空间数据质量特性与质量控制
范志坚1，2,方源敏1,汪虹2
(1.昆明理工大学国土资源工程学院昆明 650093;2.云南省基础地理信息中心昆明 650034)
摘要：本文主要讨论空间数据质量特性、质量控制所涉及的内容。结合笔者最近从事空间数据库建库的具体实践和工作体会，探讨从位置精度、属性精度、时间精度、数据完整性和逻辑一致性等方面对数据质量进行全面控制，最终建成一个质量可靠的空间数据库。
关键词：地理信息系统；空间数据库；空间数据；质量特性；质量控制
Quality characteristic and Quality control of Spatial data
Fan Zhi-jian1，2，Fang Yuan-min1，Wang-Hong2
(1.Faculty of Land Resources Engineering，Kunming University of Science and Technology，Kunming 650093，China；2.Yunnan Provincial Geomatics center，Kunming 650034，China) Abstract：This paper mainly talks over contents which are involved with quality characteristic and quality control of spatial data．Integrating with concrete practice and work experience which the writer has recently been engaged in establishing spatial database,a very comprehensive control of
data quality should be discussed from aspects of positional accuracy、attribute accuracy、temporal accuracy、data compression、as well as logic conformance and so on．Finally，a dependable spatial database should be set up．
Key words：GIS；spatial database；spatial data；quality characteristic；quality control
0 引言
空间数据库是随着地理信息系统(GIS)的开发和应用而发展起来的数据库新技术，它是地理信息系统的重要组成部份，是地理信息系统应用部份的前题和基础。空间数据库为此建立了如实体、关系、数据独立性、完整性、数据操作、资源共享等一系列基本概念。以空间数据存储和操作为对象的空间数据库，把被管理的数据从一维推向了二维、三维甚至更高维。空间数据库是一种应用于空间数据处理与信息分析领域的具有工程性质的数据库，它所管理的对象主要是空间实体。在空间数据库中，空间数据质量的好坏，直接影响到空间数据库的经济效益和社会效益。
要得到高质量的空间数据，最重要的是在空间数据生产和使用过程中进行质量管理和质量控制。通过质量管理和质量控制，可以分析影响产品质量的原因，进而提高空间数据的质量。空间数据的质量是空间数据库生存和发展的保障，缺少质量指标的空间数据将无法得到用户的信任，且直接影响到地理信息系统应用、分析、决策的正确性
和可靠性。由此可知，空间数据质量是空间数据库的生命线。
1 空间数据库中的误差
空间数据库建立后，数据库中的误差包含了原始数据的误差和数据库建库所引入的误差。
1.1 原始数据的误差
原始数据是指空间数据库建设时所包含的基本的数字化数据。它未经过任何地理信息系统的分析处理。原始数据的误差可分为源误差、处理误差和应用误差等三种类型。
源误差：源误差是指数据采集和录入中产生的误差。包括遥感数据、测量数据、属性记录、GPS数据、地图、地图数字化精度等的误差。
处理误差：处理误差是指数据录入后进行空间数据处理过程中产生的误差。包括几何改正、坐标变换和比例变换、投影变换、几何数据的编辑、属性数据的编辑、空间分析（如多边形叠置、数据层叠加时的冗余多边形等）、图形化简（数据压缩和曲线光滑）、数据格式转换、计算机裁切误差、空间内插、矢量－栅格数据的相互转换等。
使用误差：使用误差是指空间数据被使用过程中出现的误差。包括数据的完备程度、时间的有效性（即现势性）、拓扑关系的正确性、缺乏数据的质量报告、由应用模型引起的误差等。
以上三种误差中，数据处理误差远远小于源误差，使用误差看来不属于数据本身的误差，但是这些因素直接影响到应用的效果，所以也应列为空间数据误差的范畴。
1.2 空间数据库建库所引入的误差
空间数据库中的多源数据，经过基础地理信息数据库系统管理平台的各种分析、处理后，可以形成新的数据和最后产品。在这个过程中还会产生新的误差，这些误差包括：计算误差、拓扑叠加分析引起的数据误差以及GIS中的误差传播问题。
计算误差：计算机能否按需要的精度存储和处理数据，主要取决于计算机字长。在计算机字长不够的情况下进行许多大数据的运算时，会出现较大的舍入误差。图形图像处理的算法选择也与计算误差相关。数据处理过程中引入的计算误差一般还是较小，特别是与数据源误差相比，此项误差是可以忽略不计的。
拓扑叠加分析引起的数据误差：叠加分析是地理信息系统中很常用的一种分析方法。通过同一地区不同内容的多幅地图的叠加组合，产生新的图形和属性信息。在这个过程中，往往产生拓扑匹配、位置和属性方面的数据质量问题。由于叠加时，多边形的边界可能不完全重合，从而产生若干无意义的多边形。对这些无意义多边形进行处理的结果往往会改变边界线的位置。叠加后形成的新的多边形，其属性值的确定也可能存在属性组合带来的误差。
地理信息系统中的误差传播问题：地理信息系统中，由于从数据来源、空间数据库建立到空间数据库的操作和使用都引入了各种误差因素，特别是空间数据集成与整合所引入的误差。因此空间数据库系统应用分析的最终结果中也包含了这些误差因素的影响。误差传播的研究目的就是研究初始过程和中间过程中引入的误差因素对于最后
