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数据质量最新视觉报道_数据质量核查报告(2024年11月全程跟踪)

内容来源：天津万源聚所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

数据质量

Day1：硕士毕业论文30天冲刺计划今天我花了大量时间说服自己认真对待论文，不能再拖延了𐟘�‚最近的状态一直是心里挂念着论文，但行动上却迟迟不见进展，导致我也不敢出去玩。可能是因为没课了，感觉自己从e人变成了i人，不敢再让论文压着我，想尽快摆脱它𐟘䣀‚ 我大概梳理了一下后续的思路： 𐟅𐯸理论部分：修改文献综述的逻辑决定使用3dfier、FME、TerraScan，查看相关文献，看看是否有其他更优选择确定评估数据质量的指标 𐟅𑯸实践部分：学习软件的使用继续寻找数据加快初稿的完成，质量可以先放一边，重要的是先写出东西来，后期再进行修改之后每天更新的应是每天完成的任务部分。

探索调查方法的奥秘 𐟔 调查方法在科学研究和日常生活中扮演着至关重要的角色。它们不仅能帮助我们找到解决方案，还能引发讨论并做出决策。通过调查，我们可以深入了解那些真正重要的事情，比如咖啡和茶哪个更好？养猫还是养狗？猫王还是甲壳虫乐队？以下是10种不同类型的调查方法，帮助我们解答这些问题。面对面访谈 𐟑劤𙟧簤𘺩⥯𙩝⨰ƒ查或家庭调查，这种调查方法曾经非常受欢迎。研究人员喜欢面对面交流，因为它能让他们更深入地了解受访者的想法和感受。虽然现在在线调查很方便，但访谈仍然有其独特的目的。例如，当研究人员需要讨论一些敏感或私人问题时，他们会选择访谈。熟练的面试官能够让受访者感到安心，从而获得更真实的回应。焦点小组 𐟓Š 焦点小组调查也是亲自进行的，但不同于访谈的是，它涉及的是一群人。小组通常规模较小，但人口结构多样，由主持人领导。焦点小组可能正在测试新产品，或者围绕特定主题进行讨论，通常是热门话题。焦点小组调查的目的是衡量人们在小组环境中对产品的反应，或者让人们与主持人交谈、互动——甚至是争论——并记录小组的行为和态度。这种方法通常是最昂贵的，因为需要支付训练有素的主持人费用，并且需要确保地点，通常在不同的城市，同时需要鼓励参与者出现。面板抽样 𐟎⦝🦊𝦠𗦘碌Ž研究公司维护的小组中招募调查人员的一种方法。这些小组中的成员已经专门报名参加调查。面板抽样的好处是您可以得到肯定的答复，并且可以根据各种标准筛选受访者，以确保您是在与目标受众交谈。然而，数据质量是一个问题。这些人经常收到调查邀请，因此他们可能会匆匆忙忙地浏览它们以发挥自己的创造力并继续进行下一个。此外，如果你不断地从同一小组中挖掘同一个人，你真的得到了一个有代表性的样本吗？网络调查 𐟌 网络调查是通过互联网进行的，它是最常见和最方便的方法之一。通过电子邮件、社交媒体或在线问卷等方式进行调查，可以快速收集大量数据。网络调查的优点是成本低、效率高，但缺点是受访者的参与度可能不高，且数据质量难以保证。电话调查 𐟓ž 电话调查是通过电话进行的调查方法。这种方法适用于那些不方便面对面交谈或网络调查的人群。电话调查的优点是可以直接与受访者沟通，但缺点是受访者可能会因为隐私问题而不愿意参与。问卷调查 𐟓‹ 问卷调查是通过填写问卷来进行的调查方法。这种方法适用于需要收集大量数据的项目。问卷调查的优点是成本低、效率高，但缺点是受访者可能会因为填写问卷的时间过长或问题过于复杂而感到不耐烦。观察法 𐟑€ 观察法是通过观察行为来进行的调查方法。这种方法适用于那些不方便直接询问的问题。观察法的优点是可以直接观察受访者的行为和反应，但缺点是观察者的主观性可能会影响结果。实验法 𐟧ꊥꌦ𓕦˜懲š过控制变量来进行的实验性调查方法。这种方法适用于需要测试新产品或新理论的情况。实验法的优点是可以控制变量，从而得到更准确的结果，但缺点是实验设计和执行的成本较高。统计抽样 𐟓Š 统计抽样是通过随机抽取样本来进行的调查方法。这种方法适用于需要收集总体数据的情况。统计抽样的优点是可以得到代表性的样本，但缺点是抽样误差可能会影响结果的准确性。深度访谈 𐟒슦𗱥𚦨𐈦˜懲š过与受访者进行深入交流来进行的调查方法。这种方法适用于需要了解受访者深层次想法和感受的情况。深度访谈的优点是可以获得更深入的信息，但缺点是受访者的选择性和主观性可能会影响结果。通过以上10种不同类型的调查方法，我们可以更全面地了解问题和现象的本质，从而做出更明智的决策。

