数据质量范文10篇

数据质量范文篇1

一、影响税收征管数据质量的因素

（一）、征管数据采集不规范

新系统上线时，由于新旧系统的数据库结构不同，原来使用业务系统中的历史数据无法迁移到新系统中，只能重新采集录入。因此在征管数据采集过程中，难免出现差错。征管数据采集过程中出现的问题体现在：

一是在数据采集环节。由于纳税人文化程度和业务水平参差不齐，有相当一部分人对税务登记表、纳税申报表等数据信息采集表格填报口径不一致，不能比较正确地填写纳税基础信息，加之个别税务管理人员对数据采集工作重视程度不够，责任心不强，缺乏严谨的工作态度，对纳税人填报的采集数据没有实地调查、审理不严等因素，因此，从源头上形成了征管垃圾数据。

二是征管数据录入环节。由于征管数据是通过手工输入微机的方法，纳税户递交申报的原始资料原本就不完整,不准确，在手工输入微机时又可能发生错误，因而致使信息资料失真或不全，计算机的依托作用便难以发挥出来。再者，税务机关数据录入人员往往只注意数据采集表中的数据和信息，而忽视其他方面各种有用信息的采集和利用。在日常工作中，数据录入主要体现在为纳税户办理税务登记、征收期受理纳税申报和发票销售及核销环节，这都是一些繁锁的手工操作过程，这不仅要求数据录入人员有熟练的计算机操作技能，更要有较强的责任心。如果责任心不强的话，就容易出现下列情况：发现纳税人填写的数据错误或填写不清，却嫌数据采集表退回登记流程的手续繁琐，大都采用猜测代填数据的处理方法；为了省事，只录入系统数据保存时必要的项目，对纳税人填写的附表或其他指标，一律以0代替录入；对房产税、土地使用税申报表只录主表数据而不录附表数据，造成统计汇总结果出现严重偏差，等等。

三是初始数据核定环节。初始数据核定管理薄弱，每天征管信息系统的运行都会产生大量新的数据，由于负责初始税务登记、申报纳税的核定人员对业务标准理解程度参差不齐，在给新纳税人办理初始税务登记、申报及纳税核定时，对纳税户所属行业、应纳税种和预算科目核定的随意性很大，造成其中一部分错误信息源源不断地进入征管信息系统。

四是征管数据质量监督环节。征管数据质量缺乏必要的监督措施，在信息化建设中，数据质量的控制和监督往往是非常重要但又容易被疏忽的。在新系统征管数据信息采集、录入及核定的流程中，只采取了办税厅岗审核或一次性的交叉审核的方法，而没有建立后续必要的数据质量监督机制，各个环节出现错误的数据因此得不到及时有效的更正，其他的数据信息质量更加无法得到保证。

（二）征管系统软件自身设计的缺陷，缺乏前瞻性

当前，我们的税收征管系统着重于税收的征收管理，侧重于方便税务部门征收，在为税务部门税源预测、政府部门的宏观调控政策等方面发挥的职能作用基本不到位，这就有待于我们进一步完善征管信息系统。

在软件开发中，需求是第一位的，当前在软件工程中已经分离出了需求工程，而需求是源于管理的需要，从而管理水平的高低直接影响需求的制定，当然需求要在原有基础上进行管理流程的重新界定和调整，而当前税务机关的管理模式、管理流程还处于探索阶段，并经常发生变化，从而很难制定一个科学有效的需求。同时在数据库设计中，数据库中存放的数据之间的相关性很强，相关性不仅表现在数据依存的时间、地点（部门）、类型、名称等原始属性上，还会在数据的转移过程中，产生再生的相关性。而且希望从数据中发现的东西越多，相关性的要求就越高。应用需求不明确，必然影响数据完整性和准确性。在征管软件系统开发完成后，不断冒出的新要求，为了适应形势的发展，修改、完善周期拖得很长，这样的系统，肯定会影响数据的质量和使用效率。

二、提高税收征管数据质量的对策

（一）、树立全员数据质量观，增强税务干部增强信息意识与数据采集能力

税务干部是税收征管的主体，是税收征管信息系统具体组织者和实施者，因而增强税务干部的信息意识与数据采集能力对提高税收征管数据质量显得尤为重要。开展税务干部长效培训，首先要通过强化税务干部培训，让每个岗位税务人员明白，他们所处的每个岗位都在整个信息化系统的流程上，虽然征、管、查在形式上三分离，但之间却是密不可分的，只有认真管理好自己的数据信息，才能利用更多的共享信息进行更高质量的管理，而不仅仅是将信息系统作为一个开票工具。只有税务人员处理信息的意识及能力增强了，才会重视数据采集的质量，才会在日常的征管活动中主动认真地、不断地捕捉筛选一切可以利用的征管信息，并尽可能地确保其准确性。由于税务工作岗位的特殊性，各级税务部门每年均要对部分岗位实行轮岗制，所以必须注意加强对岗位新人员的后续培训，使其能在岗位过渡中顺利适应并较好地完成新岗位的数据操作工作，使整个系统的征管数据信息始终保持准确性与一致性。除了要加强税务干部的长效培训外，还要加强对新、老纳税户的培训辅导工作，特别是进行填税表（票）的培训，以提高纳税人纳税申报水平和填写各种税表（票）的质量。

（二）拓宽征管基础数据采集面，保证原始征管数据的准确性

目前原始的征管数据来自于多个渠道，而这些数据是开展税务信息化最基础的数据资料。搞好税收信息化建设，三分靠技术，七分靠管理，十分靠基础数据。而随着税务信息系统各项应用的逐步深入，收集和存储的数据量急剧增加，初始数据的输入质量必须得到保证。在征管基础数据的采集与传递上要抓住数据的源头，拓宽基础数据的采集面，加强与社会其他经济部门的信息交流，及时获取纳税户的经营能力、经营规模等生产经营信息，以及与税收征管相关的各种数据信息。为了尽可能地避免纳税人提供的信息有误，或税务人员操作失误，或数据采集标准不统一等问题，应注意各种渠道数据的交叉审核，实现在统一标准和内容下进行数据采集。

（三）把好“三关”，建立健全征管数据管理制度

目前，数据操作过程十分复杂且干扰因素较多，出现差错的可能性较大。要保证征管数据的质量，应从抓好“三关”入手，一是数据采集关；二是数据录入关；三是数据审核关。但如何把好“三关”呢？结合现行岗责体系，征管数据的管理必须建立健全数据质量管理制度。一是建立定期自查、互查和核查制度。以基层分局为单位分别进行自查和互查为数据管理提供基本的质量保证，定期对系统数据的进行自查和互查，可以及时发现错误及时查找原因并进行解决；以核查为主要手段，对数据运行质量实施监控，包括各单位对数据采集、录入的全程监控。二是实行数据采集质量管理责任制。建立以征管部门为主的专门的数据管理部门指导、监督、检查其他部门的数据采集工作；其他数据采集部门要确保征管数据采集准确无误。三是推行定期清理制度。基层单位应定期（每季度或每半年）组织人力对本单位管辖的数据进行集中检查，对检查错误的数据信息给予修正。这样可以有效地发现数据信息中的漏洞并及时弥补，不断提高数据的质量。四是强化征管数据管理监督责任制。由于每个税务人员都可以从系统中输入、输出数据，而这实际上也是一个对数据时效性和准确性监督的过程。因此相应地，各单位应当依照“统一管理”和“各负其责”的工作机制，相应地承担所管辖的业务数据质量监督管理责任，而不能光靠一个专门的职能部门进行监督管理。

通过完善征管数据管理制度，达到“针对初始征管数据，强化责任落实；针对沉淀征管数据，强化工作整改；针对全部征管数据，强化安全管理。从征管工作的需求出发抽取征管数据；从征管数据分析中查找征管薄弱环节；依据征管数据分析结果改进征管”的效果。