1数据管理架构 1.1数据管理平台功能蓝图 数据管理就是对交易中心现有的业务支撑系统的数据进行统一的数据管理、质量管控、并且通过标准的共享模式，实现核心数据统一存储，维护和使用的问题，提升交易中心现有数据的安全存储和高效使用等能力，并更加深入地进行数据挖掘等工作，为中心创造更多的价值。未来的数据管理平台将对中心现有系统的数据进行统一的数据的整合、数据的管控，并运用数据进行统一的服务管控来提升服务共享的水平，为中心的服务提供全方面的数据支撑。数据管理平台的功能蓝图如图所示： ●数据整合域，是对现有业务系统的数据进行采集和清洗转换，并对采集过程中的数 据进行质量检测，来确保整合数据的准确性和可靠性。 ●数据管控域，对采集到数据按照其不同的属性进行分类存储管控，对数据的质量、 数据的安全以及信息的生命周期进行统一的管理，并对数据在使用过程的各种信息 进行统计分析。 ●服务共享域，利用数据管理平台已有的数据资源，进行自定义的数据服务配置， 定制出符合要求的服务，进行相关服务流程的编排，通过数据中心将服务进行发布。
●服务管理域，主要是对提供的服务进行管理，包括服务应用的管理，服务流程的管 理以及服务监控。 1.2数据集成 数据整合就是将离散于各个业务系统中的数据进行集中化。数据整合阶段主要分为以下三个步骤执行： ●数据类型识别 根据业务使用情况分析目前各个系统中的数据实体，其中哪些是主数据，哪些是非主数据但需要共享的数据，哪些是私有数据。数据类型会作为制定同步规则和清洗规则的重要依据。 ●数据同步规则确定 分析采集的各种数据需要达到的同步频率，从实时、准实时到天、月不等，针对不同的同步频率需求结合每次同步的数据量来选择同步方式，ETL（抽取-转化-加载）和ESB（企业服务总线）分别适用于不同场景。ETL本身也有多种具体的技术手段来实现各种情况下的同步，如Hotplug、全表对比、时间戳等。在这里，将根据不同的数据类别和数据使用频度和需求频度等情况，制定出相应的数据同步的机制，采用实时数据整合和批量数据整合两种方式进行数据的整合。 ●数据清洗规则确定 在进行数据整合过程中，由于不同系统中可能重复出现的数据，以及数据本身的缺失和错误等问题，为了避免由于不同系统中相同数据由于编码规则、格式之间的差异，在清洗过程中需要制定统一的数据清洗规则，对数据进行清洗和转换，确保数据管理平台中的数据能够保持一致性。 同时，在数据清洗的过程中，需要对采集数据的质量以及清洗后数据的质量进行检测。其中，在数据采集过程中，对采集的数据进行整合，确保采集的数据都能满足质量要求，能够通过正确的清洗和转换；对于转换完成的数据，通过再次的检测，保证转换数据的一致性和正确性，从而确保数据的准确行和权威性。
银行监管统计数据质量管理良好标准 （试行DOC版） 本标准适用范围为根据《银行业监管统计管理暂行办法》(2004年第6号主席令)开展监管统计工作的全部银行业金融机构（下文简称“银行”）。标准的总体框架包含5方面要素，分别为：组织机构及人员，制度建设，系统保障和数据标准，数据质量的监控、检查与评价，数据的报送、应用和存储。5方面要素下共有15项原则，每项原则下有若干具体标准，共61条标准。 （一）组织机构及人员 原则1 组织领导 银行董事会和高级管理层高度重视并积极推动本行数据质量管理和监管统计工作，明确政策和目标，建立机制和流程，落实各环节责任。 具体标准： 1.1银行董事会制定明确的政策，将本行数据质量管理纳入内控合规体系和战略规划之中，并定期对其有效性和执行情况进行评估。 1.2银行高级管理层确立数据质量管理的目标，建立机制和流程，明确职权和责任，定期对本行数据质量管理水平进行评估，并有效落实数据质量问责制。
1.3银行法定代表人或主要负责人对本行监管统计数据的真实性负责，亲自或委派领导班子成员（以下简称“主管领导”）组织领导监管统计工作，对制度性变革等重大监管统计事项能够及时研究部署，在资源调配方面予以充分支持和保障。 原则2 归口管理 银行对监管统计工作实行统一管理、分级负责的管理体制，确定归口管理部门组织管理本机构的监管统计工作。 具体标准： 2.1银行总行确定监管统计归口管理部门，授权其负责全行监管统计领导、组织、协调和管理工作。 2.2总行归口管理部门根据授权负责制定全行监管统计工作制度和流程，提出监管统计数据质量管理措施，协调和督促其他相关业务部门，共同做好监管统计工作，定期检查并发现监管统计数据质量存在的问题，提出合理化建议，向主管领导报告。 2.3银行各级分支机构确定相应的归口管理部门，负责本级机构监管统计工作，在总行归口管理部门统一领导下，有效履行监管统计相关职责。 原则3 岗位设置 银行在监管统计归口管理部门和其他相关业务部门设立相应的监管统计岗位，岗位职责明确，并配备能满足岗位履职所需的资源。 具体标准： 3.1银行在监管统计归口管理部门设立与本行业务规模和复
空间数据质量特性与质量控制 范志坚1，2,方源敏1,汪虹2 (1.昆明理工大学国土资源工程学院昆明 650093;2.云南省基础地理信息中心昆明 650034) 摘要：本文主要讨论空间数据质量特性、质量控制所涉及的内容。结合笔者最近从事空间数 据库建库的具体实践和工作体会，探讨从位置精度、属性精度、时间精度、数据完整性和逻辑一致性等方面对数据质量进行全面控制，最终建成一个质量可靠的空间数据库。 关键词：地理信息系统；空间数据库；空间数据；质量特性；质量控制 Quality characteristic and Quality control of Spatial data Fan Zhi-jian1，2，Fang Yuan-min1，Wang-Hong2 (1.Faculty of Land Resources Engineering，Kunming University of Science and Technology，Kunming 650093，China；2.Yunnan Provincial Geomatics center，Kunming 650034，China) Abstract：This paper mainly talks over contents which are involved with quality characteristic and quality control of spatial data．