贵州省重点实验室评估指标体系
贵州省重点实验室评估指标体系说明
一、贵州省重点实验室的总体要求
贵州省重点实验室作为我省科技创新体系的重要组成部分，是我省组织高水平基础研究和应用基础研究、聚集和培养优秀科学人才、开展学术交流的重要基地。贵州省重点实验室是依托一级法人单位建设、具有相对独立的人事权和财务权的科研实体，实行“开放、流动、联合、竞争”的运行机制。
贵州省重点实验室应围绕《贵州省中长期科技发展规划发展规划纲要》提出的战略目标，面向国内外竞争，为增强科技储备和原始创新能力，开展基础研究、应用基础研究。或在科学前沿的探索中具有创新思想；或满足国民经济、社会发展需求，在重大关键技术创新和系统集成方面成果突出；或积累基本科学数据、资料和信息，并提供共享服务，为我省宏观决策提供科学依据。
重点实验室应具有一支高素质的固定人员队伍，包括若干优秀的学术带头人、高素质研究骨干、高水平技术人员及精干的经管人员，年龄和知识结构合理，团结合作，能够满足重点实验室参与竞争和承担国家及省级重大科研任务的要求。鼓励重点实验室与国内外科研单位和具有独立科研能力的科研人员在重点实验室进行合作研究。
重点实验室能够凝聚、吸引和稳定优秀中青年人才。具有良好的培养学术接班人和优秀中青年的条件和业绩，能够培养
具有良好科学素质和科研能力的研究生和博士生。
重点实验室具备宽松民主、探索求真的学术环境，注重学风建设，营造有利于创新的氛围。积极开展高水平和实质性的国内外学术交流与合作，积极参与国家重大科学研究计划。
重点实验室应拥有较先进的仪器设备和完善的配套设施，仪器设备统一经管，共享共用，成为本领域省级公共研究平台。鼓励重点实验室自行研制和开发仪器设备。
重点实验室应具备较高的经管水平，建立良好的运行机制。
重点实验室发展方向是依托单位的重点发展方向之一。依托单位重视和支持重点实验室的建设和发展。
二、具体指标说明
（一）研究水平与贡献
1、重点实验室以基础研究、应用基础研究为主，研究方向明确，重点突出。有较强的承担我省和国家重大科研任务的能力，有较高的科研效率。
2、代表性成果
代表性成果指评估期限内以重点实验室为基地、以重点实验室固定人员为主产生的、符合重点实验室发展方向的重大科研成果，并以适当权重考虑国内外合作研究的成果。成果按基础研究、应用基础研究分类，不同类型成果按不同规范评价。重点实验室择优提供不多于5项代表性成果。
（1）基础研究成果
在科学前沿的探索研究中取得原创成果，并具有一定的国际影响。在国内外公认的优秀期刊上发表高水平学术论文，或出版学术专著，或在国际国外主流学术会议做邀请报告。
（2）应用基础研究成果
在解决我省经济建设、社会发展的重大科技问题中具有创新思想与方法，实现关键技术创新或系统集成，拥有自主知识产权，提供科学基础和技术储备；或在实验研究方面取得突破性进展。
（3）基础性工作成果
基本科学数据、资料和信息具有权威性、系统性、完整性、科学性，并提供良好的公共服务和资源共享，为我省宏观决策提供科学依据。
（二）队伍建设与人才培养
重点实验室吸引和稳定高水平人才的措施得力、业绩突出。研究队伍知识、年龄结构合理，团结合作，学术气氛浓厚。重点实验室主任是本领域高水平的学术带头人，具有较强的组织经管和协调能力，有足够的时间和精力在重点实验室工作，在重点实验室的建设和发展中起主导作用；学术带头人为本领域有影响的学者，学术思想活跃，研究成果显著。鼓励重点实验室人员在国际、省级学术组织中担任重要职务，鼓励重点实验室引进国内外
顶尖学者来室工作。固定人员中多数参加了所提交的代表性成果的研究工作。
重点实验室是本学科领域高水平科研人才的培养基地，培养一定数量的优秀中青年人才，培养合理数量的博士和研究生，培养质量得到同行的公认。
（三）开放交流与运行经管
重点实验室是本领域省内的公共研究平台，仪器设备使用率高，大型仪器设备的开放和共享程度高。
重点实验室坚持开展高水平、高层次和实质性的室内外、国内外学术交流与合作。重点实验室保持一定数量的流动科研人员，并具有高质量的开放研究成果。鼓励承办国际性、全国性、地区性学术会议。
重点实验室规章制度健全，日常经管科学有序。人员岗位职责明确，研究资料完整，环境整洁。重点实验室具有良好的科研氛围和学术风气，学术委员会充分发挥作用，定期召开学术委员会会议。
重点实验室是依托单位内具有相对独立的人事权和财务权的科研实体，仪器设备和科研用房相对集中，依托单位和主管部门在人员、经费和后勤保障等方面给予大力支持。
