数据清洗研究综述
随着信息处理技术的不断发展，各行各业已建立了很多计算机信息系统，积累了大量的数据。为了使数据能够有效地支持组织的日常运作和决策，要求数据可靠无误，能够准确地反映现实世界的状况。数据是信息的基础，好的数据质量是各种数据分析如OLAP、数据挖掘等有效应用的基本条件。人们常常抱怨“数据丰富，信息贫乏”，究其原因，一是缺乏有效的数据分析技术，二是数据质量不高，如数据输入错误、不同来源数据引起的不同表示方法，数据间的不一致等，导致现有的数据中存在这样或那样的脏数据。它们主要表现为：拼写问题、打印错误、不合法值、空值、不一致值、简写、同一实体的多种表示(重复)、不遵循引用完整性等。
数据清洗(Data Cleaning，Data Cleansing或者Data Scrubbing)的目的是检测数据中存在的错误和不一致，剔除或者改正它们，以提高数据的质量[1]。
1数据清洗国内外研究现状
数据清洗主要在数据仓库、数据库知识发现(也称数据挖掘)和总体数据质量管理这3个领域研究较多。在数据仓库研究和应用领域，数据清洗处理是构建数据仓库的第一步，由于数据量巨大，不可能进行人工处理，因此自动化数据清洗受到工商业界的广泛关注。
1.1国外研究现状
国外对数据清洗的研究最早出现在美国，是从对全美的社会保险号错误的纠正开始[2]。美国信息业和商业的发展，极大地刺激了对数据清洗技术的研究，主要集中在以下4个方面。
(1)检测并消除数据异常
采用统计方法来检测数值型属性，计算字段值的均值和标准差，考虑每个字段的置信区间来识别异常字段和记录。将数据挖掘方法引入数据清理，如聚类方法用于检测异常记录、模型方法发现不符合现有模式的异常记录、关联规则方法发现数据集中不符合具有高置信度和支持度规则的异常数据。
(2)检测并消除近似重复记录
即对重复记录进行清洗。消除数据集中的近似重复记录问题是目前数据清洗领域中研究最多的内容。为了从数据集中消除重复记录，首要的问题就是如何判断两条记录是否近似重复。
(3)数据的集成
在数据仓库应用中，数据清洗首先必须考虑数据集成，主要是将数据源中的结构和数据映射到目标结构与域中。在这方面已经开展了大量的研究工作。
(4)特定领域的数据清洗
不少数据清洗方案和算法都是针对特定应用问题的，只适用于较小的范围。通用的、与应用领域无关的算法和方案较少。
近年来，国外的数据清洗技术发展得很快，从市场上存在的数据清洗软件可以看出，其中包括商业上的数据清洗软件，也有大学和研究机构开发的数据清洗软件。
1.2国内研究现状
目前，国内对数据清洗技术的研究还处于初级阶段。直接针对数据清洗，特别是针对中文数据清洗的研究成果并不多。大多是在数据仓库、决策支持、数据挖掘研究中，对其做一些比较简单的阐述。银行、保险和证券等对客户数据的准确性要求很高的行业，都在做各自的客户数据的清洗工作，针对各自具体应用而开发软件，而很少有理论性的成果见诸于报道。
2数据清洗的定义与对象
2.1数据清洗定义
迄今为止，数据清洗还没有公认的定义，不同的应用领域对其有不同的解释。
(1)数据仓库领域中的数据清洗
在数据仓库领域，数据清洗定义为清除错误和不一致数据的过程，并需要解决元组重复问题。当然，数据清洗并不是简单地用优质数据更新记录，它还涉及数据的分解与重组。
(2)数据挖掘领域中的数据清洗
数据挖掘(早期又称为数据库的知识发现)过程中，数据清洗是第一个步骤，即对数据进行预处理的过程。各种不同的KDD和DW系统都是针对特定的应用领域进行数据清洗的。文献[3]认为，信息的模式被用于发现“垃圾模式”，即没有意义的或错误的模式，这属于数据清洗的一种。
(3)数据质量管理领域中的数据清洗
数据质量管理是一个学术界和商业界都感兴趣的领域。全面数据质量管理解决整个信息业务过程中的数据质量及集成问题。在该领域中，没有直接定义数据清洗过程。有些文章从数据质量的角度，将数据清洗过程定义为一个评价数据正确性并改善其质量的过程。
2.2数据清洗的对象
数据清洗的对象可以按照数据清洗对象的来源领域与产生原因进行分类。前者属于宏观层面的划分，后者属于微观层面的划分。
(1)来源领域
很多领域都涉及到数据清洗，如数字化文献服务、搜索引擎、金融领域、政府机构等，数据清洗的目的是为信息系统提供准确而有效的数据。
数字化文献服务领域，在进行数字化文献资源加工时，OCR软件有时会造成字符识别错误，或由于标引人员的疏忽而导致标引词的错误等，是数据清洗需要完成的任务。
搜索引擎为用户在互联网上查找具体的网页提供了方便，它是通过为某一网页的内容进行索引而实现的。而一个网页上到底哪些部分需要索引，则是数据清洗需要关注的问题。例如，网页中的广告部分，通常是不需要索引的。按照网络数据清洗的粒度不同，可以将网络数据清洗分为两类，即Web页面级别的数据清洗和基于页面内部元素级别的数据清洗，前者以Google公司提出的PageRank算法和IBM公司Clever系统的HITS算法为代表；而后者的思路则集中体现在作为MSN搜索引擎核心技术之一的VIPS算法上[4]。
在金融系统中，也存在很多“脏数据”。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。