Integrating with concrete practice and work experience which the writer has recently been engaged in establishing spatial database,a very comprehensive control of data quality should be discussed from aspects of positional accuracy、attribute accuracy、temporal accuracy、data compression、as well as logic conformance and so on．Finally，a dependable spatial database should be set up． Key words：GIS；spatial database；spatial data；quality characteristic；quality control 0 引言 空间数据库是随着地理信息系统(GIS)的开发和应用而发展起来的数据库新技术，它是地理信息系统的重要组成部份，是地理信息系统应用部份的前题和基础。空间数据库为此建立了如实体、关系、数据独立性、完整性、数据操作、资源共享等一系列基本概念。以空间数据存储和操作为对象的空间数据库，把被管理的数据从一维推向了二维、三维甚至更高维。空间数据库是一种应用于空间数据处理与信息分析领域的具有工程性质的数据库，它所管理的对象主要是空间实体。在空间数据库中，空间数据质量的好坏，直接影响到空间数据库的经济效益和社会效益。 要得到高质量的空间数据，最重要的是在空间数据生产和使用过程中进行质量管理和质量控制。通过质量管理和质量控制，可以分析影响产品质量的原因，进而提高空间数据的质量。空间数据的质量是空间数据库生存和发展的保障，缺少质量指标的空间数据将无法得到用户的信任，且直接影响到地理信息系统应用、分析、决策的正确性和可靠性。由此可知，空间数据质量是空间数据库的生
2017年质量管理体系数据分析报告 一、综合概述 2017年集团发展稳中求胜，在建项目管理体系均正常运行，过程均在受控状态。项目的管理、收益、声誉得到改善，提高了公司的市场竞争力。通过对施工过程控制，体现了质量、环境、职业健康安全管理的有效性，使一些管理瑕疵和产品瑕疵得到改进和改正。对体系运行的适宜性和有效性提供了支撑，使企业赢得了良好地信誉和效益。 二、数据分析范围本年度数据分析范围包括所有在建项目和集团体系覆盖范围的管理控制、运行过程有关的信息范围，对数据的收取采取了调查、交谈、现场采集记录等方式。对体系覆盖的绩效、监视结果、资源配置情况等相关数据进行了评价。 三、数据分析过程数据采集监控点放在施工组织设计、工期进度、施工过程、产品质量抽样等关键点上。得出了施工组织的策划率、进度偏差、工序检查合格率、分部分项合格率、强度合格率、不合格纠正预防控制率等数据。分析得出了企业项目管理的实用信息，产品的符合性及其趋势。 1、施工组织设计 施工的组织设计采取项目经理组织项目编制，分公司技术负责人审核批准后报集团总工程师审批的控制流程。检查项目的施工组织设计编制率100%，审批率100%。建筑产品从管理源头上得到了有效
控制，重难点专项施工方案项目组织专家进行评审。施工组织设计得到业主、监理审批并备案。 2、施工进度 项目的施工进度与合同工期比较都有拖延，拖延率达100%。其中原因各不相同。有业主征地滞后拖延工期、有气候（雨、雪）原因拖延工期、有业主设计优化更改设计造成工期拖延、有工程款支付不到位停工（待工）造成工期拖延、有甲供材料不及时停工待料造成工期滞后。这些原因都普遍存在各个项目上，工期的拖延采取的措施包括：协商业主让步延后工期、按照合同条款索赔工期、缩短关键线路工序的施工持续时间满足工期要求。 针对工期滞后的普遍性，检查组对工期的处置进行了审查跟踪，发现一些不利项目的趋势： （1）、提出的索赔事实与索赔证据衔接不紧，有代沟，容易遭到业主的反索赔。 （2）、协商的手段和方式粗暴，一度追求目标得到赔偿，忽略协商的知识、技巧、逻辑思维、时机动机，索赔的赔偿率不高。 （3）、管理上存在超前意识不强，对一些可以预测估计的气象、地质、技术的应急、物质、机械、资金储备不足。 3、施工过程针对公司的经营范围，公司的技术性密集、劳动力密集的特点。一些特殊的施工过程控制存在瑕疵，对管理提出了较大要求。我们跟踪检查发现回访工程中对于填充墙体裂缝、卫生间，
银行监管统计数据质量管理良好标准试行银监 发 SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#
附件一： 银行监管统计数据质量管理良好标准 （试行） 本标准适用范围为根据《银行业监管统计管理暂行办法》(2004年第6号主席令)开展监管统计工作的全部银行业金融机构（下文简称“银行”）。标准的总体框架包含5方面要素，分别为：组织机构及人员，制度建设，系统保障和数据标准，数据质量的监控、检查与评价，数据的报送、应用和存储。5方面要素下共有15项原则，每项原则下有若干具体标准，共61条标准。 （一）组织机构及人员 原则1 组织领导 银行董事会和高级管理层高度重视并积极推动本行数据质量管理和监管统计工作，明确政策和目标，建立机制和流程，落实各环节责任。 具体标准： 银行董事会制定明确的政策，将本行数据质量管理纳入内控合规体系和战略规划之中，并定期对其有效性和执行情况进行评估。