（四）完善征管系统软件，提高征管数据质量

依据税收征管方式的变化，不断完善征管系统软件。一是及时监控源征管数据的变更。一旦源征管数据发生变化，提供警告机制，并可以记录后续的数据修改的时间、所使用计算机IP及操作人员代码，避免人为因素修改数据而系统无法记录，对数据操作代码和配置信息进行及时更新，以保障后续工作正常进行。二是设置完善的数据校验屏障、基础性错误检测设置。由于错误的发生是不可避免的，因此完善各类数据管理自动检错、纠错程序很有必要，使数据检查、修改、调整尽可能地利用计算机的自动化手段完成，去检测和过滤不法数据，防止错误数据扩大化，在一定程度上降低出错率。加强对录入计算机的数据进行监控和分析，找出疑点，及时排查、纠正，防止不良数据的进一步积累。四是加强计算机系统征管数据的整合与分析，要使数据质量有深层次的提高，必须注重征管信息系统数据的整合与分析。征管数据整合与分析是在原有征管信息系统的基础上，通过数据挖掘、数据仓库技术对业务信息进行深加工，从中抽取知识或规律，并从不同的角度进行分析研究，将所发现的知识运用到下阶段征管信息软件的完善中去。

（五）加强征管数据质量监控的考核和责任追究

数据质量范文篇2

医院医疗质量影响到一个医院的工作效率和医疗效果，关系到医院的基本医疗质量和社会信誉。利用统计综合分析中的医疗指标、质量指标来保证统计信息的准确来源。加强医院管理，促进医疗质量的提高，反馈疾病的发生及其规律。

利用诊断质量指标综合反映医院住院医疗质量和管理状况，评价医生业务水平。利用治疗质量指标观测直接影响医疗终末质量。利用工作效率指标反映管理水平和医疗技术。利用单病种质量指标来反馈主要包括住院总费用、医疗水平、对社会的影响以及广大患者对医院的信誉度。利用医技科室质量指标来管理大型医疗设备运营情况，为医院的持续发展提供可靠数据依据。

2统计信息是医院实施量化管理的数据资源保证

现代化医院离不开科学的决策，科学的决策离不开及时、准确、全面的统计数据，医院卫生统计能够迅速反映医院管理活动中的动态变化指标情况和历史全貌，为制定医院质量管理指标和计划，监控方案的实施过程，总结项目工作经验教训，提供可靠的、权威的数据资源保证。

准确、及时、全面的统计信息开阔了领导的思路，提升了领导的思维层次和领导能力。管理者通过统计信息获得资料，通过资料发现问题；通过对问题的深入分析研究，提出解决问题的思想方法和途径；如：通过对工作效率指标的分析，加强对手术患者术前平均住院日和出院患者平均住院日的管理；通过对诊断质量指标的分析，加强医院医疗质量管理，提高医生的业务水平；通过对治疗质量指标的分析，强化对治疗患者出院情况的正确填写，真实反映医院的治疗质量；通过对医技科室质量指标的分析，了解医院大型设备的使用情况，掌握医院的经济效益；通过对费用结构指标的分析，认识医院效益提升的一个重要途径是在总费用不变的情况下，如何降低药费构成比，相对提高医疗服务费用比例，从而提高收入“含金量”，此同时患者得到合理的用药和优质的服务；通过对单病种质量指标的分析，控制单病种费用，提高医疗质量。打出医院的医疗品牌，提高医院在社会的信誉度，树立医院的知名度，为医院获取社会效益。

3统计分析是医院管理的科学依据

数据质量范文篇3

1现状分析

医疗质量管理是医疗管理的核心[1]。医疗质量是医院生存与发展的基础，在“两会”提出的“健康中国”理念的引导下，着力优化综合性医院医疗质量管理，不仅能给医院带来经济效益，而且能够满足患者日益增长的就医需求，从而带来良好的社会效益[2]。随着世界各国医疗质量管理和我国医药卫生体制改革的深化，医院的医疗质量管理水平已不能完全适应当下的医疗质量管理要求，针对当下严峻的质量管理要求，医院医疗质量管理主要存在以下几个问题。1.1医疗质量管理水平不高。21世纪是“质量的世纪”[3]，以其超严的质量要求为标志。对于医院而言，超严意味着各种质量指标标准将不断提高。不仅要诊断正确，还要定位更加精确；不仅要治疗有效，而且并发症发生率、院内感染率还要尽可能降低，疗效评价也将从短期上升到长期甚至终身疗效评价；不仅要求不能发生事故，还要“零缺陷”“零差错”……人对生命质量的渴望和追求，正随着科学技术的不断进步和人民生活水平的提高而以惊人的速度增长着，这促使医院质量管控技术必须永无止境地向前推进。1.2医疗质量内涵不够丰富。随着医学模式的转变和国家医疗卫生体制改革方向的确立，医院医疗服务范围拓展到更加宽广的领域。随之而来的以病人为中心、病人评判至上的原则就要求医院医疗质量提高到更广、更深、更全面的“大质量观”水平[4]，即不仅要实现传统意义上的诊断治疗质量高，还要实现医疗工作效率高、医疗费用和医疗过程合理、医疗服务质量令人满意等。正如卫生改革宗旨所指出，医疗机构要“努力用较低廉的费用，提供较优质的医疗服务”。1.3医疗质量管理手段落后。医院的可持续发展建立在平衡、协调的综合性发展基础之上，医院既要加强外延建设，注重引进先进仪器设备，改善工作环境，又要强化内涵建设，建章立制，保证质量，挖潜增效。近年来，医院经历了外延建设跨越发展的时期，医疗规模显著扩大、医疗环境日益美化、医疗设备更新换代，硬件建设逐渐新增。然而，相比之下，医院质量管理手段却稍显滞后，而且因质量问题所带来的医疗安全隐患仍然较为突出，医院漏诊、误诊时有发生。

2解决方案

2.1构建质量数据中心。质量数据中心（qualitydatarepository，QDR）是医院医疗质量管理系统的核心[5]，是一个整合各种医疗质量来源数据的实时数据库，通过统一方式呈现医疗质量数据视图，质量指标监控，医疗质量联动以及质量评价，以促进医院管理和临床医疗质量的提高。在建立医疗质量数据中心的过程中，标准化是一个非常重要的问题。标准化的数据类型、标准化的医疗术语集、标准化的数据访问服务要能够满足系统的数据需求。为此，医疗质量数据中心数据模型的构建要完全遵循相关国际标准建立。并按照医疗质量管理的要求，增补大量的质量数据标准。在建立医疗质量数据中心的过程中，采用类似数据仓库技术的建设方式。通过源数据库、数据抽取、数据仓库数据库、数据集市以及数据访问服务的构架，形成一套满足实际医疗质量监管要求的医疗质量数据中心系统。数据抽取过程主要是将数据从医院业务系统的源数据库中抽提出来，并进行必要的转化、整理，再存放到数据仓库内。主要提供的服务包括删除对决策应用没有意义的数据段；转换到统一的数据名称和定义；计算统计和衍生数据；给缺值数据赋给缺省值；把不同的数据定义方式统一等。2.2主动监测数据。临床业务数据错综复杂，各业务间的数据存在千丝万缕的关系，从应用层面，我们希望这些零碎的数据能够关联整合起来分析和展示，例如医师在下达输血医嘱后，应去关注相关的检验指标变化、配血信息、不良反应信息等内容，最好第一时间知晓。由于现在数据存储千差万别，单纯地要从各业务表中实时获取数据进行整合效率很低；同时业务的需求也是持续发展的，对数据的关注也会发生一些变化，定制式的数据处理肯定满足不了业务的发展需求。这就有必要在应用框架层面建立一种主动的数据监测机制，能够自动地将业务触发的需要关注的数据实时推送过来，主动监测模式可以弥补被动监测模式的不足，它是一种有组织、有计划的监测活动[6，7]。2.3闭环化设计。医疗质量管理系统的关键就在于信息系统和临床的业务进行充分的整合[8]。即医疗质量管理系统的数据基础都来源于业务系统，日常的数据报表和行为监测都与业务系统形成联动关系，系统分析和评估的结论也会反馈到业务系统中，给临床医护人员提供参考。在医疗质量管理中，定义出每个环节可能产生的临床事件。每条临床事件都可以设置前置条件和后继任务，前置条件不满足的，当前事件可不予执行或者予以提醒，在当前事件完成的前提下，还可驱动后继的工作任务需求，并进行持续跟踪管理。真正形成一个严谨、智能、可追寻的闭环业务处理模式[4]。有效地将一些临床和运营管理的具体措施落实到实处，进而提高医院整体的临床医疗质量水平。2.4任务驱动。在临床医疗过程中，每个事件或动作都可以产生对应的任务、子任务、任务时间域、任务操作者等信息。例如医生下达了手术医嘱后，可创建系列任务：医生需要进行术前手术谈话、手术前小结；麻醉医师需要进行麻醉前访视；手术室要安排手术时间和手术室；护士要完成术前护理工作，这些产生的任务都会通过消息引擎，向对应的临床医护人员进行提示。在医疗质量管理系统中的任务还不单是基于手术流程的任务管理，还将手术质量方面的管理内容也纳入到了任务管理的环节中。如手术医师是否具有相对应手术的资格；患者是否具有满足手术适应症的指证；医院同种手术的成功率是多少，是否有分析结果提供给医生进行参考，都成为医疗质量管理系统中任务的处理内容。