电子政务系统也存在“脏数据”。为了能够更好地对公民负责并且能够与全国的其他警察局共享数据，英国Hum-berside州警察局使用数据清洗软件清洗大范围的嫌疑犯和犯罪分子的数据。这次清洗的范围庞大，跨越不同的系统，不仅有该警察局内部系统的数据，还有外部的数据库包括本地的和整个英国范围内的。其中有些数据库能够相连和整合，而有些则不能。例如，“指令部级控制”的犯罪记录数据库是用来记录犯罪事件的，该数据库是和嫌疑犯数据库分开的。而嫌疑犯数据库也许和家庭犯罪或孩童犯罪数据库是分开的[5]。
(2)产生原因
在微观方面，数据清洗的对象分为模式层数据清洗与实例层数据清洗[6]。数据清洗的任务是过滤或者修改那些不符合要求的数据。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据和重复的数据3大类。
不完整数据的特征是一些应该有的信息缺失，如机构名称、分公司的名称、区域信息缺失等.错误数据产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断而直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后有一个回车、日期格式不正确、
日期越界等。错误值包括输入错误和错误数据，输入错误是由原始数据录入人员疏忽而造成的，而错误数据大多是由一些客观原因引起的，例如人员填写的所属单位的不同和人员的升迁等。
异常数据是指所有记录中如果一个或几个字段间绝大部分遵循某种模式，其它不遵循该模式的记录，如年龄字段超过历史上的最高记录年龄等。
重复数据也就是“相似重复记录”，指同一个现实实体在数据集合中用多条不完全相同的记录来表示，由于它们在格式、拼写上的差异，导致数据库管理系统不能正确识别。从狭义的角度看，如果两条记录在某些字段的值相等或足够相似，则认为这两条记录互为相似重复。识别相似重复记录是数据清洗活动的核心。
此外，由于法人或作者更换单位造成数据的不一致情况、不同的计量单位、过时的地址、邮编等其他情况也是数据清洗的对象。
3数据清洗基本原理与框架模型
3.1基本原理
数据清洗的原理为：利用有关技术，如统计方法、数据挖掘方法、模式规则方法等将脏数据转换为满足数据质量要求的数据。数据清洗按照实现方式与范围，可分为以下4种。(1)手工实现
通过人工检查，只要投入足够的人力、物力与财力，也能发现所有错误，但效率低下。在大数据量的情况下，手工操作几乎是不可能的。
(2)编写专门的应用程序
这种方法能解决某个特定的问题，但不够灵活，特别是在清洗过程需要反复进行(一般来说，数据清洗一遍就达到要求的很少)时，导致程序复杂，清洗过程变化时，工作量大。而且这种方法也没有充分利用目前数据库提供的强大数据处理能力。
(3)解决某类特定应用域的问题
如根据概率统计学原理查找数值异常的记录，对姓名、地址、邮政编码等进行清洗，这是目前研究较多的领域，也是应用最成功的一类。
(4)与特定应用领域无关的数据清洗
这一部分的研究主要集中在清洗重复记录上。
在以上4种实现方法中，后两种具有某种通用性及其较大的实用性，引起了越来越多的关注。但是不管哪种方法，都由3个阶段组成：数据分析、定义；搜索、识别错误记录；修正错误。
3.2数据清洗的框架模型
目前已经研究出很多数据清洗的框架模型，下面介绍3个有代表性的框架模型。
(1)Trillium的模型
Trillium[7]是由Harte Hanks Data Technologies的Trillium Software Systems部门创建的企业范围的数据清洗软件。Trillium将数据清洗的过程分成5个步骤，分别由5个模块来完成。
①Converson Workbench提供了一整套数据审计、分析和重组工具；
②Parser对遗产数据和操作型系统的数据作解析、验证和标准化；
③Matcher地提供一套标准规则用于记录连接和匹配，使得用户可以方便地调整和定制以满足其特殊的业务要求；
④Geocoder验证、纠正和增强物理数据；
⑤Utilties提供联机数据浏览，域级频率统计，词的计数和分布。另外，合并、选择和格式重组工具提供数据重组能力。
(2)Bohn模型
Bohn数据清洗模型[8]将数据清洗分为以下4个主要部分：
①数据检查：确认数据质量，内部模式和主要字段(使用的不同字段)；
②数据词法分析：确定每个字段内的各个元素的上下文和目的地；
③数据校正：将数据与已知清单(通常为地址)匹配并保证所有的字段被标明为好、坏或可自动校正。但是，这并不表示在软件设计的时候需要有许多值的判断。只要可能，技术人员就应该与客户一起校正源中的数据；
④记录匹配：决定两个记录(可能是不同类型的)是否代表同一个对象。该过程涉及许多值判断和复杂的软件工具。
(3)AJAX模型
AJAX[9]模型由Helena Galhardas提出，该模型是逻辑层面的模型(Logic Level)，将数据清洗过程分为5个操作步骤：
①源数据的映射(Mapping)；
②对映射后的记录进行匹配(Matching)；
③对记录做聚集操作(Clustering)；
④对聚集进行合并(Merging)；
⑤对合并后的数据做视图显示(Viewing)。
4数据清洗算法与工具
4.1数据清洗算法
在脏数据清洗算法上，一些研究机构提出了脏数据预处理、排序邻居方法、多次遍历数据清洗方法、采用领域知识进行清洗、采用数据库管理系统的集成数据清洗等算法。本文将针对属性和重复记录的清洗分别从检测和清洗两个角度对相关算法展开论述，如图1所示。