创业投资项目评估指标体系构建研究 何理冯科 一、引言 创业投资是指向主要属于科技型的高成长性创业企业所提供的股权资本，其目的是希望在被投资企业发展成熟后，通过股权转让获取中长期投资收益。创业投资基金所投资的项目，最终只有少数能成功上市或者被并购；而多数项目则表现平平甚至失败，无法带来投资收益。也就是说，创投基金不少时候“选择了差项目”。而且，还有一种现象，就是创投基金有些时候“错过了好项目”，即当初决定不投资的项目，后来该项目却经营成功了。因此，对于创业投资基金来说，如何从成百上千的投资申请中评选出合适的项目进行投资，是其运作过程中极为重要的问题之一。 创投行业强调的是如何选择优质的项目，如果草率地筛选和评估，投资后尽管有一系列增值服务来辅导改正，但其效果会相差很远。本文所要研究的问题就是，创投基金应如何建立一套科学适用的评选决策流程和评估指标体系。 二、创投项目评估指标体系文献综述 创业投资的评选过程，首先体现在决策流程中，而项目评估指标体系一定是在决策流程的核心环节应用。Tyebjee & Bruno（1984）将创业投资决策流程划分为五个阶段：投资方案取得阶段、投资方案筛选阶段、投资方案评估阶段、投资协议阶段、投资后活动阶段。Fried & Hisrich（1994）通过对18家创业投资公司进行研究调查，将创投项目决策流程划分为六个阶段：投资方案产生、创投公司偏爱筛选、一般性筛选、初步评估、深入评估、结案。Stefano Caselli & Stefano Gatti （2004）则重点关注了投资前的决策阶段和决策标准，认为整个投资前决策阶段包括两个重要部分，并且在不同阶段评选的指标标准不同。在初步分析和评选阶段，指标包括区域（离VC的距离）、产业（结构、竞争分析、创新和发展能力）、产品（创新性和技术含量、独特性、专利、竞争优势）等。在深入分析和评选阶段，指标包括市场（发展维度、销售增长率、进入壁垒、差异化和成本领先领导者）、财务回报（预期现金流、所需资金额、退出方式）等。
第25卷第1期2014年2月 水资源与水工程学报 Journal of Water Ｒesources ＆Water Engineering Vol．25No．1Feb ．，2014 收稿日期：2013-06-20；修回日期：2013-07-29 基金项目：四川省教育厅重点项目（12ZA137）；四川省重点实验室（PJ201107） 作者简介：凌云（1989-）， 女，四川资阳人，在读研究生，主要从事数据质量评估研究。通讯作者：吕王勇（1979-），女，四川邛崃人，博士，副教授，主要从事数据质量评估研究。 DOI ：10．11705/j．issn．1672－643X．2014．01．47 基于交互验证的数据质量评估方法的研究 凌云，吕王勇，张里静 （四川师范大学数学与软件科学学院，四川成都610068） 摘 要：数据是决策者分析问题的重要依据，其质量的高低直接影响统计分析的科学性和决策的正确性。文章提出基于交互验证的数据质量评估方法，在最小均方误差准则下，建立最优的交互验证模型，对数据质量作评估。最后，通过对成都市的生活用水量的实证分析表明，运用交互验证方法，可使数据质量的评估更加合理，符合实际情况。关键词：数据质量评估；最小均方误差；交互验证；生活用水量；成都市中图分类号：TV213 文献标识码：A 文章编号：1672-643X （2014）01-0214-03 Study on assessment method of data quality based on cross-validation LING Yun ，L Wangyong ，ZHANG Lijing （School of Mathematics and Software Science ，Sichuan Normal University ，Chengdu 610068，China ） Abstract ：Data is an important basis for decision-maker to analyze problems．The data quality straightly affects the scientificalness of statistical analysis and the correctness of policy-making．The article pro-posed a method of data quality assessment based on cross-validation and established the optimal model of cross-validation to assess data quality in criterion of the minimum mean square error．Finally ，through the empirical analysis of Chengdu domestic water consumption ，the results indicated that the use of cross-vali-dation method made the assessment of data quality more reasonable and conformed the actual situation．Key words ：assessment of data quality ；minimum mean square error ；cross-validation ；demestic water consumption ；Chengdu 数据质量评估是对调查、汇总、整理完毕的数据 的质量进行科学的、实事求是的分析和评价，从准确 性、适用性、完整性、可靠性以及可获得性［1］ 5个方面对数据进行评估。数据质量的高低直接影响统计分析的科学性和决策的正确性，所以， 数据质量评估的目的是为了掌握数据的可靠程度，以便正确使用数据，并有针对性的采取措施，不断提高数据的质量［2］ 。