银行高级管理层确立数据质量管理的目标，建立机制和流程，明确职权和责任，定期对本行数据质量管理水平进行评估，并有效落实数据质量问责制。 银行法定代表人或主要负责人对本行监管统计数据的真实性负责，亲自或委派领导班子成员（以下简称“主管领导”）组织领导监管统计工作，对制度性变革等重大监管统计事项能够及时研究部署，在资源调配方面予以充分支持和保障。 原则2 归口管理 银行对监管统计工作实行统一管理、分级负责的管理体制，确定归口管理部门组织管理本机构的监管统计工作。 具体标准： 银行总行确定监管统计归口管理部门，授权其负责全行监管统计领导、组织、协调和管理工作。 总行归口管理部门根据授权负责制定全行监管统计工作制度和流程，提出监管统计数据质量管理措施，协调和督促其他相关业务部门，共同做好监管统计工作，定期检查并发现监管统计数据质量存在的问题，提出合理化建议，向主管领导报告。 银行各级分支机构确定相应的归口管理部门，负责本级机构监管统计工作，在总行归口管理部门统一领导下，有效履行监管统计相关职责。 原则3 岗位设置
信息安全及数据质量保障方案 信息安全的实质就是要保护信息系统或信息网络中的信息资源免受各种类型的威胁、干扰和破坏，即保证信息的安全性和信息数据的质量。为贯彻遵守《中华人民共和国安全生产法》等相关法律法规规定以及国家、地方关于安全生产的方针、政策，落实安全生产责任制，加强对生产（特别是工程施工和维护服务）的安全管理，保障从业人员安全和健康，减少经济损失，制定信息安全及数据质量保障方案有其必要。 概述 在安防信息安全方面，IP产品和系统在安防市场得到了广泛的应用。在安防系统保障信息安全或数据安全，主要有如下两方面： 1、数据本身的安全，主要是指采用密码算法对数据进行主动保护，如数据保密、数据完整性、登陆安防管理系统双向身份认证等； 2、数据保护的安全，主要是采用安全的数据信息存储手段对数据的保护，如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段保证数据保存的安全，数据安全是一种主动的保护措施。 数据安全的基本特点：信息不能被其他不应获得者获得。在数据的存储过程中需要有保密性相关的设定，防止数据外泄。视频监控系统中的系统日志文件和视频录像文件显而易见需要防止外泄；数据完整性指在传输、存储信息数据的过程中，确保信息或数据不被未授权的篡改或在篡改后能够被迅速发现。在前端视频流通过IP传输网络传输到视频存储系统，以及视频存储网络的各个环节都必须考虑相应的防护措施；
威胁数据安全的主要因素：威胁数据安全的主要因素包括：存储设备物理损坏、操作失误、非法侵入、病毒感染、信息窃取、自然灾害、电源故障、电磁干扰。随着视频监控技术与计算机信息技术的不断融合，视频监控系统的数据信息安全也成为产品研发、系统设计及实施过程必须认真考虑的环节之一。 要正确实施视频监控系统的数据信息安全，按照安防行业应用特点结合信息安全技术是较好的选择。 我公司将在如下几方面做好信息安全及数据质量的保障 为确保企业信息安全，要坚持积极防御，综合防范的方针，全面提高信息安全防护能力。实施对企业的信息安全管理，建设信息安全管理体系，建立完善的安全管理制度，将信息安全管理自始至终贯彻落实于信息管理系统的方方面面，企业信息安全才能得以实现。企业信息安全的解决方案，具体表现在以下三个方面： 一、制定信息数据安全制度： 在IT安全技术防范的规则中，制定正确的安全制度保证日常数据信息的使用合规。 1、对应用系统使用、产生的介质或数据按其重要性进行分类，对存放有重要数据的介质（硬盘、移动存储设备），必须备份2份数量，并分别存放在不同的安全地方(防火、防高温、防震、防磁、防静电及防盗)，建立严格的保密保管制度； 2、保留在机房内的重要数据，应为系统有效运行所必需的最少数量即一套，除此之外禁止保留在机房内； 3、根据数据的保密规定和用途，确定使用人员的存取权限、存取方式和审
1数据管理架构 1.1 数据管理平台功能蓝图 数据管理就是对交易中心现有的业务支撑系统的数据进行统一的数据管理、质量管控、并且通过标准的共享模式，实现核心数据统一存储，维护和使用的问题，提升交易中心现有数据的安全存储和高效使用等能力，并更加深入地进行数据挖掘等工作，为中心创造更多的价值。未来的数据管理平台将对中心现有系统的数据进行统一的数据的整合、数据的管控，并运用数据进行统一的服务管控来提升服务共享的水平，为中心的服务提供全方面的数据支撑。数据管理平台的功能蓝图如图所示： ●数据整合域，是对现有业务系统的数据进行采集和清洗转换，并对采集过程中的数 据进行质量检测，来确保整合数据的准确性和可靠性。 ●数据管控域，对采集到数据按照其不同的属性进行分类存储管控，对数据的质量、 数据的安全以及信息的生命周期进行统一的管理，并对数据在使用过程的各种信息 进行统计分析。 ●服务共享域，利用数据管理平台已有的数据资源，进行自定义的数据服务配置， 定制出符合要求的服务，进行相关服务流程的编排，通过数据中心将服务进行发布。
●服务管理域，主要是对提供的服务进行管理，包括服务应用的管理，服务流程的管 理以及服务监控。 1.2 数据集成 数据整合就是将离散于各个业务系统中的数据进行集中化。数据整合阶段主要分为以下三个步骤执行： ●数据类型识别 根据业务使用情况分析目前各个系统中的数据实体，其中哪些是主数据，哪些是非主数据但需要共享的数据，哪些是私有数据。数据类型会作为制定同步规则和清洗规则的重要依据。 ●数据同步规则确定 分析采集的各种数据需要达到的同步频率，从实时、准实时到天、月不等，针对不同的同步频率需求结合每次同步的数据量来选择同步方式，ETL（抽取-转化-加载）和ESB（企业服务总线）分别适用于不同场景。ETL本身也有多种具体的技术手段来实现各种情况下的同步，如Hotplug、全表对比、时间戳等。在这里，将根据不同的数据类别和数据使用频度和需求频度等情况，制定出相应的数据同步的机制，采用实时数据整合和批量数据整合两种方式进行数据的整合。 ●数据清洗规则确定 在进行数据整合过程中，由于不同系统中可能重复出现的数据，以及数据本身的缺失和错误等问题，为了避免由于不同系统中相同数据由于编码规则、格式之间的差异，在清洗过程中需要制定统一的数据清洗规则，对数据进行清洗和转换，确保数据管理平台中的数据能够保持一致性。 同时，在数据清洗的过程中，需要对采集数据的质量以及清洗后数据的质量进行检测。其中，在数据采集过程中，对采集的数据进行整合，确保采集的数据都能满足质量要求，能够通过正确的清洗和转换；对于转换完成的数据，通过再次的检测，保证转换数据的一致性和正确性，从而确保数据的准确行和权威性。 1.3 数据管控 数据管控就是对于进行整合后的数据进行相关的管控，使其能够满足交易中心管理对于