3应用举例

输血质量管理包括输血前申请、输血执行、输血中观察、输血后评价以及疗效评估等环节。3.1全周期的输血数据采集。输血质量数据中心将医院临床过程中的输血环节涉及到的所有流程数据进行集中抽取，统一管理。包括患者的基本信息、患者既往输血史、输血同意书签署情况、输血申请、血液样本采集数据、输血前后的检验结果、交叉配血试验结果、血液发放和领取数据、输血医嘱、输血执行数据、输血观察记录内容、输血前后患者体征数据、输血病程记录、输血疗效评估以及输血不良反应记录数据等。3.2输血业务规则模型配置。针对输血业务环节中不同阶段的行为要求，提供不同的输血业务规则模型，能够按照医院的实际需求进行配置，从而达到临床输血质量管理的要求。主要按照国家颁布的《临床输血技术规范》内容，对输血适应症、输血禁忌证、输血执行、输血不良反应以及输血疗效评估进行功能模型的定义和配置。并结合任务引擎和消息引擎，与业务系统实现交互。3.3输血质控数据管理模块。通过仪表盘视图、分项列表视图以及患者输血过程视图，为管理人员提供从整体到局部再到个体的的数据展现方式。质控管理人员通过对数据的观察，以及通过系统给出的各种提示内容，能够及时作出评估，并向院领导以及临床业务人员进行反馈，执行改进计划。3.4分析与评价。对于医疗质量管理体系来说，管理的目的在于对出现问题的改进和完善。因此，分析评价模型的建立是其中重要的环节之一。在输血质量管理模块中，建立了输血适应证分析、输血疗效分析、输血不良反应分析、输血不良反应处理情况分析等评价模型，为输血质控管理人员改进授权、准入机制、输血适应症校验、输血不良事件预警以及输血不良事件处理流程优化提供参考依据。

4总结

通过以三级医院评审、JCI评审、国家电子病历应用评级及HIMSS评级等为参考标准，建立医疗全过程质量管理体系，通过对信息技术和管理系统的使用，提高医疗质量、医疗安全、成本效益等是可行之路。建设医疗质量数据中心，通过信息化质量指标体系的建立，特别是医疗活动关键环节关键指标的构建，对于加强医疗服务过程的质量预警、质量控制和质量追踪管理，促进医疗质量的持续改进有重要意义。

参考文献：

[1]中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会.《医疗质量管理办法》[Z].2016-9-25.

[2]张鑫宝,陈馨.综合性医院医疗质量管理优化研究[J].中国高新区,2018(2):232-233.

[3]叶志弘.21世纪医疗服务系统安全和质量管理新理念[J].中国护理管理,2013(8):52-53.

[4]张萍,邱立,刘慧.大数据思维框架下医院"质量数据管理中心"的集成构建[J].中国医院,2015(3):31-32.

[5]侯永芳,沈璐,刘巍,等.美国医疗产品安全主动监测系统概述及启示[J].中国药物警戒,2017,14(1):32-35.

[6]王丹,沈璐.药品不良反应主动监测的方法与我国的应用[J].中国药物评价,2012,29(1):85-87.

[7]孙琳,潘登,蒋丽霞.基于全过程医疗质量管理思想的临床数据存储库设计[J].中国医院管理,2012(11):30-31.

数据质量范文篇4

数据质量管理平台设想

数据质量管理平台是电力企业核心主数据的唯一数据源，业务系统只保留本地副本。核心主数据的创建和修改审批流程由业务系统完成，满足主数据约束条件后，在平台上完成数据的变更，再修改本地副本。各业务系统在设计、开发过程中应充分考虑并遵循这一原则。平台应支持数据质量和实用化评价、数据监控、数据稽查、数据认责、数据清理、数据巡视、数据质量知识库等内容，满足各级用户的数据质量和实用化管理需求。平台以集中管理核心主数据、统一标准管理、统一编码管理、统一数据质量管理4个方面来定位。集中管理核心主数据：唯一可信数据源，为企业提供完整的、实时的、准确的、一致的核心主数据视图，实现企业核心主数据的唯一识别、统一标识、集成和共享。统一标准管理：标准的维护、查询、版本管理、等功能。统一编码管理：基于企业信息分类和编码定义的各类业务编码规则，统一为各相关业务系统分配标准编码。统一数据质量管理：发现、分析、跟踪各相关系统数据质量问题，加强和提升企业数据质量事后管理能力。平台设计原则遵循规范性和统一性的原则，此原则坚持统一管理、统一规划、统一标准、统一建设的基本原则；遵循统一数据资源管理平台的功能规划，技术路线和产品选型的原则；遵循可重用、松藕合、就近部署原则；遵循创新原则，此原则充分借鉴业界先进实践经验的同时，尽量减少平台建设的成本和风险；遵循稳定性和高可靠性的原则，平台部署应采用集群、冗余、负载均衡等策略；遵循可扩展性的原则，软、硬件平台应具有良好的可拓展能力，能够方便地进行扩展，以适用各种业务和应用的不断发展。综合以上各个方面，提出了数据质量及实用化管理平台设想，如图2所示。该平台部分模块解析如下：质量问题发现：根据提供的检验规则定义功能对相关系统数据进行数据质量检查，包括校验目标、检验范围、检验逻辑、检验输出形式等；根据预定校验规则对指定数据定期或手动进行质量校验，保存数据质量校验结果以及样本问题数据，以便进行追踪分析。质量问题分析：提供报告格式定义功能，对数据质量问题进行统计，并根据定义的报告格式生成图表分析报告。质量问题跟踪：提供数据质量问题的查看、分配、反馈等流程处理功能，并对已处理完成的数据质量进行复核。

数据质量管理平台的应用效果

数据质量管理是通过制定企业的数据管理制度，利用组织人员、流程和技术的相互协作，使数据真正成为企业的核心资产的过程和方法。实现了数据质量管理工作闭环管理，理清了工作思路，规范了工作流程，平台的建立为该工作提供了重要保证。（1）数据搭建了从业务到应用的桥梁，平台是电力企业核心主数据的唯一数据源，使数据性得到保证，从而减少大量人工报表工作量，真正达到为基层人员减负的目标。（2）持续提升了信息系统数据质量，推进了信息系统实用化水平，为建成“一体化、智能化、精细化、互动化”安全高效的信息化体系更进一步。