目前关于数据质量评估的方法非常多。许 涤龙等［3］ 详细讨论了逻辑关系检验法、计量模型分析法、核算数据重估法、统计分布检验法、调查误差评估法以及多维评估法在数据质量的评估中的运 用；卢二坡等［4］ 运用稳健MM 估计方法评估GDP 数 据质量；高起蛟等［5］ 运用层次分析法评估报表数据 质量；李庭辉等［6］ 运用时间序列匹配性方法评估中国GDP 数据质量。交互验证方法至今没有用于数据质量评估中。因此，本文提出基于交互验证的数 据质量评估方法，选取成都市1978－2011年的生活 用水量数据［7］ ， 在最小均方误差准则下，建立最优的交互验证模型，对数据质量作评估。 1交互验证的数据质量评估方法 交互验证是一种基于拟合数据模型的验证方 法，其基本思想是：给定样本数据X =（x 1， x 2，…，x n ），将其随机分为A 1、 B 1两部分，A 1=（x A 1，x A 2，…，x A p ），B 1=（x B 1，x B 2，…，x B q ），其中p ＜q ＜n 且p +q =n （图1），以B 1中的数据作为样本， 根据样本数据的变化特点建立有效模型f 1（x B 1）， 拟合A 1中的数据，将拟合值A ^1=（^x A 1，^x A 2，…，^x A AP ）与真实值做比较，计算均方误差： MSE 1= ∑p i （x A i －^x A i ）2 p （1）
一、引言 投资环境(Investmentclimate)指投资对象在进行投资时所面临的、影响投资行为的自然、经济、科技、管理、社会、法规和政治的各种条件和因素的总称。实际上，投资环境是一个内涵和外延非常丰富的系统。它包含了对投资有直接或间接影响的区域范围内的地理区位、自然资源、基础设施、原材料供应、市场化 程度、竞争状况、人力资源、信息渠道、资金融通、纳税负担、社会服务、经济政策、法律法规、社会秩序、 政治形势等这些有利或不利的条件与因素涵盖了经济、社会、政治、文化、法律、自然地理、基础设施、信息、服务以及政策等方方面面。良好的投资环境是一个国家和区域吸引外资的强大“磁场”。因此，自从世界各国从 20世纪60年代开始利用各种指标对其投资环境的优劣和吸引投资者的力度进行评估、监测以来，采用评估指 标及评估方法进行投资环境评价已经成为世界各国和区域吸引资金流入、促进经济社会持续发展的重要手段。 建国50多年来，中国经济社会取得了巨大的进展。尤其是改革开放以后，经济发展速度之快，成就 之高，有目共睹。进入新世纪，中国政治稳定，经济持续增长，通货膨胀率较低，货币坚挺，外债结构合理， 国际收支平衡有余，进口类关税不断降低，投资环境不断改善，最近中国已经成功加入世界贸易组织(WTO)， 加上国家已经开始实施西部大开发战略，这将更进一步促使投资环境的改善，中国可望成为世界各国投资者青 睐的比较理想的投资场所。 中国及其大陆31个省级区域（注：不包括香港、澳门和台湾。）经济发展的巨大成就除得益于国家 稳定的改革开放政策、经济持续增长过程中的要素禀赋、制度变迁、技术条件、产业结构、市场环境、法律法 规外，还与良好的投资环境、投资效果、外部国际大环境等因素关联密切。面对新世纪和新一轮的全球资源重组，研究如何构建衡量投资环境优劣及其吸引力大小的指标体系，并研究如何选择适当的方法对投资环境进行 定量评估，为我国及各个区域评价投资环境质量的好坏、吸引力的大小，及为区域经济发展政策的制订和决策 的实施，提供一个科学有效的定量化的参考依据，意义非同寻常。 国外关于通过统计指标或建立指标体系评价投资环境优劣方法的研究起始于20世纪60年代。这些 方法归纳起来主要有投资冷热图法（冷热图法）、投资环境评分法（等级尺度法）、道氏评估法、关键因素评 估法、相似度法、国家风险评级法、综合评判法和多因素分析评估法等。中国关于投资环境评价的研究，是在 改革开放以后才开始的。20世纪80年代末到90年代初，对大陆各个省市区的投资环境的分析评价，不少学 者进行了有益的探索，这主要归功于统计资料的逐步健全和分析工具及技术的支撑。王慧炯、闵建蜀[1]采用 关键因素评估法（又叫体制评估法，专门为中国和其他社会主义国家设计）主要从体制的角度按照降低成本、 发展当地市场、获得原料供应、分散投资风险、追逐竞争者、获得当地生产和管理技术等6种投资动机出发， 选择若干关键因素，并采用多因素评估法计算总分来评价投资环境；鲁明泓[2][3]先后分别选择了11项和 10项指标对中国大陆29个省市区（不包括西藏）和45个主要城市的投资环境作了综合分析和评估；郭信昌[4]、张敦富[5]等人也对中国的投资环境进行了较为系统的描述、分析和评价。不可否认，上述研究对中国区域投资环境的研究作了较大贡献，但也有不少不足之处：或者单从宏观方面来阐述，对中国区域投资环境考查 与定量评估做的还不够；或者只分析硬环境而忽视软环境；或者选择的因素指标虽然包括了投资环境的几个方面，但其使用的统计资料相对单一，而且总量指标（绝对）指标过多而相对指标和平均指标嫌少，未能全面地 涵盖投资环境的方方面面，因而分析方法虽然比较科学，但结论却前后相差太大，使得这些评估结果未能科学 而准确地衡量和反映中国各个区域投资环境的实际情况，有些结论也与人们通常的看法相差较大，令人难以接 受或让人信服。为什么这些研究的结论差别如此大呢？笔者认为关于中国投资环境的分析研究，主要的缺陷和 不足之处在于，以往研究选择的指标太少，更没有能建立一个科学的评价指标系统，从而致使在指标体系选择 方面有一个共同缺点，即没有或很少涉及各个评价指标之间的关联性和协调性，定性打分代替定量指标过多， 把西藏也排除在分析和评估之外。另外，评价方法也显得较为单一。