经典常用质量控制方法 一、质量管理方法（QC的七大手法） 1)检查表; 2)分层法 ; 3)散布图; 4)排列图; 5)直方图 ; 6)因果图; 7)控制图; 1. 查检表 以简单的数据或容易了解的方式，作成图形或表格，只要记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查用。 2. 柏拉图 根据所搜集之数据，以不良原因、不良状况、不良发生或客户抱怨的种类、安全事故等，项目别加以分类，找出比率最大的项目或原因并按照大小顺序排列，再加上累积值的图形。用以判断问题症结之所。 3. 特性要因图 一个问题的特性（结果）受一些要因（原因）的影响时，将这些要因加以整理，而成为有相互关系而且有条且有系统的图形。其主要目的在阐明因果关系，亦称『因果图』，因其形状与鱼骨图相似故又常被称作『鱼骨图』。 4. 散布图
把互相有关连的对应数据，在方格上以纵轴表示结果，以横轴表示原因，然后用点表示分布形态，根据分析的形态未研判对应数据之间的相互关系。 5. 管制图 一种用於调查制造程序是否在稳定状态下，或者维持制造程序在稳定状态下所用的图。管制纵轴表产品品质特性，以制程变化数据为分度；横轴代表产品的群体号码、制造曰期，依照时间顺序将点画在图上，再与管制界限比较，以判别产品品质是否安定的一种图形。 6. 直方图 将搜集的数据特性值或结果值，在一定的范围横轴上加以区分成几个相等区间，将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积用柱形画出的图形。因此也叫柱形图。 7. 层别法 针对部门别、人别、工作方法别、设备、地点等所搜集的数据，按照它们共同特徵加以分类、统计的一种分析方法 区别: 1.QA偏重于质量管理体系的建立和维护，客户和认证机构质量体系审核工 作，质量培训工作等；QC主要集中在质量检验和控制方面。 QA的工作涉及公司的全局，各个相关职能，覆盖面比较宽广，而QC主要集中在产品质量检查方面，只是质量工作的其中一个方面。 2.ＱＡ并不是立法机构 立法机构应该是Ｒ＆Ｄ，或工艺工程部门 ＱＡ主要是保证生产过程受控或保证产品合格，着重于维护， 而ＱＣ一般是实际质量控制，如检验，抽检，确认，很多公司只有质量部只包括ＱＡ的职责，把ＱＣ的工作放入生产部门 二、过程质量管理方法 （一）、原材料检验 原进厂检验包括三个方面：
创新助手报告——主题分析报告 创新助手平台提供 北京万方软件股份有限公司 2014-06-27
报告目录 报告核心要素......................................................................................................... I 一、主题简介 (1) 二、主题相关科研产出总体分析 (1) 2.1 文献总体产出统计 (1) 2.2 学术关注趋势分析 (2) 三、主题相关科技论文产出分析 (2) 3.1 中文期刊论文 (2) 3.1.1 近十年中文期刊论文分布列表 (2) 3.1.2 中文期刊论文增长趋势 (3) 3.1.3 发文较多期刊 (4) 3.1.4 发文较多的机构 (4) 3.1.5 发文较多的人物 (5) 3.1.6 核心期刊分布数量对比 (5) 3.1.7最近相关中文期刊论文 (7) 3.1.8被引较多的相关期刊论文 (8) 3.2 学位论文 (9) 3.2.1 近十年学位论文年代分布列表 (9) 3.2.2 学位论文增长趋势 (10) 3.2.3 硕博学位论文数量对比 (11) 3.2.4 发文较多的机构 (11) 3.2.5 发文较多的人物 (11) 3.2.6 最近相关学位论文 (12) 3.3 中文会议论文 (13) 3.3.1 近十年中文会议论文年代分布列表 (13) 3.3.2 中文会议论文增长趋势 (13) 3.3.3 中文会议论文主办单位分布 (14) 3.3.4 发文较多的机构 (14) 3.3.5发文较多的人物 (14) 3.3.6最近相关中文会议论文 (15) 3.4 外文期刊论文 (15) 3.4.1 近十年外文期刊论文年代分布列表 (15) 3.4.2 外文期刊论文增长趋势 (16) 3.4.3 最近相关外文期刊论文 (16) 3.5 外文会议论文 (16) I
数据质量管理规范
1 范围 本标准规定了国网数据质量管理内容、管理机制和工作流程。 本标准适用于国网项目整个生命周期的数据质量管理，非项目可参照使用。 2 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 2.1数据质量data quality 客观反映业务数据固有特性的程度。 注：“固有的”(其反义是“赋予的”)就是指在某事或某物中本来就有的，尤其是永久的特性。 2.2数据质量管理data quality management 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、监控、预警、处理等一系列管理活动，并通过改善和提高管理水平使得数据质量获得进一步提高。 2.3技术评估technology assessment 科技主管部门对已审批的业务需求，组织相关部门和人员进行技
术可行性评估，并作出评估结论的活动。 2.4数据质量监控data quality control 获取业务各环节的数据质量信息，结合有关检查规则和采集规则，对数据质量情况进行诊断，并及时向数据质量管理实施部门报告的活动。 2.5数据质量评估data quality assessment 由数据质量管理实施部门根据需要发起，得到评估结果并作为依据评估指标和评估方法进行评价，数据质量改进的参考和依据。2.6数据质量报告data quality report 对数据质量日常监控以及质量评估等过程累积的各种信息进行汇总、梳理、统计和分析，形成统计报告的过程。 2.7数据质量知识data quality knowledge 在数据质量管理活动中获取的有关数据质量问题处理的经验和成果。