图1数据清洗方法分类
(1)自动检测属性错误的方法
人工检测数据集中的属性错误，需要花费大量的人力、物力和时间，而且这个过程本身很容易出错，所以需要利用高效的方法自动检测数据集中的属性错误，方法主要有：基于统计的方法[10]，聚类方法[11]，关联规则的方法[10]等。表1给出自动检测属性错误的方法比较。
(2)属性清洗的方法
①空缺值的清洗方法主要有：忽略元组；人工填写空缺值；使用一个全局变量填充空缺值；使用属性的平均值、中间值、最大值、最小值或更为复杂的概率统计函数值填充空缺值。②噪声数据的清洗方法主要有：分箱(Binning)，通过考察属性值的周围值来平滑属性的值。属性值被分布到一些等深或等宽的“箱”中，用箱中属性值的平均值或中值来替换“箱”中的属性值；计算机和人工检查相结合，计算机检测可疑数据，然后对它们进行人工判断；使用简单规则库检测和修正错误；使用不同属性间的约束检测和修正错误；使用外部数据源检测和修正错误。
③不一致数据的清洗方法。对于有些事务，所记录的数据可能存在不一致。有些数据不一致，可以使用其他材料人工加以更正。例如，数据输入时的错误可以使用纸上的记录加以更正。知识工程工具也可以用来检测违反限制的数据。例如，知道属性间的函数依赖，可以查找违反函数依赖的值[11]。此外，数据集成也可能产生数据不一致。表2给出属性清洗的方法比较情况。
(3)检测重复记录的算法
消除重复记录可以针对两个数据集或者一个合并后的数据集，首先需要检测出标识同一个现实实体的重复记录，即匹配过程。检测重复记录的算法主要有：基本的字段匹配算法[10]，递归的字段匹配算法[10]，Smith-Waterman算法[10,12]，编辑距离[13,14]、Cosine相似度函
数[14,15]。表3给出检测重复记录算法的比较情况。
(4)重复记录清洗的算法
目前消除重复记录的基本思想是“排序和合并”，先将数据库中的记录排序，然后通过比较邻近记录是否相似来检测记录是否重复。消除重复记录的算法主要有：优先队列算法[14,16]，近邻排序算法(Sorted-Neighborhood Method, SNM)[14,17]，多趟近邻排序(Multi-Pass Sorted-Neighborhood, MPN)[14,17]。表4给出重复记录清洗算法的比较情况。
4.2数据清洗工具
从特定功能的清洗工具、ETL工具以及其他工具3个方面来对数据清洗工具进行介绍。(1)特定功能的清洗工具
特定的清洗工具主要处理特殊的领域问题，基本上是姓名和地址数据的清洗，或者消除重复。转换是由预先定义的规则库或者和用户交互来完成的。
在特殊领域的清洗中，姓名和地址在很多数据库中都有记录而且有很大的基数。特定的清洗工具提供抽取和转换姓名及地址信息到标准元素的功能，与在基于清洗过的数据工具相结合来确认街道名称、城市和邮政编码。特殊领域的清洗工具现有IDCENTRIC、PUREINTEGRATE、QUICKADDRESS、REUNION、TRILLIUM等[14]。
消除重复的一类工具根据匹配的要求探测和去除数据集中相似重复记录。有些工具还允许用户指定匹配的规则。目前已有的用于消除重复记录的清洗工具有DATACLEANSER、MERGE/PURGE LIBRARY、MATCHIT、ASTERMERGE等[14]。
(2)ETL工具
现有大量的工具支持数据仓库的ETL处理，如COPYMANAGER、DATASTAGE、EXTRACT、WERMART等。它们使用建立在DBMS上的知识库以统一的方式来管理所有关于数据源、目标模式、映射、教本程序等的原数据。模式和数据通过本地文件和DBMS网关、ODBC等标准接口从操作型数据源收取数据。这些工具提供规则语言和预定义的转换函数库来指定映射步骤[14]。
ETL工具很少内置数据清洗的功能，但是允许用户通过API指定清洗功能。通常这些工具没有用数据分析来支持自动探测错误数据和数据不一致。然而，用户可以通过维护原数据和运用集合函数(Sum、Count、Min、Max等)决定内容的特征等办法来完成这些工作。这些工具提供的转换工具库包含了许多数据转换和清洗所需的函数，例如数据类转变，字符串函数，数学、科学和统计的函数等。规则语言包含If-then和Case结构来处理例外情况，例如，错误拼写、缩写，丢失或者含糊的值和超出范围的值[14]。而在我国，对数据清洗的研究甚少，还没有一个成型的完善的ETL工具应用于数据仓库的系统中[18]。
(3)其他工具
其他与数据清洗相关的工具包括：基于引擎的工具(COPYMANAGER、DECISIONBASE、POWERMART、DATASTAGE、WAREHOUSEADMINISTRATOR)、数据分析工具(MIGRATIONARCHITECT、WIZRULE、DATAMININGSUITE)和业务流程再设计工具(INTEGRITY)、数据轮廓分析工具(如MIGRATIONARCHITECT Cevoke Software等)、数据挖掘工具(如WIZRULE 等)[19]。
4.3数据清洗工具功能简介
表5是对各种典型数据清洗工具功能的描述。
5数据清洗评估
数据清洗的评估实质上是对清洗后的数据的质量进行评估，而数据质量的评估过程是一种通过测量和改善数据综合特征来优化数据价值的过程。数据质量评价指标和方法研究的难点在于数据质量的含义、内容、分类、分级、质量的评价指标等。