数据质量范文篇5

1将数据挖掘技术运用到师范生培训质量评估中的意义

数据挖掘（DateMining）也被称为数据开采或者数据库知识发现，其是在数据库信息中提取隐藏的、人们未能事先预知但是确实潜在且有用的最终能够被理解的信息、知识内容的过程。师范生培养质量评估数据，是为了给相关监管部门提供依据，实际上在这些数据内容中还隐藏着更具价值的信息内容，如果能很好地利用这些内容，可切实提升师范生的培养质量。数据挖掘是知识内容被发现过程中重要的环节，也是目前知识发现领域中一个重要的研究热点。使用数据挖掘技术对那些已经经过集成处理之后的数据内容进行有效挖掘，找到其中潜在的数据模式，能够更为全面地分析测试评估结构同各个因素间隐含的内在关联，从中汲取出更具有应用价值的规则，继而对师范生培养质量进行客观、公正、科学而有效的评估。此外，数据挖掘的整个数据分析过程都是自动的，其具有良好的开放式结构以及良好的用户接口，可给师范生培养质量评估工作提供有利的技术支撑。在师范生培养过程中运用数据挖掘技术，对实现师范生培训质量评估来讲具有科学意义，可切实有效地提升师范生培训质量，具有极为关键的理论价值与实践作用。

2数据挖掘技术在师范生培养质量评估中的具体运用

2.1培养数据的挖掘过程。数据挖掘技术使用各种不同的分析方式与工具，在海量数据内容中构建模型，并且找寻数据内容相互之间的关系。数据挖掘的过程：选择和清理原始数据，并且将其加载到数据库当中，再把加载之后的数据内容转变成为符合挖掘规则的样式，使用数据挖掘的规则算法挖掘出令用户产生兴趣的规则内容，最后把形成的规则内容经过可视化媒介展现给用户。2.2关联规则。数据挖掘最为关键的概念就是关联规则，关联规则是数据库海量梳理当中被找到的数据关系，其是当前数据挖掘中最为关键的理论内容之一。Apriori计算方法是数据挖掘关联规则频繁项集当中最具影响力的计算方式，是基于项目几何空间理论提出的。Apriori是一种非常经典的项目集生成计算方式，在数据挖掘中可以说其具有里程碑的意义。Apriori计算方式具有机构简单、便于理解的优点，其不需要复杂的推导过程。可是在不断开展深度研究之后，其缺点突显出来。为了能够更好地提升Apriori计算方式的有效性，笔者创新和改进了师范生培育质量评估中运用的Apriori计算方式。具体改进方式如图1所示。2.3改进后的Apriori计算方式在师范生培训质量评估中的运用。在海量数据库内容中抽取一定数量的记录，进行扫描并获得有关的统计信息，之后对数据内容进行预处理，其主要包括：对数据内容的集成、清理以及消减等。经过对数据内容的预处理，能提升数据挖掘的质量，减少实际进行数据挖掘需要使用的时间。2.3.1集成。集成也就是把多个数据库中搜集出来的数据内容合并到一起，实际研究中，把数据内容采集获得的多个数据库文件内容，使用数据库技术集成为高校师范生培养质量评估的基础数据内容。2.3.2清理。清理就是补充遗漏的数据值。在高校师范生培训质量评估的基础数据库中，要找到那些我们感兴趣的属性所欠缺的属性值，例如，在抽取高校教师基础情况的数据内容时，可能有的不是科任教师，就要清除掉这样的数据内容，之后再利用数据清理技术进行补充。2.3.3消减。消减的目的就是要缩小需要被挖掘数据内容的规模，使用消减的方式，在初始特征中找出有用的属性，减少实际挖掘过程中需要顾虑到的无效数据内容。最终使用后台、前台不同的展示方式，实现对相关数据内容的深度挖掘，并且使用数据挖掘技术中关联规则来评估师范生的培训质量，在数据挖掘技术基础之上进行培训质量评估，对于高校多年以来累积的相关数据内容进行挖掘与评估，评估结果可为高校教学监管以及行政部门的相关决策提供辅助，特别是为师范生培养工作提供了更多更为有益的借鉴。师范生培训质量评估是一项极为复杂的工作，此项工作中涉及的问题非常多，涉及的范围也极广。本文只是对各类数据内容进行了简单挖掘，伴随国际对师范生培养质量重视程度的不断提升，各种新兴科学技术在教育领域的运用备受关注，经过人们对数据挖掘技术的深度探究，这些技术在师范生培养质量评估中更会被重视。数据挖掘技术在教学领域中的普遍运用，一定能带定高校教育监管的革新和发展。

3结语

师范生培养质量的优劣会对我国未来从业教师的质量、能力等方面产生巨大影响，关系到我国未来的教育事业以及人才培养，对国家未来的富强有直接影响，因此，备受社会各界人士的重视。文中使用数据挖掘的方式对师范生培养的质量进行评估分析，不但具有真实性，更具备引导性。使用数据挖掘的方式来分析同师范生自身能力相关的影响因素以及影响效果，对数据背后存有的各种关联以及潜在的未来趋势进行挖掘，继而通过对影响师范生能力的这些因素的改变，来提升学生的能力，有效减弱不利的方面，最终切实提升师范生的自身能力。

参考文献

[1]孟强,李保华.数据挖掘技术在高校教学质量评估中的应用[J].福建电脑,2016,32(7):49-50,74.

[2]李旭军.数据挖掘技术在高校教学质量评估中的应用[J].重庆科技学院学报(社会科学版),2012(1):177-179.

数据质量范文篇6

一、企业财务数据质量评价的现状

目前随着企业管理职能的增强，企业逐渐提高了对财务数据质量评价的关注，虽然部分企业对于财务数据质量的评价还缺少一定的认识，但就其目前发展来看已初步形成相对完善的质量评价体系和评价标准，就现在财务数据质量评价的主体来看，其企业大多为上市公司，该类型的公司多都具有完善了财务数据管理流程和标准的评价，其次对于财务数据评价方法来看，大都建立了相关的数据模型，通过对数据对比和分析，利用比较分析法、趋势分析法以及其他相关测评方法运用来实现对财务数据的质量评价。就整体的评价流程来看虽然比较系统，但对于快速变化的市场环境来说，只有不断与时俱进，完善财务数据的质量评价体系，才能更好的指导企业生产和经营。

二、企业财务数据质量评价的主要指标

（一）企业盈利性的相关数据质量评价指标。从企业的利润构成来看，主要分为了两部分内容，一种投资利润，一种是企业的实际盈利，站在投资的利润角度看，对于企业财务数据质量评价的主要指标有总资产报酬率、投资回报率以及净资产收益率等，他在一定程度上展现的是企业的资产投入产出的对比，通过对总资产报酬率、投资回报率以及净资产收益率等和分析和评价可以有效的了解企业投资的盈利情况。指标值越高，可以说明企业的投资资产盈利性越强。反之就可以看出企业的投资收益性较差。而站在盈利的利润角度来看，其实际的内容是比较复杂的，具体涵盖了营业利润、投资收益和营业外利润等几个方面，营业利润是企业通过自身的生产和销售来实现的经营利润，是企业利润重要来源。对此的数据质量评价分析，可以通过营业利润占据企业利润总额的具体比率来分析企业的实际盈利情况。

（二）企业资产相关数据质量评价的指标。从企业的资产数据来看，可以通过企业资产周转状况和现金流量的角度来分析和考核数据指标，资产的周转状况也是财务数据的重要组成部分，在一定程度上他和企业的盈利能力和企业的资产结构有很大的关系，具体可以通过资产周转率来分析和评价财务数据，流动资产占比大的企业其资产周转就比较快，对企业的利润也都有一定的影响。在企业的经营过程中需要保持相对稳定的资产周转率才保证企业的经营和发展。与之相比，现金流量的数据分析则比较复杂，具体包括现金流入流出比以及现金周转率的分析等。通过现金流入流出比可以看出企业现金的实际分布情况，运用现金周转率可以有效分析现有企业资金持有量是否合理，看出企业对现金的利用率。以上都是企业财务数据质量评价的重要内容。