专业建设评估指标体系 一级指 标 二级指标主要观测点 评估等级 A B C D 1.专业 设置 1.1建设与调整 ●市场调研 ●行业、企业积极参与校企合作办学 1.2建设规划△专业建设规划 2.专业 教学团 队 2.1专业带头人△专业带头人 2.2师资结构 △职称 △学历 △职业资格证书 △国家级或省级师资培训经历 △社会服务经历 △生师比 △双师素质比例 ●专兼教师比例及承担专业课时比例 2.3师资水平 △教师教学质量评价 △主持或参与教学科研课题 发表论文 3.课程 建设 3.1人才培养方案●人才培养方案 3.2教学内容与课 程体系改革 △能力本位专业课程体系 △课程达标率 ●课程标准 △整合或新开发的课程 3.3教材建设 △近3年出版的高职高专教材使用率 △教材编写 3.4教学方法与手 段改革 △实践教学比重 △课程设计方案 3.5教学资源 专业教学资源库 △院级以上精品课程网站及教学资源 4.教学 经费与 设施 4.1教学经费△教学经费使用 4.2实训设施 △生均教学仪器设备值 ●实验、实习开出率 △教学仪器设备利用率； △校外实习基地
5.教学 管理 5.1质量控制 △教学质量监控体系 △毕业生跟踪调查 新生素质调研 5.2实习实训管理 ●顶岗实习检查与控制 △实习专业对口率 △实习责任保险投保率 6.规模、 质量与 效益 6.1招生规模●招生规模 6.2知识能力素质 △职业资格证书获取率 高职高专英语应用能力统考合格率 计算机等级考试通过率95%以上 △技能大赛获奖 6.3就业创业与社 会声誉 △毕业生就业率 ●对口就业率 学生满意度 △用人单位对毕业生综合素质满意度 7.社会 服务 7.1技术研发△横向课题及技术服务或科技推广 7.2社会培训●社会培训人次与创收 1.上表48个主要观测点中，标有“●”的是控制观测点，共10个，标有“△” 的是重要观测点，共32个。 2.专业评估的结论设优秀、良好、合格、不合格四个等级。结论标准如下: 优秀：全部观测点中，A≥31，C≤6，D＝0；控制观测点均为A；重要观测点中，A≥20，C≤3。若有1条不满足上述条件,则降级。 良好：全部观测点中，A+B≥25，C≤14，D≤7；控制观测点为A+B≥7；重要观测点中，A+B≥19，C≤7, D≤3。若有1条不满足上述条件,则降级。 合格（达标）：全部观测点中，A+B+C≥27，D≤14；控制观测点均为C或以上；重要观测点中，A+B+C≥19。若有1条不满足上述条件,则降级。 不合格：不能完全满足合格条件。
智慧医疗评价指标体系构建指标
重磅！《国家智慧医疗评价指标体系构建指标》来了 2016-08-21 HC3i 中国数字医疗网 HC3i 中国首家专注于医疗信息化、互联网医疗和移动医疗的专业网络平台。 随着卫生信息 化的发展，国内已基本建立 HIS 、PACS 、LIS 、EMR 、EHR 以 及医院信息平台、 区域卫生信息平台、 远程医疗平台等各种信息系统， 卫生行业 正在进入全新的信息化大发展时代。 同时，根据国家发改委等八部委印发的 《关 于促进智慧城市健康发展的指导意见》 精神，要求“在 2020 年建成一批绿色和 谐、可持续发展的智慧城市 ”，而智慧医疗正是智慧城市的一个非常重要组成部 分。 智慧医疗可以有效实现医疗流程规范化， 提高卫生服务水平和管理效率。 本研究 项目组受国家卫生与计划生育委员会规划信息司委托， 采用德尔菲法建立一套科 学的国家智慧医疗评价指标体系， 用于综合评价医院的智慧应用与管理水平， 指 导和促进医疗机构的智慧应用与建设。 通过对两轮专家咨询结果的分析， 确定了 国家智慧医疗评估体系的 3 个一级指标、 16 个二级指标和 144 个三级指标 及 其权重系数（见下表）。其中能力、应用和成效 3 个一级指标的权重分别为 0.13 、 0.75 和 0.12 。说明该指标体系着眼于具体应用，重点考核智慧医疗的实际应 用水平。 一、国家智慧医疗评估体系及其权重系数 二级指标 A1 基础 设施（ 0.764 ） 0.0049 三级指标 组合权 重 A1.1 自 0.0065 助 服务设备 A1.3 家庭监测设备管理 0.0032 一级指标 A 能力（ 0.13 ） A1.2 导航设备
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)