文献[20]和文献[21]提出了一些数据质量的评估指标。在进行数据质量评估时，要根据具体的数据质量评估需求对数据质量评估指标进行相应的取舍。但是，数据质量评估至少应该包含以下两方面的基本评估指标[18]。
(1)数据对用户必须是可信的
可信性包括精确性、完整性、一致性、有效性、唯一性等指标。
①精确性：描述数据是否与其对应的客观实体的特征相一致。
②完整性：描述数据是否存在缺失记录或缺失字段。
③一致性：描述同一实体的同一属性的值在不同的系统是否一致。
④有效性：描述数据是否满足用户定义的条件或在一定的域值范围内。
⑤唯一性：描述数据是否存在重复记录。
(2)数据对用户必须是可用的
包括时间性、稳定性等指标。
①时间性：描述数据是当前数据还是历史数据。
②稳定性：描述数据是否是稳定的，是否在其有效期内。
6数据清洗研究和应用展望
(1)中文数据清理工具的研究和开发
目前，数据清理主要集中在西文上，中文数据清理与西文数据清理有较大的不同(如很多匹配算法并不适用于中文)。中文数据清理还没有引起重视。
(2)数据挖掘方法在数据清理中的深入应用
主要集中在数值型、字符串型字段。识别数值型字段之间的关系异常很不成熟与实用。数据挖掘算法在数据清理中的应用亟需加强[22]。
(3)重复记录识别的效率需要进一步提高
尽管识别重复记录受到最多的关注，并采取了许多措施，但识别效率与识别精度问题的解决并不令人满意。特别是在记录数据非常多时，耗时太多，有待研究更好的算法。
(4)非结构化数据的清洗
以前数据清理主要集中在结构化的数据上，而现在非结构化数据或半结构化的数据(如XML 数据)已受到越来越多的重视。特别是由于XML自身所具有的特点(通用性、自描述性)，在数据清理中应受到重视。
(5)数据清洗工具之间的互操作性
尽管根据用户友好性，很多工具或系统都提供了描述性语言，但基本上都是经过某种已有语言(如SQL、XML)根据自己需要经过扩展实现的，不能很好地满足数据清理中大致匹配的需要，不具有互操作性。
(6)数据清理方案的通用性
特定领域的数据清理问题依然是研究和应用重点，但较通用的清洗方案会受到越来越多的关注。
数据清洗研究综述 随着信息处理技术的不断发展，各行各业已建立了很多计算机信息系统，积累了大量的数据。为了使数据能够有效地支持组织的日常运作和决策，要求数据可靠无误，能够准确地反映现实世界的状况。数据是信息的基础，好的数据质量是各种数据分析如OLAP、数据挖掘等有效应用的基本条件。人们常常抱怨“数据丰富，信息贫乏”，究其原因，一是缺乏有效的数 据分析技术，二是数据质量不高，如数据输入错误、不同来源数据引起的不同表示方法，数 据间的不一致等，导致现有的数据中存在这样或那样的脏数据。它们主要表现为：拼写问题、打印错误、不合法值、空值、不一致值、简写、同一实体的多种表示(重复)、不遵循引用完整性等。 数据清洗(Data Cleaning，Data Cleansing或者Data Scrubbing)的目的是检测数据中存在的错误 和不一致，剔除或者改正它们，以提高数据的质量[1]。 1数据清洗国内外研究现状 数据清洗主要在数据仓库、数据库知识发现(也称数据挖掘)和总体数据质量管理这3个领域研究较多。在数据仓库研究和应用领域，数据清洗处理是构建数据仓库的第一步，由于数据量巨大，不可能进行人工处理，因此自动化数据清洗受到工商业界的广泛关注。 1.1国外研究现状 国外对数据清洗的研究最早出现在美国，是从对全美的社会保险号错误的纠正开始[2]。美国信息业和商业的发展，极大地刺激了对数据清洗技术的研究，主要集中在以下4个方面。 (1)检测并消除数据异常 采用统计方法来检测数值型属性，计算字段值的均值和标准差，考虑每个字段的置信区间来 识别异常字段和记录。将数据挖掘方法引入数据清理，如聚类方法用于检测异常记录、模型方法发现不符合现有模式的异常记录、关联规则方法发现数据集中不符合具有高置信度和支 持度规则的异常数据。 (2)检测并消除近似重复记录 即对重复记录进行清洗。消除数据集中的近似重复记录问题是目前数据清洗领域中研究最多 的内容。为了从数据集中消除重复记录，首要的问题就是如何判断两条记录是否近似重复。 (3)数据的集成 在数据仓库应用中，数据清洗首先必须考虑数据集成，主要是将数据源中的结构和数据映射 到目标结构与域中。在这方面已经开展了大量的研究工作。 (4)特定领域的数据清洗 不少数据清洗方案和算法都是针对特定应用问题的，只适用于较小的范围。通用的、与应用领域无关的算法和方案较少。 近年来，国外的数据清洗技术发展得很快，从市场上存在的数据清洗软件可以看出，其中包括商业上的数据清洗软件，也有大学和研究机构开发的数据清洗软件。 1.2国内研究现状 目前，国内对数据清洗技术的研究还处于初级阶段。直接针对数据清洗，特别是针对中文数据清洗的研究成果并不多。大多是在数据仓库、决策支持、数据挖掘研究中，对其做一些比 较简单的阐述。银行、保险和证券等对客户数据的准确性要求很高的行业，都在做各自的客户数据的清洗工作，针对各自具体应用而开发软件，而很少有理论性的成果见诸于报道。 2数据清洗的定义与对象 2.1数据清洗定义 迄今为止，数据清洗还没有公认的定义，不同的应用领域对其有不同的解释。