综上所述，企业财务数据的质量评价是企业财务管理的重要内容，不仅对于企业经营发展具有一定的指导作用，同时对于企业未来的发展规划也可以提高科学预测数据，新时期完善企业财务数据的质量评价体系是经济和企业发展的要求，在一定程度上，通过对财务数据的科学评价也可以为企业的决策提供发展依据。建立统一的财务管理制度，减少分公司或部门违规操作的可能性，提高对资金管控的效率，从而保证资金安全，促进资金良性循环。因此，在企业内部可以设置一个财务信息平台，将企业的财务发展和战略决策全部纳入信息平台中，以便为企业管理层提供及时可靠的信息。

作者:夏璐 李勤 单位:安徽三联学院

参考文献

数据质量范文篇7

一、加强领导，加强统计数据质量管理

2018年州统计局关于《统计数据质量巩固提升年活动实施办法》下发以后，我局庚即成立了市统计数据质量巩固提升管理领导小组，召开职工会议重点学习了省、州通知精神，并制定《市统计数据质量管理制度》和《市统计数据质量管理责任制》。使全局职工明确了开展统计数据质量年活动的重要意义，明确了加强统计数据质量监管对改进统计工作方法和提升统计人员能力水平的实际意义，为进一步推进我市基层单位统计规范化建设，提高基层人员素质，提升源头数据质量奠定了基础。

二、夯实基础，强化数据质量源头控制

统计工作的高质量是统计数据准确性、科学性的保证，其关键在于基层。一是加强统计基础设施建设。近年来，我们加强了乡镇、部门和“四上企业”统计队伍建设，为乡镇统计站配备了微机等办公用品；市统计局新安装配备了视频会议系统，达到人均配备1台电脑，办公条件较大改善，使其更好地发挥组织领导和综合协调统计工作的职能。二是强化统计数据采集渠道管理。进一步加强统计数据采集渠道和平台建设，经常地深入到企业、乡镇开展业务指导，统计人员队伍相对稳定，业务能力有较大提高，统计联网直报率稳定在100%。三是坚持保障经费、落实待遇、提高素质，保持了工作的连续性。每年都将城乡住户调查“两员”经费补助等经费纳入年度财政预算，有效调动基层统计人员的工作积极性。四是逐步建立健全统计原始证录、统计台帐制度和岗位目标责任制度，推动了整体工作的规范化、制度化。五是加强统计法制建设。每年至少开展两次统计执法大检查，促进了统计基础工作的规范、科学，统计数据的准确、详实；同时利用统计年报会、法制宣传月、“世界统计日”、《统计法》颁布纪念日等时点和平时的业务指导时机开展法制宣传。六是加强基层统计资料的管理和开发利用。我局加强了统计资料的归档管理，重视统计产品的开发，每年都按时做好统计公报、统计年鉴、月度经济信息的，定期对全市经济运行情况进行预测和分析，不定期统计分析和调研报告。七是巩固统计基础规范化建设成就。在完成统计规范化建设验收达标后，我市继续开展”统计规范化建设“回头看”工作，敦促各乡镇、机关和企事业单位加强对原始凭证、统计报表等统计资料的整理、存档，并指导做好统计台账的建立，为基层单位提高统计数据质量和工作水平奠定了基础。八是加强基层统计工作的目标考核管理。开展了对市级统计机构和乡镇统计机构目标考核，进一步夯实了提升统计数据质量的基础性工作。

三、查摆问题，切实加强数据质量监控

各专业统计人员认真开展统计数据质量监管中的问题查摆，综合来看存在如下问题：

（一）统计基础工作方面。一是有的企业或部门存在领导对统计工作不够重视，数据报出比较草率，审核不严的问题。二是基层统计人员少，流动性大，业务素质参差不齐，工作负担重，业务经费紧张，这些情况制约着统计工作的有效开展。三是部分企业统计台帐和统计档案资料仍不完整，存在统计报表依据不够充分的情况。

（二）专业统计业务工作方面

1.综合核算。一是坚持抓好全市统计基础规范化建设工作指导，开展了“回头看”工作。深入到乡镇、企业和市级机关、事业单位对照“六有六化”标准检查统计基础规范化达标及巩固情况，对工作开展不力的提出整改意见，这为提高基层统计源头数据质量奠定了基础。二是加强了部门统计数据的事前事中事后的全程监测，特别是核算支撑指标的报送，要求各部门在季末15日前对当期的发展情况进行预测，提前掌握发展趋势和研判存在的问题；在季末次月5日前报送正式的数据和分析材料，对所报送的数据进行审核和评估，确保数据能客观真实地反映经济发展趋势和实际情况；在上报完数据后根据州统计局审核数据对当前全市经济运行情况进行全面分析，为党委政府提供可靠的决策依据。

存在的问题：主要是收集企业数据存在较大困难，特别是省州属的企业的数据来源于上级反馈，较难及时提供，专业人员克服困难，上门崔报。

2.城乡住户调查。一是完善住户调查工作的相关制度，规范调查工作方法程序。二是规范建立管理台账，要求各调查点辅助每月每户至少访户2次以上，确保源头数据真实可靠。三是加强评估，抓好数据支撑依据，市政府每季度发文要求相关部门提供城乡住户调查相关资料，加大数据的真实性、可靠性。四是加强督导考核工作，我市制定了《市城乡居民收入数据考核表》，每个季度末以通报文件形式对各个调查点数据质量等问题进行通报。五是加强对辅调员和调查户的培训力度，今年上半年就进行了2次集中培训和3次下乡现场指导。

存在的问题：一是部分乡镇领导重视不够，业务人员更换频繁，入户督导指导力度不够。二是部分调查户文化水平较低，记账质量不高。三是部分调查户存在使用计量单位不准确，账本折价、单位数正确性低。

3.工业统计。着重抓好规工业企业统计基础规范化建设，按照规企业统计工作规范的要求，抓好企业统计基础工作：一是完善统计制度，加强对统计法律法规的宣传，特别是让企业知道诚信上报统计数据的重要性。二是抓好统计人员业务素质的提高，要求企业统计人员保持相对稳定，市局专业人员不定期到企业开展直报业务培训指导。三是按统计基础规范化建设要求，检查企业统计数据资料的整理归档，统计台账、网报数据与财务报表是否保持一致。四是做好统计数据评审，结合所掌握和部门提供的情况，对当期数据进行审核和评估，确保客观真实地反映规上工业企业发展趋势。

存在的问题：一是企业结算方式和时间与统计上的时间和口径有一定的差异，导致数据不一致的现象还是存在。二是企业统计报表存在重数据、轻文字说明和分析的情况。三是部分企业统计人员更换过于频繁，对报表质量有较大影响。

4.农村经济统计。农业产值核算方面：加强与农口部门的联系，做好农业生产季度和年度数据的审核和评估，确保各项数据的客观真实。乡镇社会经济基本情况年报方面：一是加强乡镇统计基础工作规范建设监管，加强统计人员对报表业务的培训指导，督促做好电子统计台账的录入；二是改进工作方法，推广“三查三审”的方法，三查即：一查逻辑和数量关系；二查计量单位是否准确；三查属性指标是否正确。三审即：一是乡（镇）统计自审；二是农经部门初审；三是统计业务人员终审。

存在的问题：一是报表催收难，基层单位人员不稳定是报表上报不及时的主要因素。二是农业产值统计所依据的农产品中没有野生中药材、野生食用菌等产品采集量的统计，没有真实反应实际情况。