经管类论文写作难点大揭秘！𐟓š 写经管类论文可不是一件容易的事，尤其是以下几个方面的难点，可能会让你头疼不已：论文结构与逻辑 𐟏›️ 经管论文通常需要按照固定的结构来写，包括引言、文献综述、方法学、数据分析和结论等部分。合理组织这些组件，让论文逻辑清晰、有条理，可不是一件简单的事。你可能会发现，自己总是写到一半就不知道接下来该写什么，或者写完一段话后总觉得逻辑不顺畅。数据处理与分析 𐟓ˆ 经管领域的研究通常需要大量的数据，收集、整理和分析这些数据也是一大挑战。你可能会遇到数据收集困难、数据质量问题，或者对复杂的统计分析方法掌握不足。尤其是对于那些没有太多编程基础的同学来说，这一部分可能会让你感到非常头疼。理论框架与文献综述 𐟓š 在经管论文中，建立理论框架和深入文献综述是必不可少的。这需要你有扎实的理论基础和深入的文献调研能力。你可能需要阅读大量的文献，然后从中提炼出有用的信息，构建自己的理论框架。这个过程既耗时又耗力，但也是论文质量的关键。语言表达与写作风格 𐟖‹️ 良好的语言表达是论文成败的关键。经管学术写作需要准确而精炼的表达方式，使用行业专业术语并遵守学术写作规范。对于非母语学生来说，这一部分可能会特别困难。你可能需要花费更多的时间和精力来提高自己的英语水平，或者寻找专业的英语润色服务。创新与贡献 𐟚€ 在经管领域，提出新的见解或解决问题的方法是至关重要的。你可能需要找到研究领域的切入点，进行创新性的研究。这需要你有敏锐的洞察力和深厚的专业知识。你可能需要阅读大量的文献，然后从中发现新的研究方向和方法。总之，写经管类论文需要你具备多方面的能力和素质，包括良好的组织能力、数据处理能力、理论框架构建能力、语言表达能力和创新能力。希望这些分享能帮助你更好地应对论文写作的挑战！𐟒ꀀ

中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》。夯实数据治理与融合应用能力基础。指导金融机构健全数据治理体系，完善数据治理制度和数据质量管控机制，积极参加数据管理国家标准(DCMM)贯标评估。加强数据资产积累，全面整合内外部数据，实现全域数据的统一管理、融合共享。强化数据挖掘分析和数据可视化能力建设，形成对业务经营、风险管理、内部控制的基础数据支撑。推进金融领域“数据要素㗢€试点，运用大数据、隐私计算等科技手段，融合应用多维数据，优化金融产品和风控模型，提升金融服务和风险管控质效。

企业ERP失败的四大罪魁祸首为什么企业上了ERP系统反而比不上还累？不上不行，上了就死，这其中的原因不外乎这四个方面。 𐟓Š 数据质量不过关首先，ERP本质上只是一个工具，它的效能依赖于正确的数据输入。但很多企业连数据输入都做不好，输入滞后、员工不配合、数据输入不正确等问题层出不穷。没有高质量的输入，就没有高质量的输出。因此，首先要解决高质量输入的问题。 𐟒𜠧𜺤𙏥𜺦œ‰力的项目经理其次，ERP项目实施中缺乏强有力的项目经理是导致项目受阻的另一大原因。项目推进中，若缺乏统一协调，各部门间往往相互妥协、凑合行事，难以形成合力。因此，选择一位能够全局把控、解决管理难题的项目经理至关重要。同时，系统上线后，持续的运维与优化也同样依赖于一个高效的组织架构。 𐟓 规则与纪律不到位第三，企业需重塑工作文化，强调规则与纪律。在ERP环境下，任何物料变动都应即时反映在系统中。原来的“先使用后补单”习惯必须摒弃，因为ERP要求数据的实时性与准确性。若数据滞后或失真，将直接影响生产计划的执行与产品的最终质量。因此，培养全员遵守流程、及时录入变更数据的习惯是ERP成功应用的基础。 𐟓ˆ 数据应用不深入而最为关键的第四点，在于ERP数据的深度应用。即便ERP系统本身运行无误，若数据未能得到有效分析与应用，其价值也将大打折扣。后续的数字化工具如MAS、IBS、SM等的集成，更是依赖于准确的数据基础。若仅满足于数据的收集与报表的生成，而忽视了对数据的深度挖掘与问题解决，那么整个系统的投资便失去了意义。综上所述，ERP系统应用不佳的根源多在于管理、组织与人员层面的不足，而非系统本身的问题。因此，企业应着重从这四个方面入手，不断优化与提升，以实现ERP系统的最大效益。您的企业是否也面临类似挑战？欢迎分享您的经验与见解。