数据质量控制方法 1. 数据质量检查的内容 地面气象要素上传文件的各要素值的质量控制以实时检查为主，检查内容包括气候学界限值检查、气候极值检查、数据内部一致性检查和数据时间一致性检查。 （1）气候学界限值检查：指从气候学的角度不可能发生的要素值，观测记录应在气候学界限值之内的检查 （2）气候极值检查：指气象记录是否是超气候极值的检查。气候极值是指在固定地点的气象台站在一定的时间范围内出现概率很小的气象记录 （3）内部一致性检查：指同一时间观测的气象要素记录之间的关系必须符合一定规律的检查 （4）时间一致性检查：指对气象记录变化是否在一定的时间范围内变化具有特定的规律的检查
内部一致性
内部一致性对地面观测数据而言，即为要素间一致性，它是基于一个观测点内同一时刻所测得的要素之间或多或少有点相关的事实，对某些有物理特征关联的气象要素间是否一致进行检测。例如：水汽压、露点温度与气温和相对湿度的一致性，海平面气压与本站气压和气温的一致性，小时内极值出现时间只能是从本小时内 时间一致性 大多数气象要素（除风、降水量和蒸发量外）都是连续变化的，它们随时间的变化应该是连续的，在一定的时间间隔，同一要素的前后波动应是在一定范围内。建立各要素的每分钟和每小时的最大变化值表
数据质量检查流程及质量控制码的确定 数据质量检查的顺序是：气候学界限值检查、气候极值检查、内部一致性检查、时间一致性检查 （1）与气候学界限值比较，观测记录不在气候学界限值范围内的，其数据定性为错误，数据作缺测处理，质量控制码为6 （2）与该月累年极端值比较，观测记录不在气候极值范围内的，其数据定性为“可疑”，质量控制码为1 （3）用气温、相对湿度计算水汽压、露点温度，用本站气压计算海平面气压，计算值应与观测记录一致，若不一致时，用计算值代替观测值。代替后的观测值按正确对待，相应质量控制码为6，若原数据为缺测，相应质量控制码为8 （4）小时内极值出现时间不在本小时内时，出现时间按缺测处理，质量控制码为6（5）当前小时值与前一小时值比较，超过小时最大变化值的，该当前值定性为“可疑”，质量控制码为1，此值参与下一小时的比较 （6）本站气压、气温、相对湿度、最大风速、极大风速、地面温度、草面温度的小时极值与该小时内的极值出现时间的分钟值应该一致。出现极值与分钟值矛盾时，该时极值定性为“可疑”，质量控制码为1。出现时间与记录时间矛盾时，出现时间按缺测处理，质量控制码为6 （7）小时降水量与小时内分钟降水量之和不相等时，在没有人工干预时，将分钟降水量全部定性为“可疑”，质量控制码为1；若进行人工干预，能够确定正确值，则用正确值代替小时降水量或分钟降水量，质量控制码为6，小时值正确但不能给出正确的分钟值时，可将分钟值改为缺测，相应质量控制码为6，小时值和分钟值均不能给出正确值时，则均按缺测处理，相应质量控制码为6。某时段的累积降水量（非小时降水量统计而得）与该时段的各小时降水量之和不相等时，将该时的小时降水量定性为“可疑”，质量控制码为1（8）小时内极大风速一般大于最大风速，除非最大风速出现在正点后10分钟以内，因滑动平均的原因，在正点前1～9分钟较大，使得最大风速超过极大风速的情况。当出现不可能的极大风速小于最大风速时，给出风速数据可疑，相应质量控制码为1
质量控制方法 质量控制方法是保证产品质量并使产品质量不断提高的一种质量管理方法。它通过研究、分析产品质量数据的分布，揭示质量差异的规律，找出影响质量差异的原因，采取技术组织措施，消除或控制产生次品或不合格品的因素，使产品在生产的全过程中每一个环节都能正常的、理想的进行，最终使产品能够达到人们需要所具备的自然属性和特性，即产品的适用性、可靠性及经济性。 特点与作用 本法是由美国贝尔电话研究所休哈特在1924年首先提出，后于1931年由他与同一研究所的道奇和罗米格两人一起研究进一步发展，成为创始人。它有3个特点：一是运用数量统计方法；二是着重于对生产全过程中的质量控制；三是广泛运用各种质量数据 图。 本法的主要作用是：可以使设计、制造和检验3方面的人员在质量管理中得到协调和配合；可以使质量管理从单纯的事后检验发展成为对生产全过程中产品质量的控制；可以观察记录在管理图上的数据，及时分析生产过程中的质量问题，以便迅速采取措施，消除造成质量问题的隐患，使生产处于稳定状态。 步骤 运用本方法控制产品质量的全过程分为以下3个步骤：
(1)订立质量标准。这是进行质量控制的首要条件。质量标准，一般分为质量基础标准、成品质量标准、工艺质量标准、工艺装备质量标准、零部件质量标准、原材料和毛坯质量标准6类。 (2)收集质量数据。这是进行质量控制的基础。任何质量都表现为一定的数量，同时任何质量的特性、差异性都必须用数据来说明。进行质量控制离不开数据，质量的数据分两大类，即计量数据和计件数据。计量数据是可以连续取值的，或者可以用测量工具具体测量出来，通常可以获得在小数点以下的数值数据；计件数据则是不能连续取值的，或者即使用测量工具也得不到小数点以下的数据，而只能得到0一、1一、2一、3一、4……的自然数的数据。 (3)运用质量图表进行质量控制。这是控制生产过程中产品质量变化的有效手段。控制质量的图表有以下几种，即：分层图表法、排列图法、因果分析图法、散布图法、直方图法、控制图法，以及关系图法、KJ图法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法。PDPC 法、网络图法。这些图表，在控制产品质量的过程中相互交错，应灵活运用。 控制方法 1．分层法 分层法又名层别法，是将不同类型的数据按照同一性质或同一条件进行分类，从而找出其内在的统计规律的统计方法。常用分类