5.贸经统计。包括批发零售、住宿餐饮部分，特别是限上企业在联网直报数据质量监管上得到高度重视。一是协助企业完善统计制度、统计流程，不定期对企业报表人员的培训和指导。二是深入企业对统计报表、统计台账、原始资料、财务报表等数据的一致性核实，要求企业规范归档管理统计资料。三是加强企业报表数据的审核和评估，对出现虚设或下降的情况要注企业填写原因说明，业务人员对当期的数据进行分析比较。

存在的问题：一是我市限上贸经和服务企业少，个体经营者偏多，个体户没有规范的财会账务记录和财务报表。二是部分个体户对网报有抵触，不配合，增加了报表的难度。三是统计人员不稳定，造成直报率的下降。

6.投资统计。一是抓好投资项目入库资料的收集、审核、报送等工作，注重时效，及时跟进，保证投资项目及时纳入统计范畴。二是对投资项目建设情况的督查，对在库的项目单位进行随机抽查，实地核查项目，查看项目建设进程。三是加强投资统计报表的审核评估，对比分析投资量的变动情况，对产生异动的投资项目深入到现场核实检查，确保投资数据的真实可靠。

存在的问题：一是投资项目单位报送入库材料程序不熟悉，造成报送材料时效性下降。二是投资报表制度不完善，报表及相关资料管理有待加强。

7.名录库统计。一是加强与工商、税务、民政、人事等单位的联系，按季度收集名录库更新资料，确保及时更新。二是对重大投资项目、新增“四上”企业等情况，及时与相关专业统计人员一起做好入库资料收集、审核与上报。工作中强化时效性，确保实现“先入库，后报数”的要求。

存在的问题：一是名录库联席会议制度没有延续，相关部门报送材料不主动及时。二是虽然向入库资料报送单位印发了资料报送清单，仍然存在报送资料不齐全，反复送审的情况。

8.统计执法。一是开展常规统计执法检查，通过对企业统计工作的执法检查和业务指导，查对企业账务与网报数据、统计台账以及实际经营情况。二是在执法检查的同时向企业负责人、财会和统计人员宣读统计法规，特别是《统计上失信企业暂行管理办法》受到企业关注。三是针对企业数据出现异动情况时进行专项监督检查，今年针对我市小型电站和十个限上商贸企业及个体经营者报表数据异动情况，我局会同经信、旅游等部门到和企业突击检查，督促整改，确保统计数据的客观真实。

存在的问题：统计执法检查力度不够。

四、强化整改，努力提升统计数据质量

数据质量范文篇8

关键词：入门调查；数据质量；建议

1影响入户调查数据质量的原因

1.1抽样不规范。根据统计学，我们知道用样本数据正确估计总体数据的前提是对样本数据的获得必须是随机抽样。在现实的入户调查方面，许多地方都未遵循随机抽样的原则，而更多的是主观影响的随意抽样。比如当确定了某个抽取的居委会样本后进行住户样本抽样时，抽样原则应该采用等距抽样和半距起点抽样，但是在实际工作中，一些调查员可能由于不懂统计学抽样原则或者其他原因而主观的随意确定要调查的住户。由于抽样的不规范导致了抽样误差的扩大，这自然就影响了入户调查数据的质量。1.2调查员工作效率较低。在统计调查中，调查员对工作的负责意识和其工作质量在很大程度上决定着入户调查数据的质量。调查员接触的是有关调查数据的第一手相关信息资料，并且如实的把数据记录下来，因此调查员的个人情况对入户调查数据的质量有着较大的影响。在实际工作中，由于一些调查员的责任心不强，在对住户进行调查时敷衍了事，调查员的消极态度自然也使得受访者对调查问题不重视，从而降低了获得的数据的质量。1.3入户率低。在进行调查的过程中，很多时候调查员都没有机会进入住户家中进行访问，更不用说保持入户调查数据的质量了。随着上门推销和商业调查越来越多，住户越来越厌烦这种上门调查，这就导致了调查员“入户难”的现象。这样，调查员就不得不改变调查对象，或者在社区内拦截访问。这种做法改变了抽样的原则，导致了较低的入户调查数据质量。

2提高入户调查数据质量的建议

2.1注重多种调查方法的综合运用。我们派遣调查员去进行入户调查的目的就是为了获得住户对调查问题的看法。在设计调查方式的时候，我们可以加入更多的调查方法来替代单一的入户调查。随着科技的进步，如今电话已经是每个家庭必备的物件了。我们就可以综合运用电话调查和入户调查的方式，而且由于电话调查相比于入户调查，更加方便而且可以节省成本，因此我们可以尽量的用电话调查去替代入户的调查方式。2.2规范抽样。在样本抽样时，严格依照统计学抽样的知识，遵循统计学抽样的原则。在对居委会抽样时，按照PPS抽样的方法来抽取需要的居委会样本数据，保证对居委会样本数据的抽取具有科学性和代表性。在对具体住户进行抽样时，调查员不要随意选择，而应该按照等距原则进行样本的抽取，保证抽样分布的科学性代表性。2.3提高调查员的调查技巧。第一，在提问问题时，调查员应该把设计好的每一个问题都向受访者提出，询问的语速要适中，因为假如语速太快可能会给受访者一种问题不重要可以不用认真回答的错觉，而语速太慢则浪费时间容易引起受访者厌烦。虽然调查员有必要把每一个精心设计的问题都向受访者提出，但是这不意味着要求调查员死板读题目，死板读题目会让受访者感觉仿佛被例行公事的审问一般，这会让受访者心里非常不舒服，容易引起对调查的厌烦。正确的做法是，调查员以一种轻松亲切的话语把问题的题意传达给受访者，营造轻快的聊天氛围，这会有助于受访者更认真的回答调查问题。第二，当受访者的答案比较笼统的时候，比如说其答案是不知道或不清楚时，调查员要适时追问。也许，受访者回答“不知道”是因为问题太突兀，因此不知道怎么回答。这就要求调查员对受访者进行一步步的引导，逐渐帮受访者理解问题的含义。第三，调查员在记录数据时，一定要遵循真实的原则，一边听一边做记录。

数据质量范文篇9

关键词：企业管理统计数据质量影响因素

一、前言

现代企业管理越来越离不开企业统计的数据。尽管在计划经济体制下,企业生产经营和管理方式过于简单,其目的也远没现在复杂,只要控制好生产,保质保量完成就行了。但在市场经济条件下,企业作为独立的法人,独立生产,自负盈亏,渐成了产供销一条龙的局面,管理过程也没有以前那么容易,管理方法和手段也层出不穷,管理难度也大大增加。但是,不管采取何种高明的管理方法,其实施都有一个前提,就要对企业生产经营状况及企业内外SWOT进行具体的准确的分析,而这些都离不开统计工作的支持。可以这么说统计数据质量好坏直接导致公司管理运作的好坏,但当前有些地方和企业为了自身短期效益的提高,采取虚报、拒报、迟报这些手段,造成大量统计数据严重失真。那么影响企业统计数据的原因在哪?