Database Systems: The Complete Book Solutions for Chapter 2 Solutions for Section 2.1 Exercise 2.1.1 The E/R Diagram. Exercise 2.1.8(a) The E/R Diagram Kobvxybz Solutions for Section 2.2 Exercise 2.2.1 The Addresses entity set is nothing but a single address, so we would prefer to make address an attribute of Customers. Were the bank to record several addresses for a customer, then it might make sense to have an Addresses entity set and make Lives-at a many-many relationship. The Acct-Sets entity set is useless. Each customer has a unique account set containing his or her accounts. However, relating customers directly to their accounts in a many-many relationship conveys the same information and eliminates the account-set concept altogether. Solutions for Section 2.3 Exercise 2.3.1(a) Keys ssNo and number are appropriate for Customers and Accounts, respectively. Also, we think it does not make sense for an account to be related to zero customers, so we should round the edge connecting Owns to Customers. It does not seem inappropriate to have a customer with 0 accounts;
实验一SQL Server 2005数据库服务器界面使用及数据库原理知 识的应用 1.实验目的 (1)通过使用SQL Server 2005的控制界面感受SQL Server 2005。 (2)熟悉SQL Server 2005所需的软、硬件要求。 (3)熟悉SQL Server 2005支持的身份验证种类。 (4)掌握SQL Server 2005服务的几种启动方法。 (5)掌握SQL Server Management Studio的常规使用。 (6)掌握关系数据库的逻辑设计方法——E-R图。 2.实验准备 (1)了解SQL Server Management Studio的常规使用。 (2)了解SQL Server 2005所需的软、硬件要求。 (3)了解SQL Server 2005支持的身份验证种类。 (4)了解SQL Server 2005服务的几种启动方法。 (5)了解关系数据库的逻辑设计方法——E-R图。 3.实验内容 (1)分别使用“Windows身份验证模式”和“SQL Server和Windows身份验证模式”登录SQL Server 2005集成控制台。 (2)利用SQL Server Configuration Manager配置SQL Server 2005服务器。 (3)利用SQL Server 2005创建的默认帐户，通过注册服务器向导首次注册服务器。 (4)试着创建一些由SQL Server 2005验证的账户，删除第一次注册的服务器后用新建的账户来注册服务器。 (5)为某一个数据库服务器指定服务器别名，然后通过服务器别名注册该数据库服务器。 (6)熟悉和学习使用SQL Server Management Studio。 (7)设计E-R图。参照书上19页的优化模式，要求注明实体的主码、联系的类型和主码。
员工个人年终总结数据分析5篇_工作总结报告范本 年终总结数据分析1 您们好，我是___，紧张而忙碌的一年马上就要结束了，回顾我这一年的工作，有许多的收获和体会。为了明年部门的工作更上一层楼，总结一下今年工作中的得失很有必要，下面对我的工作进行一下总结。工作的整体回顾： 一个企业赢利是第一目标，也是企业能否生存下去的唯一保障，一个部门的工作也要紧紧围绕企业的中心工作来做文章。客房部做为一个服务性部门，做好清洁给客人提供一个清洁、安静、舒适、温馨的休息环境是我们的首要工作，但同时我们还担负着为企业创收、节支的责任。一年来，经过全体员工及部门管理人员的共同努力，有经营指标的部分都完成了山庄领导在去年工作会议上给我们下达的任务。在努力创收的同时我们也不忘节约，部门全年把节约工作贯穿始终，在保证工作质量、不影响对客服务的前提下，尽最大的努力降低成本，我们深知节省下来的每一分钱都是集团的利润。 ____年我完成了以下工作： 1、学习、规范岗位的服务用语，努力提高对客服务质量。。为了体现从事酒店人员的专业素养，针对我本人对各岗位服务用语存在不熟悉、不规范现象，我在同事中、在负责本集团客房的主管经理的培训中学习岗位的服务用语，进行留精去粗，而后吸收为已用，做为我对客人交流的语言指南。自本人规范服务用语执行以来，我在对客交流上有了显著提高。以致在工作的任何时期，好东西贵在坚持，贵在温故而
