标分值（20分），评分标准如下： 当完成值优于挑战值，得满分；当完成值劣于基准值，得零分； 当在基准值和挑战值之间按下列公式计算：得分＝10+10*((基准值－月完成
数据质量评价模型的建立和实现 [摘要] 本文提出了数据质量评价模型、质量校验与评价方法，论述了 “数据质量分析评价系统”的程序实现流程、总体结构及功能，介绍了系统的 关键技术及进一步的研究方向。 [关键词] 质量模型质量检验质量评价 数据作为一种资源，是支撑信息化建设和应用的主体，根据“进去的是垃圾,出来的也是垃圾”这条原理,为了支持正确决策,就要求我们所管理的数据可靠,没有错误,能够准确地反映采油厂的实际情况。胜利采油厂数据中心存放了 5千万条的数据，还在以每天2万条的速度加载，如何使这些海量数据在生产 管理、科学研究、企业决策中发挥应有作用，使用户能用、敢用、愿用，使数 据真正为企业服务，这是几乎所有信息化企业亟需迫切解决的问题。为解决数 据质量问题，各种管理手段、技术手段和新的数据评价体系不断被应用在数据 的采集和加工过程中。 一、数据质量评价模型的提出背景 采油厂的数据资源具有:横跨专业多，数据采集密度大、频度高，数据处理流程复杂等特点，为了保证数据的可用性，数据管理人员在客户端、服务器端 均设置了数据质量审核规则，但是依然不可避免存在比例较高的数据质量问题，典型的有记录不全、数据遗漏、数据错误、多义字段、矛盾值、违背业务规则、无法关联等。产生数据问题的根本原因可以归结为以下几个方面: 1.没有从数据资源的战略高度对数据质量进行统一完整的定义，导致数据 的分析评估没有统一可靠的标准； 2.数据质量还停留在定性评价,不能实现精确的量化评价，只是在业务需要某个数据时,才到库里去手动统计,无法动态记录某个单位、某个月的真实数据 质量发生情况,导致数据质量考核缺乏可信的数据依据,大大影响考核力度; 3.没有一个能同时面对用户、专业部门、数据管理人员的可视化的数据质 量监控评价平台,三方无法共享一个平台,共同实行数据管控一体化,导致业务规则的变更滞后,问题数据在库中的长期滞留; 4.也许有了N个业务模型,但是没有把它放到时间轴上去控制流程,导致实 际生产中应该发生的活动的部分生产数据遗漏； 虽然影响采油厂数据质量的原因是多方面的，但主要的原因还是集中在管理、制度和数据采集加工规范化方面。对于如何通过管理、制度、标准和流程 来控制数据质量,提高数据可信度,我们提出建立采油厂统一的数据质量分析评 价模型，使用管理手段和技术手段相结合的办法,建立一套完善的数据定义、控制、评估流程，依托科学严谨的数据监督和质量控制体系持续地改进数据质量。 二、数据质量分析评价模型构成 构成数据质量分析评估模型的要素分别为:基础模型、数据质量辅助模型、数据质量定义模型、数据质量控制模型、数据质量评价模型。 1.基础模型。基础模型部分是整个模型框架的支撑核心部分，其他质量模 型的定义和控制必须以基础模型中的计划和标准为依据。基础模型主要是映射、定义数据采集标准,上载分单位的采集计划,同时纳入了约束规则定义规范、控 制规则定义规范、模板定义规范。
南汶西联小学生综合素质评价表 说明： （1）综合素质评价基于学校每学期对学生发展状况的详实记录与评价。 （2）主要参考依据作为评价的线索和提示，各班可在此基础上进行充实和完善，以体现班级特 色。 评价时间：2017年6月11日
南汶西联小学生综合素质评价表 （3）评价结果分别为：A （优）、B （好）、C （合格）、D （等合格） 评价时间：2017年6月11日
南汶西联小学生综合素质评价表 学生姓名吴芳芳班级：五年级学校评价等级：B 综合 热爱集体关心同学，帮助别人，乐于助人，保护同学，爱学校 （1）综合素质评价基于学校每学期对学生发展状况的详实记录与评价。 （2）主要参考依据作为评价的线索和提示，各班可在此基础上进行充实和完善，以体现班级特 色。 （3）评价结果分别为：A （优）、B （好）、C （合格）、D （等合格） 评价时间：2017年6月11日