𐟓Š 数据分析基础：数据治理的核心概念 𐟤” 你是否曾疑惑，数据治理到底是什么？其实，数据治理是组织内部对数据资产的管理过程，涵盖了数据的获取、整合、质量、安全、合规性、可用性和生命周期管理等多个方面。简单来说，数据治理的目的是确保数据在整个组织中被有效、一致和安全地使用。 𐟑堦•𐦍𛧐†是一个跨部门的协作过程，通常需要IT、业务、法律和合规等多个部门的参与。通过有效的数据治理，组织可以提高数据的业务价值，降低风险，并确保数据的持续可用性。 𐟓‹ 数据治理通常包括以下几个关键组成部分：数据策略：定义数据管理的基本原则和目标。数据架构：设计和管理数据的结构和存储方式。数据质量：确保数据的准确性和完整性。数据安全：保护数据免受未经授权的访问和攻击。数据合规性：遵守相关法律法规和行业标准。数据生命周期管理：管理数据的创建、使用和销毁。数据隐私：保护个人隐私和数据安全。数据访问和权限管理：控制谁可以访问哪些数据。数据监控和审计：监控数据的合规性和安全性。数据报告和分析：利用数据洞察业务趋势和机会。 𐟓ˆ 数据治理的三个重要阶段包括：规范保障：以数据仓库为核心，进行元数据管理，确保数据的规范性和一致性。资产管理：管理数据的资产，包括元数据管理和主数据管理，确保数据的准确性和完整性。开放运营：实现业务与技术贯通，管理与经营对接，通过数据驱动开发、运营和数据开放，促进数据的共享和利用。 𐟔 通过这三个阶段，组织可以逐步建立和完善数据治理体系，从而更好地利用和管理数据资产，提升整体竞争力。

集水样前处理、检测分析、数据处理于一体自动化，系统支持24小时无休工作，灵活的组合检测能力可实现‘即插即用’的模块化分析模组，自带多种自动化数据质量控制功能……近日，九江市智慧水质监测实验室投入运行一套全自动AI水检系统，这标志着我市生态环境监测迈上现代化、智能化、标准化、流程化的新台阶。截至目前，九江市智慧水质监测实验室已配备水19项常规检测指标设备（以最大样品检测量计算），单日最大样品检测量为105个，最多可扩展44项检测指标。与传统实验室检测模式下人员投入相比，将明显减少人力投入，显著降低经济成本。为切实推进新技术、新装备在生态环境监测领域的应用，11月18日，市生态环境局党委书记、局长张南到市生态环境预警应急管控中心实验室，专题调研生态环境智慧监测能力提升工作。在听取设备设施情况介绍后，张南仔细观摩了工作人员利用该套系统进行采水检水的全过程，详细询问了其系统组成、技术优势和应用推广计划，与技术人员进行了深入交流，对系统优化改进提出了合理化建议。张南对中心实验室项目建设情况与标准化管理工作给予肯定，鼓励大家先行先试，在确保监测数据“真、准、全”上狠下功夫，全力提升全市生态环境监管效能。张南指出，生态环境监测是生态环境保护工作的“千里眼”和“顺风耳”，要按照生态环境监管能力提升三年行动要求，统筹各项资源，坚持因地制宜，把各项部署安排落到实处，充分发挥生态环境监测对美丽九江建设的支撑、引领和服务作用。要坚持“一盘棋”统筹，科学系统谋划全市生态环境监测工作，以资质项目申请、仪器设备采购、实验室升级改造等为抓手，补短板、强弱项，全面加强监测基础能力，持续改善监测数据质量，加速推进生态环境监测数智化转型。要进一步完善管理制度，聚焦加强队伍建设，培养技术骨干，加快培养一批素质优良、技术过硬、本领高强的生态环境监测人才队伍，切实提升生态环境监测现代化水平。市生态环境局相关负责同志陪同调研。