数据质量控制 数据处理与质量控制是科技统计调查中一项非常重要和关键的工作，只有做好这项工作，统计数据的真实性和准确性才有保证，各级科技主管部门必须高度重视并实施好这项工作，不能流于形式。本质量控制方案适用于科技机构年报和国家科技计划项目调查 一、组织分工 科技部统一制定科技统计调查的数据处理和质量控制方案，统一下发计算机数据处理程序；组织和指导省级科技主管部门进行数据处理和质量控制工作，并对省级科技主管部门上报的数据进行审核验收；及时掌握和了解各地区的工作情况，对数据处理和质量控制工作中出现的共性问题给出统一的解决办法。 省、地（市）科技主管部门必须按照科技部制定的方案和下发的程序，对数据的质量进行控制，对辖区内的数据进行审核验收，并将经过审核验收的数据报上一级主管部门。在工作中如发现问题应及时向上一级反映。 二、数据处理与质量控制程序 数据处理与质量控制程序主要包括调查表回收、调查表人工审核、数据录入、计算机平衡关系检查、数据采集情况与对比检查、异常数据人工审核、数据转换（只针对科技机构年报）、汇总数据评估检查（只针对科技机构年报）、生成数据集几个环节。各级科技主管部门应严格按照相应的程序进行操作，不漏过每一个环节。 不论在数据处理与质量控制的哪一个环节发现数据存在问题，都应认真对待，对有疑问的数据应向填报单位查询，对确有错误的数据应予以更正，对不合格的调查表要重新组织填报。
三、各环节的工作内容和要点 1.调查表回收 在规定的时间内催收调查表，使应收调查表的回收率达到100%。若调查表未能回收，但有正当理由并作出说明，视同回收。对于在基层单位进行数据录入的情况，纸介质调查表应与电子版数据一并回收。 2.调查表人工审核 人工审核主要是依据审核人员的经验和填报单位的性质、特点等各种定性和定量的信息，对调查表上填报的数据进行审查。人工审核借助于经验判断，注重从数据的真实性、指标概念和统计口径把握的角度对数据的准确性进行检查，可
实验室质量控制方案 1.定义 1.1质量保证是试验检测过程的全面质量管理，包含了保证试验数据准确可靠的全部活动和措施； 1.2质量控制指以满足试验检测质量需求所采取的操作技术和活动。 2.实验室质量控制技术 按照内控（含分析人员自控、他控）、外控进行控制，从检测人员、仪器设备、现场采样、实验室分析、数据记录、报告等方面严把质控关。 2.1检测人员 检测人员应经培训，并按照《见证取样工程检测》要求持证上岗。 2.2监测仪器设备 2.2.1仪器设备的检定和校准 每年由仪器设备管理员制订年度仪器设备送检校准计划，对属于国家强制检定的仪器设备，应依法送检，并在合格期内使用；非强制检定仪器设备按照相关规程进行自校或核查。每年对仪器与设备检定及校准情况进行核查，未按规定检定或校准的仪器设备不得使用。 2.2.2仪器设备的运行和维护 每年由仪器设备管理员制订仪器与设备年度核查计划，并按计划执行，保证仪器设备运行正常。 3.质量监督检查
质控室制订质保监督检查计划，定期开展质量监督检查：一是利用有证标准物质开展内部质量控制活动；二是使用相同方法或不同方法重复检测或校准测量；三是对存留样品进行再检测或再校准测量。通过以上方式积极开展人员比对、方法比对、仪器比对等控制手段进行质量监督检查。 4.有机分析质控要求 4.1分析仪器性能校准 对分析仪器按规定的方法进行校准,仪器校准应在分析当天或按仪器要求执行。 4.2标准曲线核查 样品分析当天或仪器每运行12小时，应用标准溶液对标准曲线进行核查。通常情况下，若标准溶液的分析结果与标准值相对误差不超过20%，原标准曲线可继续使用；若分析方法中对标准曲线核查有明确要求，则按方法要求执行。发现标准曲线失控，应立即重新绘制曲线。 5.实验室外部质量控制 积极参加国家、河北省组织的实验室间参加能力验证、设施比对等活动，每年应至少参加一次。
附件一： 银行监管统计数据质量管理良好标准 （试行） 本标准适用范围为根据《银行业监管统计管理暂行办法》(2004年第6号主席令)开展监管统计工作的全部银行业金融机构（下文简称“银行”）。标准的总体框架包含5方面要素，分别为：组织机构及人员，制度建设，系统保障和数据标准，数据质量的监控、检查与评价，数据的报送、应用和存储。5方面要素下共有15项原则，每项原则下有若干具体标准，共61条标准。 （一）组织机构及人员 原则1 组织领导 银行董事会和高级管理层高度重视并积极推动本行数据质量管理和监管统计工作，明确政策和目标，建立机制和流程，落实各环节责任。 具体标准： 1.1银行董事会制定明确的政策，将本行数据质量管理纳入内控合规体系和战略规划之中，并定期对其有效性和执行情况进行评估。 1.2银行高级管理层确立数据质量管理的目标，建立机制和流程，明确职权和责任，定期对本行数据质量管理水平进行评估，
并有效落实数据质量问责制。 1.3银行法定代表人或主要负责人对本行监管统计数据的真实性负责，亲自或委派领导班子成员（以下简称“主管领导”）组织领导监管统计工作，对制度性变革等重大监管统计事项能够及时研究部署，在资源调配方面予以充分支持和保障。 原则2 归口管理 银行对监管统计工作实行统一管理、分级负责的管理体制，确定归口管理部门组织管理本机构的监管统计工作。 具体标准： 2.1银行总行确定监管统计归口管理部门，授权其负责全行监管统计领导、组织、协调和管理工作。 2.2总行归口管理部门根据授权负责制定全行监管统计工作制度和流程，提出监管统计数据质量管理措施，协调和督促其他相关业务部门，共同做好监管统计工作，定期检查并发现监管统计数据质量存在的问题，提出合理化建议，向主管领导报告。 2.3银行各级分支机构确定相应的归口管理部门，负责本级机构监管统计工作，在总行归口管理部门统一领导下，有效履行监管统计相关职责。 原则3 岗位设置 银行在监管统计归口管理部门和其他相关业务部门设立相应的监管统计岗位，岗位职责明确，并配备能满足岗位履职所需的资源。 具体标准：
内部资料 注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司 管理文件 文件编号：SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理，更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会，特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称：分公司）质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理，并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况，能反映分公司技术质量水平，并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括： 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等； 3.2.2关键质量特性、工艺参数等； 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等； 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等；2006年1月12日发布 2006年1月12日实施