评价指标体系的构建原则 为了使指标体系科学化、规范化，在构建指标体系时，应遵循以下原则： (1)系统性原则。各指标之间要有一定的逻辑关系，它们不但要从不同的侧面反映出生态、经济、社会子系统的主要特征和状态，而且还要反映生态一经济一社会系统之间的内在联系。每一个子系统由一组指标构成，各指标之间相互独立，又彼此联系，共同构成一个有机统一体。指标体系的构建具有层次性，自上而下，从宏观到微观层层深入，形成一个不可分割的评价体系。 (2)典型性原则。务必确保评价指标具有一定的典型代表性，尽可能准确反映出特定区域——高西沟的环境、经济、社会变化的综合特征，即使在减少指标数量的情况下，也要便于数据计算和提高结果的可靠性。另外，评价指标体系的设置、权重在各指标问的分配及评价标准的划分都应该与高西沟的自然和社会经济条件相适应。 (3)动态性原则。生态一经济一社会效益的互动发展需要通过一定时间尺度的指标才能反映出来。因此，指标的选择要充分考虑到动态的变西北典型区生态脱贫途径研究化特点，应该收集若干年度的变化数值。 (4)简明科学性原则。各指标体系的设计及评价指标的选择必须以科学性为原则，能客观真实地反映高西沟环境、经济、社会发展的特点和状况，能客观全面反映出各指标之间的真实关系。各评价指标应该具有典型代表性，不能过多过细，使指标过于繁琐，相互重叠，指标又不能过少过简，避免指标信息遗漏，出现错误、不真实现象，并且数据易获且计算方法简明易懂。 (5)可比、可操作、可量化原则。指标选择上，特别注意在总体范围内的一致性，指标体系的构建是为区域政策制定和科学管理服务的，指标选取的计算量度和计算方法必须一致统一，各指标尽量简单明了、微观性强、便于收集，各指标应该要具有很强的现实可操作性和可比性。而且，选择指标时也要考虑能否进行定量处理，以便于进行数学计算和分析。 (6)综合性原则。生态一经济一社会的互动“双赢”是生态经济建设的最终目标，也是综合评价的重点。在相应的评价层次上，全面考虑影响环境、经济、社会系统的诸多因素，并进行综合分析和评价。
数据质量体系结构介绍 作者：杜绍森编译出处：IT1682008-05-12 09:14 数据质量管理过程是一个没有终点的过程，也没有统一架构原则。这里提供的是一种针对数据仓库项目可以简单实现的、可扩展的、一种相对比较完善的捕捉数据质量事件，同时对其进行量度和控制的方法。 本文提供一个在数据仓库项目的实施过程中，可增量添加的、可扩展的数据质量体系结构，它可以保证以最小的对前期投资的影响，并增加到存在的数据仓库和数据集成环境中。使用这个架构，也可以实现项目系统化的向6Sigma质量管理体系的扩展。这个架构的设计也是针对数据仓库领域缺乏的公开的、一致的说明数据质量的问题来进行组织的。 有三股力量已将对将数据集成、数据质量的关注呈现在组织管理层优先执行活动中。它们是：一、普遍地认为"如果仅能看到数据，而无法确定其质量等级，就无法更好的管理的业务"的认识，正在持续增长。绝大多数的知识工作者相信对自身的工作职能来说，数据是至关重要的;二、绝大多数的全球化的，分布式的组织机构逐步形成共识，集成分散在全球各地的业务数据是企业竞争力的必要因素;三、急剧增长法律符合性的要求也是一个重要的因素。 仅这三个方面的驱动力，对于强调数据质量的问题显然还并不充分。幸运的是，还有一股强大的动力正来自除了IT部门以外的业务人员。业务人员正在逐步的认识到数据质量问题是一个严重的，需要高昂的成本的问题，这样，组织主动性地提供数据质量就有了更大的动力。但是，多数的业务人员可能并不能完全了解数据质量问题产生的原因，找到提高数据质量的方法。有时他们认为数据质量问题主要是IT部门操作层面的问题。在这样的情况下，IT部门就应该更加认识到：数据质量问题不可能仅通过IT部门来单独改善，更需要业务部门的积极、主动参与。事实上，数据质量领域一个极端的看法认为："数据质量问题几乎和IT没有任何的关联"。 在关注数据质量时，如果仅仅要求前台的操作人员在输入数据时保持足够的细心，或要求销售人员在录入订单的客户和产品信息时保持足够的仔细显然都是不够的。我们还可以通过在数据的录入界面上附加更加严格的技术性约束来避免和修复数据的质量问题。这些方法提供了一些修复或避免数据质量问题的线索，但是在采取这些技术性措施之前，我们需要用一个更大的视野关注数据质量问
评价指标体系构建原则及综合评价方法设置评价指标体系时一般要遵循以下原则： （1）区域性原则 衡量一个研究对象的运行情况，要从特定的区域出发因地制宜、发挥优势，评价指标要具有针对性。 （2）动态性原则 研究对象是一个动态的过程，指标的选取不仅要能够静态的反映考核对象的发展现状，还要动态的考察其发展潜力。选取的指标要能够具有动态性，可以衡量同一指标在不同时段的变动情况，并且要求所选指标在较长的时间具有实际意义。 （3）可量化原则 数据的真实性和可靠性是进行监测的前提条件和重要保障，需要大量的统计数据作为支持。选取的指标应该具有可量化的特点，在保证指标有较高反映考核对象的前提下，能够直接查到或者通过计算间接得到指标数据，以保证评价的可操作性，同时数据来源要具有权威性，这样能保证正确评估研究对象。（4）层次性原则 一级指标同时分别设立多个具体的子指标。在众多指标中，把联系密切的指标归为一类，构成指标群，形成不同的指标层，有利于全面清晰的反映研究对象。 综合评价方法的选取： 随着计算机技术飞速发展和普遍应用，用于定量评价多指标问题的多指标