【西夏区统计局深入企业开展入库企业指导工作】为进一步夯实工业统计基层基础,提升新入库企业统计源头数据质量，西夏区统计局以问题为导向，深入拟入规企业实地指导企业提供入库资料。西夏区工业专业干部先后到宁夏创盛新材料科技有限公司、宁夏农垦饲料有限责任公司等7家拟入规企业，现场对企业准备的入库明细表、入库单、销售明细表及发票等原始凭证进行一一核对，并与企业统计员深入沟通交流，对准备资料中存在的问题进行讲解和指导，要求企业按照要求整理，规范企业统计工作。此次入库企业业务指导工作，进一步体现了统计靠前服务的意识，规范了企业数据统计流程，为高效高质量完成入库工作顺畅运行打下坚实基础。

老颜武主持召开市政府常务会议 11月13日，市委副书记、市长老颜武主持召开市政府常务会议，传达学习新修改的《中华人民共和国统计法》和2024年全省统计法治工作会议精神并研究我市贯彻落实意见；审议通过《朝阳市政府领导班子及其成员2024年度耕地保护和粮食安全重点工作职责清单》《朝阳市支持花卉产业高质量发展的十八条措施》，研究部署重点工作。会议指出数据统计是政府制定政策、科学规划的重要依据。各县（市）区、各部门要高度重视，认真组织学习，压紧压实责任，带头增强依法统计、据实统计的自觉性。要开展全面自查，对标对表《中华人民共和国统计法》和统计工作相关要求深入自查自纠，夯实统计数据质量，切实提高统计工作法治化水平。要强化监督检查，加强统计监督、审计监督、纪律监督协同联动，及时发现问题、及时纠正偏差，对统计数据造假等行为“零容忍”。会议强调粮食安全是“国之大者”，耕地是粮食生产的“命根子”，两者都事关大局稳定和民生福祉。各县（市）区、各部门要深入学习贯彻习近平总书记关于“三农”工作重要论述，时刻保持责任感和使命感，严守耕地红线，稳定粮食播种面积，夯实粮食安全根基。要扛牢责任，对照清单认真梳理各项工作，逐项研究推动解决。要坚持目标导向，认真抓好落实，确保完成全年目标任务。要提前谋划明年工作，明确目标任务，扎实推动粮食产业平稳健康发展。要持续用力发力，积极向上争取，用好政策资金，高质量推进耕地保护、高标准农田、设施农业、玉米单产提升等农业重点项目建设，牢牢守住耕地保护红线和粮食安全底线。会议强调花卉产业是朝阳的一张靓丽名片，是重要的富民强村工程。要持续做大体量，用足用好奖补资金、贷款贴息等政策，积极引导农户扩大花卉生产，切实提升龙头企业、新型农业经营主体规模，持续提高花卉产量。要不断提升品质，积极推动重点企业与高校、院所合作开展科研攻关，提升研发能力；探索创新花卉衍生产品，扩大品牌知名度和影响力，提升产品附加值。要强化人才保障，培好育强本土人才，柔性引进外来人才，着力提升高素质农民培育质量，持续做大做强花卉产业，为朝阳全面振兴取得新突破贡献力量。会议还研究了其他事项。

人类与机器决策的不确定性：相似与差异决策的不确定性是我们在日常生活中经常遇到的问题。无论是人类还是机器，决策过程都可能因为信息的不完整性、知识的有限性以及环境的复杂性而充满不确定性。𐟤” 𐟑堤𚺧𑻥†𓧭–的不确定性人类决策的不确定性源于我们信息的不完全、知识的有限以及环境的复杂。我们的大脑常常受到主观认知、情感和经验的影响，这可能导致我们做出带有偏见的决策。例如，我们可能会因为过去的经验而过度自信，或者因为情感的影响而做出不理智的选择。这些因素都增加了人类决策的不确定性。 𐟤– 机器决策的不确定性机器决策的不确定性则主要源于机器学习算法的限制以及数据的不完整性和不准确性。机器学习算法通过训练数据来提取模式和规律，然后根据这些模式和规律进行预测和决策。然而，由于数据的限制和算法的局限性，机器决策往往存在一定的误差和不确定性。 𐟔„ 相似与差异尽管人类决策和机器决策的不确定性在某些方面是相似的，但它们也存在着显著的差异。人类决策的不确定性更多地受到主观意识和情感因素的影响，而机器决策的不确定性则更多地受到算法和数据的限制。此外，机器决策的不确定性可以通过改进算法和提高数据质量来减少，而人类决策的不确定性则很难完全消除。 𐟓ˆ 总结无论是人类还是机器，决策的不确定性都是一个不可避免的问题。理解这些不确定性的来源和影响因素，可以帮助我们更好地应对决策过程中的挑战，从而做出更明智的选择。