二、影响企业统计数据的因素

1.企业管理者角度。作为一个企业领导,本身法制观念淡漠,对统计数据质量重要性意识不高。认为只要统计数据公布朝公司有利的发展角度出来就行,通过虚报统计数据,吸引更多的投资者和客户。基于这个原因,企业管理层要求财务人员兼任统计工作,并结果有领导层统一指示,数据则有财务人员编报。这种统计数据填报的随意性较大,给消费者、投资人及国家税收的危害性也很大。

2.统计人员角度。之前说了很多企业的统计人员大多由企业的财务人员担任,这往往造成统计人员变动随意较大。由于不是专职统计人员,统计工作也自然不会一心一意,而是多心多意,工作重心不会全放在统计数据真实性上,有可能随填一个数字,草草了事,只要交差就行了。

3.原始数据本身角度。由于统计数据有关的原始数据本身就存在很大的人为因素,所以统计数据尽管计算统计过程都是公平的,但原始数据造假现象导致的数据质量水平下降,也是有可能的。如一些记录的不完整、不准确,有时记录数据还出现低级错误,还有些填报的对象不说实话,不报实数,报表经不起仔细推敲,出入很大等等,这些都有可能造成统计数据质量被破坏。

4.统计报表制度角度。我国已经步入多元经济时代,尽管主体仍是市场经济,但很多经济形式呈现多变化趋势。这种多元形式带来经济利益的多元化格式,可是我国的统计报表制度未能与时俱进,仍采取新瓶装旧酒模式,这显然已经不适合当前经济发展的需要。

5.统计标准化角度。建国以来,国家及主管部门对企业的考核评价标准总是随着宏观经济指导思想的调整不断变更,要求上报考核的统计指标由7项增至8项,直至16项,以后又更改8项;一些地区也根据各地的实际需求,相应增加或减少了一些具体上报指标,这必然导致标准不一、互相矛盾现象的发生以及统计标准不齐、不全、不配套现象的普遍存在。

6.统计部门角度。当前,我国的统计部门大多属于政府性质,而且受到传统计划经济体制的影响很严重,统计的习惯大多采用企业逐级向上报送统计资料的单向循环,对于统计数据的结果也并未形成具体有效的核查措施,这样割裂了市场经济条件下,企业作为第一统计信息源,而且企业可以随意填写资料上报,只要合乎情理,基本不会向下循环真实与否。而且整个企业逐级上报手续过程繁杂,已至汇总结果在最后一级已经是“面目全非”,致使统计的数据质量难以保证。

三、提高统计数据质量的建议

1.企业管理者建议。对于企业管理者观念意识淡漠,笔者认为这并不是一朝一夕的事情,商人唯例事图这是自古传统。所以要改变这种观念,需要进一步加大宣传的力度,让其认识到《统计法》的重要性,增加《统计法》对于规范企业统计工作的力度,这也是督促企业管理层转变观念的一大法宝。基于此,统计部门要借助主流媒体刊物宣传《统计法》,以提高各级领导的法制观念意识,认识到如果虚报、瞒报、不实报都会给国家和企业带来严重的影响。

2.统计人员角度建议。从统计人员角度,笔者认为要加强对统计人员职业素质的培养,通过统计人员职责规范的培养力度,让其提高自己的职业能力。同时,企业应该拟设统一统计岗位,让财务和统计脱离,不可由财务人员兼做。这样可以方便统计人员一心一意从事统计数据,不受干扰。

3.原始数据本身角度。原始数据是数据统计质量的关键一环,如何确保原始数据真实性,就需要采取考核机制,从源头上进行把关。对统计上来的原始数据,派人去源头抽检,如发现有一处地方不实,将采取严厉惩罚措施,并复杂,以保证统计的原始信息数据采集中的真实性和准确性。

4.统计报表制度建议。进行统计报表制度改革,是解决统计报表制度不能满足市场需求的唯一方法。改革,主要改革其统计调查的方法体系。而且要对其方法体系进行大刀阔斧的改革。从调查的经济结构、经营方式和经济机制的不同,按照对象、内容和条件、环境不同,分别采取不同的调查方法制表。

5.统计标准化角度建议。对于统计标准化建议,笔者认为,首先要搞好统计调查表的设计。企业综合统计部门应根据上级部门和本企业生产经营管理的需要,会同会计等部门统一设计企业内部一套表,在设计中应体现新的国民经济核算体系,各指标之间应相互联系,相互配套,统计指标的涵义、范围、计算口径应一致。其次,实现原始记录、统计台账的标准化。我们知道,原始记录是业务核算、会计核算、统计核算的共同基础,只有这样才能使三种核算结果相互衔接,口径一致,而要保证核算数字的准确性,要求核算的数字来源,都有真实的原始记录为依据。从原始记录开始一直到整理表、场内报表及三种核算,数字来源通过逐级加工,都是有据可查的。只有这样核算,数字的准确性才有确切的保证。

6.统计部门角度建议。精简机构,双向循环机制,这是改革统计部门层级制度的唯一办法。所谓精简,就是少环节,多内容。而且采取单位和政府双方循环机制。一个巴掌永远拍不响,要双方互动,加强数据交流沟通,才能保证数据统计的实效性。

四、结语

综上所述,明确了企业统计数据质量关键影响因素后,企业就可以有的放矢地做一些改进举措来达到提高统计数据质量的目的。

数据质量范文篇10

一、统计数据质量的含义

传统的统计数据质量仅仅指其准确性,通常用统计估计中的误差来衡量。但如今“质量”的概念被拓宽了，“统计数据质量”的概念也有必要拓宽。目前各国统计机构和有关国际组织对统计数据质量含义的解释和理解仍存在一定的分歧，对统计数据质量应涵盖哪几个方面，还没有统一的标准。各国从本国的实际情况以及对数据质量含义的理解出发，确定了不同的数据质量标准。如英国政府统计数据质量标准是准确性、时效性、有效性、客观性；韩国的质量标准则是适用性、准确性、时效性、可索取性、可比性、有效性。在我国，统计数据质量主要包括统计数据的核心质量、形式质量及延伸质量三大方面。

二、我国统计数据质量管理现状及存在问题

改革开放以来，我国统计人员大胆探索，辛勤实践，在指标体系、调查方法、统计标准、技术手段、数据报送与处理方式等方面进行改革，较好地满足了社会各界对统计信息的需求，推动了统计事业的发展。但是，浮夸风以及片面追求假、大、空现象仍然存在，这些都违背了统计工作的基本要求，阻碍了统计工作的发展。目前我国统计数据质量管理上存在的问题主要有：

1.统计数据失真。统计制度不够完善是造成统计数据失真的内在因素，表现在：统计部门内部各专业在统计方法、指标涵义、口径上还存在一定程度上的不统一；专业间统计方法改革不同步；统计范围、口径的理论值与实际值出入有时还比较大；统计与财会在核算周期上还存在一些差异，并且在统计数据质量管理上各级统计管理部门在统计执法过程中力度不够，对统计过程缺少制约与监督，对统计数据缺乏校验与复查的有力措施。

2.设计时需求不明确，缺乏远见。数据库与文件管理系统的重要区别之一在于不仅存放数据，而且存放数据之间的相关性。相关性不仅表现在数据依存的时间、地点、类型和名称等原始属性上，还会在数据的转移过程中产生再生的相关性。搜集数据阶段使用的方法不正确，应用需求不明确等都会影响数据完整性和准确性。

3.数据处理手段发展不平衡。数据处理手段出现从基层的手工操作到省、国家一级政府统计数据处理的高度信息化。就地域而言，占全国70%以上的地方统计数据处理是手工操作或半手工操作，速度慢、效率底，可靠性差，这与统计的及时性要求不相符合。统计所反映的当前经济现象的真实性难以确定。（编辑：）

4.质量管理监督措施不够健全。由于多数检索系统没有进入实际应用阶段，数据质量的控制和监督往往被人们忽视。绝大多数单位在数据准备、录入阶段缺乏审核等质量控制、监督措施，著录标引的检查，一般采取自己审核或互相审核的方法。缺少科学的统计数据质量评估和监控造成统计数据不同层次脱离实际的偏差，给决策带来极大的不便。

5.统计人员队伍素质不高。基层统计工作薄弱，统计手段落后，统计人员素质比较低，基层统计队伍不稳定都影响了统计数据质量。

三、我国统计数据质量管理问题的原因分析

在目前我国统计数据质量管理中，以单项数据质量管理为主，缺乏综合的、全面的质量管理体系；对数据质量内涵的理解相对来说仍较为狭隘，在实践中主要围绕着数据准确性进行评估，对数据质量的其他方面重视不够；在评估过程中，没有让社会公众和用户充分参与进来，评估机制缺乏必要的透明和有效性，未能取得社会各界对数据资料的充分理解和认可；对于多种经济成分的数据质量评估方法不够明澈；缺乏明确的数据质量管理要求和目标。