综合评价法被广泛应用到经济、生活的各个方面，特别是SAS 、SPSS 等统计软件的使用更加提高综合评价法的实用性。目前用于分析多指标体系的综合评价方法主要有模糊综合评价法、灰色综合评价法、数据包络分析法（DEA 法）、层次分析法、主成分分析法以及因子分析法以等多种方法，不同方法的评价结果都是依据指数或分值对参评对象的综合状况进行排序评价。 在综合评价过程中，指标权重的确定十分重要。对指标赋值主要有主观赋值和客观赋值，也有将主观、客观赋值法结合起来的。对于指标数量比较大时，采用传统的主观赋值法确定指标的权重则难以全面把握众多指标，依赖主观判断会增大或降低一些指标的重要程度，导致实证的结果难以反映客观实际情况。客观赋值法如主成分分析法、变异系数法、熵值法等，权重的确定是根据各项指标的变异程度或者各指标之间的相互关系。具体采用哪一种方法需要根据所构建指标体系的特点以及实证的目的来确定。 综合评价方法的选取要依据研究对象的特点而定，采用客观赋权法的主成分分析能避免主观因素的影响，且提取主成分也能减少工作量。以下对常用的层次分析和主成分分析两种综合评价方法做简单介绍。 （1）层次分析法 层次分析法（The Analytic Hierarchy Process ）简记AHP ，是美国运筹学家T.L.Satty 等人提出的一种定量和定性分析相结合的多准则决策方法，广泛应用于分析复杂的社会、经济以及科学管理领域的问题。其基本原理是通过构造层次分析结构，排列组合得出优劣次序来为决策者提供依据。具体步骤如下：首先构建包括目标层、准则层和指标层三个层次的层次分析结构模型，反映系统各因素之间的关系。其次是构造判断矩阵，将各层因素进行两两比较，对于各 1.0<= RI CI CR
房地产项目评估体系 一、项目评估体系 1、评价指标 注：①分城市评价与项目评价两类一级指标，各由二级指标累加得其分值（评价见表2）；两大指标得分累加得到总体得分；②指标判断采用结合客观数据进行主观判断的方式；③指标与分值可不断修正与完善。 2、分值解释 体系分城市指标与项目指标两块，其得分为下属二级指标得分累加。其结果含义为： 注：分值区间可以进一步修正与完善 精选
二、部分项目地块试评结果 注：模拟项目立项时状况进行评价；由于不了解嘉兴、嘉善的情况，未做评价 精选
三、项目评价结果说明 1、“好”项目 1（11）、2（10）、3（15）三个项目都被评判为“好”项目，三个项目的共性是拿地时期都在房价快速上涨时期（初期），顺势而为。 取胜的关键分别是：1新区掘起之初占据新区低价协议地块；2在新区掘起初期占据了的新区中心绝佳区位；3搭上“郊区化”进程的顺风车等。 2、“较好”的项目 4（7）、5（8）、6（5）三个项目被评判为“较好”的项目，三个项目的共性也是拿地时期都在房价快速上涨时期（目前扬州、2等城市仍处于快速上涨周期阶段，只不过受调控影响暂时抵制了需求，有小幅调整），顺势而为。 扬州两项目本来都是好项目，区位、风水俱佳；美中不足是都有拆迁问题（-3分），且农校地块拿地时资金链紧张（-2分）。 6地块利润评估并不高，资金压力大，风险是比较大的，故城市评价高（7分）而项目评价低（-2分），但借湖东地区房价彪升的契机，仍不失有吸引力的一个项目。 3、“一般”项目 7项目评价一般（不完全资料统计），由于连云港房价刚起步（2060元/M2均价）就受调控影响，其房价快速提升还有一段等待期，项目前期利润是很低的。 但如果资金实力允许，能够“捂”到楼市回暖（而不是追求当年销售额与回笼），亦不失为一个有潜力的好项目。 4、“较差”的项目 8、9、10、11项目、12地块都被评估为较差项目。 前四者共性是地块位置较偏，所在地区吸引力差，人口外流，且城市化进程还没到“郊区化”阶段；9项目本不该如此尴尬，仍定位失误之故。 12地区则房价已趋高位，供过于求，且限房价上限导致利润偏低，无吸引力。 5、“差”与直接“否决”的项目 13旧项目由于在区位无吸引力的基础上，有化工污染硬伤（-4分），故为差项目。 14地块高峰时拿地，楼面价高于周边400-500元/M2，利润为负，直接否决。 2005-9-22 精选
数据质量评价模型的建 立和实现 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
[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;
源师兄的意见 1.“指导教师情况”一栏中“研究方向”和“授课名称”是指余老师本人的研究方向和他教的课的名称。 2.立项依据应该先讲现状然后谈意义 3.其他基本没什么问题，不过你们应该抓紧时间把这申请表送到余老师处，让他提出更加具体化的实施步骤和意见 祝你们成功！ 教材评价指标体系的建立 丁朝蓬 一 课程编制是一袱期而复杂的过程，而课程评价在这一过程之中起着至关重要的作用，课程评价沟通了课程编制者与课程实施者，使课程系统与外部世界(社会、教学环境、教学人员、学生等)的信息交换得以不断进行，从而为课程的编制与完善提供支持。课程专家以儿童发展、社会需要和知识逻辑系统者为依据，以教育教学和课程理论为指导进行课程设计，包括课程目标的设计和课程内容的设计。设计成型的课程在学校中实施，作用于教育对象——学生，学生不断学习内化课程内容，身心获得发展。 从课宠计到课程在学校实施，始终伴随着课程评价。作为课程编制者，要关注各个阶段各种形式的评价，从中获得课程评价的信息，以便不断提高课程质量。下面将不同阶段、不同形式的评价标示在图中。（图略） 评价1是依据已设计出的课程目标来评价课程内容的选择与组织，看课程内容是否与课程目标相符合，课程内容能否达成课程目标。评价1一般在课程编制过程中进行，属于形成性评价，评价的主体多为课程编制者或课程编制者邀请的各界专家。 评价2是跳出已定的课程目标，完全依据客观的社会需要、儿童个性全面发展的需要以及学科本身的要求评价课程内容。评价2也是在课程编制过程中进行的。评价主体也是课程编制者及各类专家。 评价3是根据预定的课程目标，比较学生的发展状况与课程目标，看学生学习了课程内容后是否的确能够达到预期的课程目标。评价3是在课程实施了一段时间以后才进行的，多属终结性评价。评价主体一般为学校和教师。