知新，我将对此加大学习应用的力度。 2、开源节流，降本增效，从点滴做起。客房部是公司的主要创收部门，它的本本本费也很高，本着节约就是创利润的思想，我和同事们本着从自我做起，从点滴做起，杜绝一切浪费现象，主要表现在：①回收客用一次性低值易耗品，如牙膏可做为清洁剂使用②每日早晨要求对退客楼层的走道灯关闭，夜班六点后再开启;查退房后拔掉取电卡;房间这样日复一日的执行下来，能为公司节约一笔不少的电费。 3、为了做好客房的卫生和服务工作，领导经常对我们打扫房间技能和查房技巧进行考核和评定。从中发现我们在操作时有无不规范、不科学的问题，针对存在的问题，管区领班级以上人员专门召开会议，对存在的问题加以分析，对员工进行重新培训，纠正员工的不良操作习惯。我们也利用淡季不断实践，认真打扫和检查好每一间房，通过考核，取得了一定的成效，房间卫生质量提高了，查房超时现象少了。 4、领导采取对员工集中培训、专项培训、个别指导培训等方式，促进了员工酒店意识得到较大提高，服务理念进一步深化，有声微笑已成为员工的自觉行动。对什么是个性化服务，从感性到理性已有了形象的认识，整个集团形成了“一切工作都是为了让客人满意”的良好氛围。从而加深了员工对前期的岗位培训、部门培训、班组培训从理论到实际的全面梳理和提高。 由于各种原因，使我的工作中存在一些问题： 1、容易将个人情绪带到工作中，高兴时热情周到，不高兴时有所怠慢，以后在工作中尽可能克服这种情况，在思想中真正树起：顾客就
数据分析员工作总结数据分析员是根据数据分析方案进行数据分析的人员，能进行较高级的数据统计分析。下面是出国留学网的先、编为大家精心整理的“数据分析员工作总结”，供大家阅读!希望能够帮助到大家!篇一：数据分析员工作总结在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领导下，深入学习关于淘宝网店的相关知识，我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。 一、虚心学习 努力提高网店数据分析方面的专业知识作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到，我也曾怀疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。 但是，公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面，虚心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面，向周围的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了与同事之间的感
情。 二、踏实工作 努力完成领导交办的各项工作任务三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作 1、汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为产品追单提供可靠依据。 2、协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表，每天不定时清查入库货品，为各部门的同事提供最可靠的库存数据。 3、完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。 4、完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。 5、每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。 6、配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。 7、完成领导交代的其它各项工作，认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍，尽量做到让领导放心和满意。 三、存在的不足及今后努力的方向 三个月来，在公司领导和同事们的指导和配合下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足，主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，