从数据质量管理的角度来看，我国统计数据质量管理存在诸多问题的原因在于：

1.统计数据质量理论及其控制技术与政府统计实践脱节。各种统计数据质量控制技术在我国的实际统计工作中的研究和应用不多，对于经常性统计数据质量控制，实际上还主要是采用事后的分析评估和挤水分的方法，而事前的分类预防控制不多，建立误差模型进行分析的也不多，所应用的仅有的一些事后质量控制技术和统计数据质量管理的组织活动没有实现很好的结合，虽然指定了主要统计数据质量的评估方法，但具体方法的应用、由哪些部门负责以及这些部门的质量责任、职权和义务并不明确。

2.统计数据质量管理中的全面质量管理并不全面。全程性上，只重视调查环节，不重视统计设计环节对数据需求的研究，从而影响数据相关性、及时性的提高；全域性上，所实行并取得很大成功的统计数据全面质量管理的措施及经验，主要集中于几个专项的普查，应用范围较窄；全员性上，只重视统计系统内部的人员控制，而对统计系统外部的，占统计工作人员2/3的基层统计人员却无从控制。

3.缺乏明确的质量管理目标和统一的质量管理规范。对统计数据质量管理缺乏明确的质量方针和质量目标，缺乏相对统一的统计数据质量管理标准和规范，导致了统计数据质量的混乱。

4.控制措施与事后评估结果及发现的问题没有很好结合。统计是一项循环往复的过程，因此每一次新的修订统计设计都应反映出上一次数据质量评估的结论以及质量改进的要求。但是从公布实施的统计调查制度上看，事先的控制措施，如填表要求中的平衡关系，逻辑审核关系用于质量控制的设计内容较少。

四、提高我国统计数据质量管理的对策和建议

多年来，国家统计局一直把统计数据放在首要地位，通过不断努力与实践的，摸索出一套方法，即一靠科技，二靠法制，对统计数据实行全面质量管理。在此，结合专家学者对统计数据质量管理的研究，笔者提出一些自己的看法。

1.搞好统计调查方法的改革是提高统计数据质量的前提。国家统计局在《国家统计制度的总体方案》中提出了我国统计调查方法改革的长远目标，即“建立以必要的周期性普查为基础，以经常性的抽样调查为主体，同时辅之以重点调查、科学推算和少量的全面报表综合运用的统计调查方案体系”指明了抽样调查作为新统计调查体系的主题，精简全面统计报表。要提高统计数据质量，必须推广抽样调查方法的应用，它避免了对总体单位的逐一调查和较多的中间环节，在较大程度上减少了各方面对统计数据在调查过程中的干扰，因而使得调查的数据较符合客观实际。它具有事先计算及控制抽样平均误差和便于对样本指标进行检查，避免调查工作中间环节的弄虚作假的特点。大大提高了统计数据的准确性和及时性。

2.强化统计基础工作是提高统计数据质量的保证。首先要搞好统计调查表的设计。企业综合统计部门应根据上级部门和本企业生产经营管理的需要，会同会计等部门统一设计企业内部套表，在设计中应体现新的国民经济核算体系，各指标之间应相互联系，相互配套，统计指标的涵义、范围、计算口径应一致。统计表的设计，统计分类标准和各种编码应当统一，以适应计算机整理、汇总、分析的需要。新的统计报表的采用，可以克服企业统计工作中存在的杂乱、重复、矛盾等弊端，也有利于报表的规范化、系统化，更有利于统计数据的准确性。其次，实现原始记录、统计台账的标准化。我们知道，原始记录是业务核算、会计核算、统计核算的共同基础，只有这样才能使三种核算结果相互衔接，口径一致，而要保证核算数字的准确性，要求核算的数字来源，都有真实的原始记录为依据。从原始记录开始一直到整理、场内报表及三种核算，数字来源通过逐级加工，都是有据可查的。只有这样核算，数字的准确性才有确切的保证。

3.加强统计法制法规建设是提高统计数据质量的法律保障。在企业统计工作中，主观随意性是影响统计数据质量的重要因素。领导者的法制观念和对统计数据质量的重视程度以及统计人员的综合素质，对统计数据质量有着直接的影响。只有具有强烈的事业心和责任感，具有高度的统计法制观念，具有基本的工艺技术知识和统计技能的统计人员，才具有做好统计工作的前提和基础。因此，要加强统计法制建设，健全统计法规，防止某些企业领导和统计人员对统计数据弄虚作假，要确定统计犯罪的界限，作出良性的具体规定，以强化统计法规的法律效力和约束力。应通过典型案件的查处和暴光宣传《统计法》，引起全社会的关注，提高社会公众的法制观念和执法自觉性，使《统计法》真正成为提高统计数据质量的法律保障。

4.提高统计人员的业务素质是提高统计数据质量的关键所在。统计数据质量与统计人员的业务素质和队伍稳定有直接的关系，企业统计人员是提高统计信息最基础、最原始数据的源泉，因此，为了提高统计人员的业务素质，必须搞好他们的上岗和在岗培训，要实行“统计员资格”考试制度，达到合格标准并取得上岗合格证方可上岗。要提高统计人员的统计分析能力，掌握多种使用统计分析方法，例如聚类分析法、判别分析法、回归分析法、相关分析法、主成分分析法等。其次还要提高统计人员对现代统计分析软件的应用能力做到“一专多能”。依靠科技手段快速提供高质量的统计数据。企业还应按规模大小、统计业务的难易程度，配备有一定统计职称的综合统计人员，以提高统计工作质量，保证统计数据的准确性。

5.用科学的统计分析方法对数据质量评估是提高统计数据质量的方法保证。首先，可运用抽样调查法推断总量指标的准确性，它是对全面报表、普查、重点调查的基层统计数据或汇总统计数据进行可靠性检验或误差判断的科学方法。其次，运用回归分析法检测统计数据的可信度。例如，在对汇总数据的评价中，可利用回归分析，发现矛盾，提高数据的可靠性，并可用计算机建立模型，对各类数据纵横比较，以确定其质量。另外，还可用主次因素排列分析图、因果分析图来分析各种统计数据质量。在多种经济成分的统计数据中，要寻求一种能够多因素同时考虑的方法，不能只局限与一些单一因素的评估方法。例如运用模糊评价法等。要加快成立相对独立的专门从事统计数据质量评估的社会终结组织结构，确保统计数据评估的独立性和公正性。

6.加大新的统计技术的应用是提高统计数据质量的必要途径。计算机技术不仅可以实现数据处理高速化、数据传输网络化、数据贮存资源化，从而降低统计数据在人工处理、传输、贮存等环节上的技术性误差和逻辑性差错，而且有利于从机制上形成强有力的统计质量管理体系，维护统计数据管理相对独立性并有效地遏止随意虚报、瞒报以及统计数据质量的其他腐败行为。

总之，提高统计数据质量是统计工作的永恒主题，要在明确什么是统计数据质量的基础上，抓住影响统计数据质量的关键，采取切实有效措施，最大限度地保证提高数据的质量，确保统计三大职能的发挥。

五、结语

统计信息是社会经济信息的主要组成部分，在社会经济生活中发挥着越来越重要的作用。作为其表现形式的统计数据的质量也受到越来越多人的关注。而目前我国的统计数据质量管理，不论是与社会各界的需求相比，还是与相关国际准则的运作要求相比，均存在一定差距。完善我国统计制度是一项长远的任务，这需要统计人员与社会各界的共同努力。

【摘要】我国政府于2002年4月15日正式加入了数据公布通用系统。统计虽然“入世”了，但不论是与社会各界对统计信息的需求相比，还是对统计核算和统计数据公布的国际准则的运作要求相比，我国的统计数据质量目前都还有一定差距。为了更好地满足社会经济发展过程中社会各界对统计数据的需求，使我国统计进一步与国际接轨，有必要对我国统计数据质量管理进行研究。

【关键词】统计数据；质量问题；国家统计局

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