评价指标体系构建原则及综合评价方法
评价指标体系构建原则及综合评价方法设置评价指标体系时一般要遵循以下原则： （1）区域性原则 衡量一个研究对象的运行情况，要从特定的区域出发因地制宜、发挥优势，评价指标要具有针对性。 （2）动态性原则 研究对象是一个动态的过程，指标的选取不仅要能够静态的反映考核对象的发展现状，还要动态的考察其发展潜力。选取的指标要能够具有动态性，可以衡量同一指标在不同时段的变动情况，并且要求所选指标在较长的时间具有实际意义。 （3）可量化原则 数据的真实性和可靠性是进行监测的前提条件和重要保障，需要大量的统计数据作为支持。选取的指标应该具有可量化的特点，在保证指标有较高反映考核对象的前提下，能够直接查到或者通过计算间接得到指标数据，以保证评价的可操作性，同时数据来源要具有权威性，这样能保证正确评估研究对象。 （4）层次性原则 一级指标同时分别设立多个具体的子指标。在众多指标中，把联系密切的指标归为一类，构成指标群，形成不同的指标层，有利于全面清晰的反映研究对象。综合评价方法的选取： 随着计算机技术飞速发展和普遍应用，用于定量评价多指标问题的多指标综合评价法被广泛应用到经济、生活的各个方面，特别是SAS、SPSS等统计软件的使用更加提高综合评价法的实用性。目前用于分析多指标体系的综合评价方法
各因素对上层某个因素的影响程度，由于专家确定重要性具有一定的主观性，要对构建的判别矩阵进行一致性检验，即使得 。若检验通过，则按照总排序权量表示的结果进行权重赋值。 （2）主成分分析法 主成分分析法（Principal components ）能够通过“降维”作用把k X X X X ??、、、321等众多指标综合成比较重要的几个指标，消除指标间的相关 性。评价的基本思想就是将多个指标信息综合成一个综合指标值进行评价，但并不是指标的简单组合，而是将目标对象的不同侧面，层次以及不同量纲的统计指标转换为相对评价值。当指标体系涉及大量指标时，若只选用研究对象的个别指标，尽管方便但却损失了其他信息；若对研究对象的每一个指标都做出评价，这些评价结果也只是独立的，且各指标间做出的评价有一定的信息重叠。选用主成分分析法可以解决这一问题。 主成分分析的数学模型：按照累计方差贡献率大于等于85%来提取k 个主成分（k 北京市财政支出项目绩效评价指标体系 指标解释： 一、总体说明 指标体系设计体现原则性和灵活性的有机结合，其中：一级、二级指标为共性指标，三、四级指标可以适当调整内容，在三级指标下可设四级指标，具体分值应在具体评价方案中明确。 二、具体指标说明 （一）项目决策：包括绩效目标和决策过程。 1、绩效目标。考查目标是否明确、细化、量化。 2、决策过程。包括决策依据和决策程序。 （1）决策依据。考查项目是否符合经济社会发展规划和部门年度工作计划；是否进行了充分的可行性研究；是否根据需要制定中长期实施规划；项目调整是否合理。主要从部门职能和服务对象需求角度考查项目是否应该立项；考查资源角度的可及性，及即现有资源能否达到预期目标，项目后续实施过程中相应资源能否保障；考查项目实施成本的合理性。 （2）决策程序。考查项目申报、批复程序是否符合相关管理办法，是否履行了可行性研究、专家论证等调研程序；项目调整是否履行了相应的手续。重点考查项目申报程序的规范性。 （二）项目管理。包括项目资金和项目实施。 1、项目资金。包括预算管理、资金到位和财务管理。 （1）预算管理。考查项目预算编制是否细化、准确；考查项目预算执行是否与预算编制一致；考查项目预算是否有合理的执行计 划，且执行是否与计划一致。 （2）资金到位。考查项目申报单位向资金使用单位拨付资金是否足额、及时；考查自筹资金到位是否足额、及时。 （3）财务管理。考查与项目执行相关的财务制度是否健全、执行是否严格、规范；考查与项目相关的会计核算是否符合会计原则。 2、项目实施。包括组织机构、制度建设和过程控制。 （1）组织机构。考查项目管理执行机构是否健全、人员分工是否明确。 （2）制度建设。考查项目单位是否建立了健全的项目管理制度，是否制定了科学的实施方案或实施计划。 （3）过程控制。考查与项目相关的各种法律、法规、制度是否严格执行，项目实施方案或实施计划是否被认真执行，项目实施程序是否科学合理（实施程序指法律、制度、方案、计划之外的其他工作程序和措施）。 （三）项目绩效。包括项目产出和项目效果。 1、项目产出。包括产出数量、产出质量、产出时效和产出成本。具体产出应与项目实际情况相结合。