第25卷第3期 晋 中 学 院 学 报V ol.25 N o.32008年6月Journal of Jinzhong University Jun. 2008 [收稿日期]2008-01-14 [作者简介]彭秦晋(1979-),男,山西榆次人,晋中学院继续教育学院,助教. ET L 中数据清洗技术分析与研究 彭秦晋 (晋中学院继续教育学院,山西晋中030600) 摘 要:数据质量是商业智能的基础,数据质量的好坏直接影响到商业智能的成败.数据 质量存在问题有多方面的原因,在此基础上提出了实施数据清洗的五个步骤,最后阐述了提高 数据质量的方法. 关键词:脏数据;数据源;清洗;异常检测 中图分类号:TP274 文献标识码:B 文章编号:1673-1808(2008)03-0101-03 数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新且随时间不断变化的数据集合.它必须有正确和可以信任的数据去支持决策分析.一个数据仓库应该仅仅有一个正确的输出,那就是这个已经被数据仓库提供了充分证据的决策.但是,数据仓库中的数据可能来自不同的数据源,或者是一个ERP 应用,或者一个Excel 表,甚至是一个消息队列,这些都不在数据仓库团队所能控制的范围之内,这些数据中可能存在大量的“脏”数据.所以,在数据仓库中,为了保证数据质量,数据仓库工程通常开始于历史数据的读取,并要进行数据清洗和质量控制.ET L 指的是数据的抽取(Extract )、转换(T rans form )和装载(Load )的过程,是数据仓库的核心和灵魂,它能够按照统一的规划集成并提高数据的价值,并完成源数据向目标数据转换,是实施数据仓库的重要步骤. 1产生数据质量问题的原因分析 1.1数据源可能存在的问题 数据质量存在问题的根本原因在于数据源.由于数据仓库中的数据来自多种业务数据源,它们可能存储在不同的硬件平台上,而且使用不同的操作系统,使得从这些数据源中获取来的数据中不可避免地存在一些问题,所以保证数据质量是很困难的事. 1.1.1不完整和错误的数据数据仓库中的数据代表的应该是整个一系列数据,不应该有信息缺少的情况发生.如:一个公司的总支出应该包括工资项,假如没有,就必须给它重命名,再将这一类数据过滤出来,按缺失的内容分别写入不同的Excel 文件向用户提交,并且在规定时间补全后重新写入数据仓库.但是在实际情况中,由于业务系统不够健全,常常发生接受输入后不进行数据完整性分析,直接写入后台数据库的情况.数据输入过程中也常出现把数值数据输入成全角字符、日期格式不正确、日期越界等情况,这些都导致了错误数据的产生. 1.1.2数据一致性 数据源系统出于性能的考虑,会在一定程度上舍弃外键的约束,最终导致数据不一致.例如要表达性别,可以用“0”/“1”,也可以用“F ”/“M ”,从而出现代码不一致. 1.1.3超负荷代码 在很多系统特别是一些旧的系统中,在搭建时基于节省字节的考虑,常使用单个代码来代表多个目的.如:一个目录号可能指一个已经存在的客户的号码,也可能同时指将要卖给我们货物的卖方的号码. ? 101?
数据库系统之三 --数据建模与数据库设计 课程1：基本知识与关系模型 课程2：数据库语言-SQL 课程3：数据建模与数据库设计课程4：数据库管理系统实现技术数据库系统
第15讲关系模式设计之规范形式 Research Center on I ntelligent C omputing for E nterprises & S ervices, H arbin I nstitute of T echnology 战德臣 哈尔滨工业大学教授.博士生导师黑龙江省教学名师教育部大学计算机课程教学指导委员会委员
战德臣教授数据库的规范性设计需要分析数据库Table中的属性在取值方面有什么依存关系？数据库设计过程中应遵循什么样的原则 数据库设计理论 ?数据依赖理论 ?关系范式理论 ?模式分解理论BCNF 3NF 2NF 1NF 4NF 5NF 函数依赖部分函数依赖/完全函数依赖传递函数依赖 多值依赖 联结依赖如何避免数据库的一致性问题—数据库的规范性设计无损连接分解保持依赖分解
战德臣教授基本内容 1. 关系的第1NF和第2NF 2. 关系的第3NF和Boyce-Codd NF 3. 多值依赖及其公理定理 4. 关系的第4NF 重点与难点 ●一组概念：1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF；多值依赖 ●熟练应用数据库设计的规范化形式，判断数据库设计的正确性及可 能存在的问题
关系的第1范式和第2范式 Research Center on I ntelligent C omputing for E nterprises & S ervices, H arbin I nstitute of T echnology 战德臣 哈尔滨工业大学教授.博士生导师黑龙江省教学名师教育部大学计算机课程教学指导委员会委员
企业财务数据质量评价综述 对于企业的经营者和投资者来说，要想真正了解企业的经营情况，首先要关注的就是企业的财务数据，通过对企业财务资产状况、盈亏分析、以及现金流量的考察和分析不仅可以有效的了解当前企业的经营概况，也可以进一步预测企业未来某一时间段的经营发展趋势。市场经济不断发展的过程中，市场的变化越来越迅速，企业之间的竞争压力也越来越大，科学掌握和运用企业财务数据对企业的发展越来越重要，但是就目前企业的经营和管理对财务数据的评价还缺少一定的认识，只有不断提高财务数据的准确性和数据的有效评价，才能让财务数据发挥真正的价值。 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