南汶西联小学生综合素质评价表 评价时间：2017年6月11日 （1） 综合素质评价基于学校每学期对学生发展状况的详实记录与评价。 （2） 主要参考依据作为评价的线索和提示 ，各班可在此基础上进 行充实和完善，以体现班级特 学校评价等级: A 班级：五年级 学生姓名： 王帅
南汶西联小学生综合素质评价表 色。 （3）评价结果分别为：A （优）、B （好）、C （合格）、D （等合格） 评价时间：2017年6月11日
评价时间：2017年 6月12日 小学学生综合素质评价表 学校评价等级: 学生姓名: 杨家祥 五年级 班级: A 乐于助人，热爱学习，学习习惯好，爱读书，学习成绩优秀，爱劳动，关心同学 国。 说明： （1） 综合素质评价基于学校每学期对学生发展状况的详实记录与评价。 （2） 主要参考依据作为评价的线索和提示 ，各班可在此基 础上进行充实和完善，以体现班级特 色。 （3） 评价结果分别为：A （优）、B （好）、C （合格）、D （等合格） 综合 评语 ,热爱祖
数据质量评价模型的建 立和实现 文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-
[摘要] 本文提出了数据质量评价模型、质量校验与评价方法，论述了“数据质量分析评价系统”的程序实现流程、总体结构及功能，介绍了系统的关键技术及进一步的研究方向。 [关键词] 质量模型质量检验质量评价 数据作为一种资源，是支撑信息化建设和应用的主体，根据“进去的是垃圾,出来的也是垃圾”这条原理,为了支持正确决策,就要求我们所管理的数据可靠,没有错误,能够准确地反映采油厂的实际情况。胜利采油厂数据中心存放了5千万条的数据，还在以每天2万条的速度加载，如何使这些海量数据在生产管理、科学研究、企业决策中发挥应有作用，使用户能用、敢用、愿用，使数据真正为企业服务，这是几乎所有信息化企业亟需迫切解决的问题。为解决数据质量问题，各种管理手段、技术手段和新的数据评价体系不断被应用在数据的采集和加工过程中。 一、数据质量评价模型的提出背景 采油厂的数据资源具有:横跨专业多，数据采集密度大、频度高，数据处理流程复杂等特点，为了保证数据的可用性，数据管理人员在客户端、服务器端均设置了数据质量审核规则，但是依然不可避免存在比例较高的数据质量问题，典型的有记录不全、数据遗漏、数据错误、多义字段、矛盾值、违背业务规则、无法关联等。产生数据问题的根本原因可以归结为以下几个方面: 1.没有从数据资源的战略高度对数据质量进行统一完整的定义，导致数据的分析评估没有统一可靠的标准；
2.数据质量还停留在定性评价,不能实现精确的量化评价，只是在业务需要某个数据时,才到库里去手动统计,无法动态记录某个单位、某个月的真实数据质量发生情况,导致数据质量考核缺乏可信的数据依据,大大影响考核力度; 3.没有一个能同时面对用户、专业部门、数据管理人员的可视化的数据质量监控评价平台,三方无法共享一个平台,共同实行数据管控一体化,导致业务规则的变更滞后,问题数据在库中的长期滞留; 4.也许有了N个业务模型,但是没有把它放到时间轴上去控制流程,导致实际生产中应该发生的活动的部分生产数据遗漏； 虽然影响采油厂数据质量的原因是多方面的，但主要的原因还是集中在管理、制度和数据采集加工规范化方面。对于如何通过管理、制度、标准和流程来控制数据质量,提高数据可信度,我们提出建立采油厂统一的数据质量分析评价模型，使用管理手段和技术手段相结合的办法,建立一套完善的数据定义、控制、评估流程，依托科学严谨的数据监督和质量控制体系持续地改进数据质量。 二、数据质量分析评价模型构成 构成数据质量分析评估模型的要素分别为:基础模型、数据质量辅助模型、数据质量定义模型、数据质量控制模型、数据质量评价模型。 1.基础模型。基础模型部分是整个模型框架的支撑核心部分，其他质量模型的定义和控制必须以基础模型中的计划和标准为依据。基础模型主要是映射、定义数据采集标准,上载分单位的采集计划,同时纳入了约束规则定义规范、控制规则定义规范、模板定义规范。