有的项目的产出不是以数量衡量的。这里重点是应根据项目的绩效目标来设置相应的评价指标。 （1）产出数量。考查项目产出数量是否达到绩效目标。 （2）产出质量。考查项目产出质量是否达到绩效目标。 （3）产出时效。考查项目产出时效是否达到绩效目标。 （4）产出成本。考查项目产出成本是否按绩效目标控制。 建立科学合理的考核评价指标体系 按照贯彻落实科学发展观的必然要求和推进对接大城区发展战略 的现实需要，我们对绩效管理与考评指标体系作出了科学、系统和规范的设置。 1、科学设置指标，体现科学发展观。乡局领导班子领导干部绩效管理与考评分为实绩考评和社会评价。实绩考评指标由重点工作、日常工作、创新工作、绩效问责四项构成。社会评价包括民主测评和民意调查。 在实绩考核指标中，新的绩效目标设置突出体现科学发展观，把目标细分为经济发展、资源环境、人民生活、政治建设、文化建设、社会稳定、重点工作（包括上级规划的重点工作和自身规划的重点工作）、创新工作等方面。这样的考核目标框架体现了科学发展的总要求和构建和谐社会的总目标。首先，经济发展、资源环境、人民生活和安全稳定是构建和谐社会的具体描述和体现；其次，下级目标是实现上级目标的方法和手段，通过目标的层层分解使得各单位和部门的工作思路更加明晰，重点更加明确。第三，在目标值或具体达成标准的制定上，贯彻目标管理的思想，通过上级制定框架、自我承诺细化、上级审核批准等程序确保目标制定的规范、科学与切合实际。这样使考核的范围进一步拓展，考核的内涵进一步丰富，考核的导向进一步明晰，把考核的侧重点从经济领域向社会领域延伸，以此引导领导干部进一步注重发展的全面性和协调性。 2、合理分配权重，有效激励创新、创业。绩效管理与考评体系中， 实绩考评1500分，社会评价500分。在实绩考评中，重点工作500分，日常工作1000分，在此基础上，增设了创新工作加分和绩误问责扣分项，加分上不封顶，扣分下不设底，放开科学发展的跑道，激励领导班子和领导干部解放思想、开拓进取、踏实创业。 3、实行差异管理，增强考核结果可比性。客观事物千差万别，各乡镇和县直单位发展的禀赋、工作基础也不尽相同，过分强调同一性、起步走，难以体现考核结果的客观性和公正性，也不利于发挥各级干部的工作积极性和主动性。在新的干部政绩考核中，我们注重体现差别性，鼓励创造性，在具体指标上不搞一刀切，在达标进度上不搞齐步走，采取分类考核的办法。新的绩效管理考核方案，充分考虑不同单位、不同层次人员的工作特性，按照地域、职能等特点，把乡镇分为三类（平原7个、丘陵6个、山区6个），县直单位分为7类（党政综合部门14个、执法监督部门11个、经济管理部门14个，社会发展部门18个、社会团体及服务部门11个、企业与四大园区7个、垂直管理部门15个）；把领导干部分成党政正职和其他副职领导干部，并设置了差异化的考评目标。这样做的目的：一是力争使每个单位尽可能处在同一起跑线进行比较，使考核结果更科学合理；二是突出各单位的职能定位，促进各单位去规划好符合自身特点的战略目标；三是使领导干部职责更为明确，责任落实到人。这样，既能激励各地攻坚克难，创造特色，又有利于推进工作、取得实效. 企业效绩评价指标体系与指标权数表及解释 企业效绩评价指标解释 根据《企业效绩评价操作细则》的规定，企业效绩评价指标体系由基本指标、修正指标、评议指标三层次共28项指标构成。现将各项指标的内涵解释如下： 一、基本指标 基本指标是评价企业效绩的主要计量指标，是整个评价指标体系的核心。基本指标由净资产收益率、总资产周转率、资产负债率、资本积累率等8项计量指标构成。 （一）净资产收益率 1、基本概念 净资产收益率是指企业一定时期内的净利润同平均净资产的比率。净资产收益率充分体现了投资者投入企业的自有资本获取净收益的能力，突出反映了投资与报酬的关系，是评价企业资本经营效益的核心指标。 2、计算公式 净利润 净资产收益率= ×100% 平均净资产 企业效绩评价指标体系与指标权数表 四、 发展能力状况24 销售（营 业）增长 率 资本积累 率 12 12 三年资本平 均增长率、 三年销售平 均增长率、 技术投入比 率 9 8 7 环境） 综合社会 贡献80% 20% 3、内容解释 （1）净利润是指企业未作任何分配前的税后利润，受各种政策等其他人为因素影响较少，能够比较客观、综合地反映企业的经济效益，准确体现投资者投入资本的获利能力。数据曲子与企业年度会计报表（下同）的《利润及利润分配表》。 （2）平均净资产是企业年初所有者权益同年末所有者权益的平均数，平均净资产=（所有者权益年初数+所有者权益年末数）/2。净资产包括实收资本、资本公积、盈余公积和未分配利润。数据取值于《资产负债表》。 4、指标说明 （1）净资产收益率是评价企业自有资本及其积累获取报酬水平的最具综合性与代表性的指标，充分反映了企业资本运营的综合效益。该指标通用性强，适应范围广，不受行业局限，是国际上企业综合评价中使用率非常高的一个指标。 （2）通过对该指标的综合对比分析，可以看出企业获利能力在项目考评指标体系
建立科学合理的考核评价指标体系
绩效管理--企业效绩评价指标体系与指标权数表及解释
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