3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有：分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等，以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术，并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定；并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析，明确过程变差及影响过程因素的相关性，以改进过程；使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因；使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表，并在检测中使用显著性检验，方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理，防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果，包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门，财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门，质量保证部通过编制质量信息日报，每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件，为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果，以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息（异常信息）管理
社会评价质量控制体系与数据库病人对医院服务质量需求越来越高，而患者“满意度”是衡量医院服务质量，评价医患关系的一项核心指标。患者满意度是医院服务质量中的重中之重，获取患者对我们服务中的意见和建议是医院提高服务质量的关键。我院采用随机抽样方法，于每个科室抽取10名住院患者作为调查对象，通过病人满意度调查问卷获取患者满意度及病人对医院各项服务的建议和意见，为确保调查结果真实、可靠，特建立以下社会评价质量控制体系。 一、调查设计阶段 本次调查的目的旨在获取病人满意度及对医院各项服务的建议和意见，故我们在选取问卷时采用了《三级综合医院评审标准实施指南》中编入的调查问卷，问卷内容科学、易懂。在调查对象选取方面，为体现全院病患的普遍意愿，采用了经济、实用的抽样调查法，以科室为单位，各抽取10名住院病患为此次的调查对象。 二、严格选择和培训调查员 从主要的负责科室或部门选择调查员，并对调查员进行调查知识培训，使调查员在帮助病人接受问卷调查时，无语言诱导及误导，使问卷内容兼具效度和信度，呈现病患的真实感受。 三、广泛宣传，争取调查对象的配合，提高应答率 在科室醒目位置摆放调查宣传标语、投诉方法、投诉流程、病人意见建议箱等，让病人充分理解调查目的，积极配合调查员做口头询问及服务问卷调查。
四、问卷收集及核查 由调查员对调查对象进行直接观察、口头询问，将答案填入调查表，并负责问卷收集及核查（包括完整性核查和逻辑检查），筛选调查问卷，确保问卷内容真实、可信。 五、数据的计算机录入与系统化 运用Microsoft Office软件建立录入数据库，进行数据整理、分析，使之系统化、条理化。 六、数据呈现问题的阐述与分析 对问卷得到的数据资料进行整合、分析，针对每一问题进行数据统计，得到直观结果，并由此解析问题存在的根源，并制定改善措施，为改善全院服务质量提供参考依据。
1.外业数据质量控制方案 质量控制的目的在于确保产品的质量能满足用户、规范标准等方面所提出的质量要求。质量控制首先立足于事前的预防，因此需要把质量控制的重心前移到事前预防阶段，而质量检验作为事后把关的一种辅助性手段。要做到对调查质量的控制，首先需要找出影响城市部件调查质量的因素，而后针对这些因素采取相应的预防控制措施。 1.1建立完善的质量体系，有效控制工序质量 每个部件的采集涉及到外业采集人员、内业数据录入人员及检查技术人员等众多人员，涉及到从外业调查、内业处理、数据综合、质量审核、成果验收等各个步骤。因此，在部件采集作业过程中，严格遵循采集作业技术规范与流程，对部件采集的各个流程进行严格管理和控制，建立完善的质量体系，有效控制每道工序质量，坚持“层层负责，责任到人”制度，每个实施人员的每个作业阶段都必须有详细检查和相关流程记录，严格遵循技术标准生产，确保质量体系按照标准运行。 1.2加强业务培训 筛选有相关项目经验、熟悉地形图判读、熟练操作测绘仪器的能胜任此项岗位工作的人员，在项目开始之前进行有针对性的、高强度的技术培训，围绕作业方法、采集内容、技术标准、作业要求及注意事项、仪器和软件使用等内容进行，注重理论培训与实地采集培训相结合，加强技术人员的质量意识、责任意识。 项目进行过程中，针对实际出现的问题要定期加强培训力度，增强采集人员的作业水平。 1.3加强过程的监督检查 在进行部件采集过程中，不定时、不定量的对采集人员的作业方法和仪器操作是否符合作业规范进行检查，对外业采集员的现场采集成果进行监督抽查，重点检查野外调查图的采集合理性，采集部件的准确性，现场照片的合理性，组合1