《数据库系统讲义》 第1章绪论 第一节数据库系统概述 1.1.1 数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统 数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统是与数据库技术密切相关的四个基本概念。 一、数据（DATA） 数据是数据库中存储的基本对象。数据在大多数人头脑中的第一个反应就是数字。其实数字只是最简单的一种数据，是数据的一种传统和狭义的理解。广义的理解，数据的种类很多，文字、图形、图像、声音、学生的档案记录、货物的运输情况等，这些都是数据。 可以对数据做如下定义：描述事物的符号记录称为数据。描述事物的符号可以是数字，也可以是文字、图形、图像、声音、语言等，数据有多种表现形式，它们都可以经过数字化后存入计算机。 为了了解世界，交流信息，人们需要描述这些事物。在日常生活中直接用自然语言（如汉语）描述。在计算机中，为了存储和处理这些事物，就要抽出对这些事物感兴趣的特征组成一个记录来描述。例如：在学生档案中，如果人们最感兴趣的是学生的姓名、性别、年龄、出生年月、籍贯、所在系别、入学时间，那么可以这样描述： （李明，男，21，1972，江苏，计算机系，1990） 因此这里的学生记录就是数据。对于上面这条学生记录，了解其含义的人会得到如下信息：李明是个大学生，1972年出生，男，江苏人，1990年考入计算机系；而不了解其语义的人则无法理解其含义。可见，数据的形式还不能完全表达其内容，需要经过解释。所以数据和关于数据的解释是不可分的，数据的解释是指对数据含义的说明，数据的含义称为数据的语义，数据与其语义是不可分的。 二、数据库（DataBase，简称DB） 数据库，顾名思义，是存放数据的仓库。只不过这个仓库是在计算机存储设备上，而且数据是按一定的格式存放的。 人们收集并抽取出一个应用所需要的大量数据之后，应将其保存起来以供进一步加工处理，进一步抽取有用信息。在科学技术飞速发展的今天，人们的视野越来越广，数据量急剧增加。过去人们把数据存放在文件柜里，现在人们借助计算机和数据库技术科学地保存和管理大量的复杂的数据，以便能方便而充分地利用这些宝贵的信息资源。 所谓数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和储存，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。 三、数据库管理系统（DataBase Management System，简称DBMS） 了解了数据和数据库的概念，下一个问题就是如何科学地组织和存储数据，如何高效地获取和维护数据。完成这个任务的是一个系统软件——数据库管理系统。 数据库管理系统是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。它的主要功能包括以下几个方面： 1. 数据定义功能 DBMS提供数据定义语言(Data Definition Language，简称DDL)，用户通过它可以方便地定义对数据库中的数据对象进行定义。 2. 数据操纵功能 DBMS还提供数据操纵语言(Data Manipulation Language，简称DML)，用户可以使用DML操纵
数据分析员年终总结 数据分析员是本单位进行数据挖掘的三要素。其中数据仓库功能包括，源数据抽取、清洗、转换;，今天给大家找来了数据分析员年终总结，希望能够帮助到大家。 数据分析员年终总结篇一大家好! 我叫xx，20xx年3月份进入公司工作，现任公司调度员，现将我20xx年的工作情况简要汇报如下，敬请各位领导评议。我的述职报告共分以下三个部分： 一、20xx年工作回顾 1、积极学习，自我提高 只有懂生产、了解生产，才能很好的服务生产、监督生产。无论是管理经验，还是业务水平，都与优秀的调度员存在很大的差距。所以，我积极学习，虚心向老工人请教，到车间生产一线，了解生产现状，提高业务技能，提升管理水平。 2、精心调度，合理安排生产 每月月底结合各个分厂下月肉制品大致产量，制定出合理的内转产销量，结合销售部，制定外销产品的产销计划。即保证正常的生产运行，又没有造成不良库存;每日下午根据次日销售订单及发货情况，结合车间实际生产状况及仓库现有库存量，安排合理的次日生产计划，满足市场正常供应;每天依据生产计划，跟踪生产进度，及时正
确解决生产中出现的各种问题，保证生产计划及时完成。 3、和各个部门沟通协调，保障生产顺利进行 和集团公司采购部门保持良好的沟通，保证原辅包的及时供应;协助销售部，组织好外销产品的发运工作;和品管部、事业部、技术中心相关人员紧密结合，对生产中出现的问题，及时协调解决，保障生产的顺利进行。 4、充分发挥监督考核职能，做好日常管理工作 从现场卫生、生产过程过程、成本、质量、计划、工艺、安全、库房、数据交接、出门证管理等日常管理工作入手，定期组织相关人员检查，对检查中发现的问题整改落实情况进行跟踪，做好公司的各项日常管理工作。 二、工作中存在的不足 1、管理考核上放不开手脚 以往的工作只注重服务和协调，缺少监督和考核。在管理考核力度上不够，不能够很好的起到监督考核的作用。 2、在对两名新调度员的传帮带工作上没有做好 由于没有很好的对新人做好传帮带的工作，致使两名新调度员在很长的一段时间上找不到工作方向和工作重点。 3、工作的细致度上面还不够精细 由于以往的工作中存在粗心大意，细致度不够，致使个人工作中出现纰漏，出现问题。 三、下一步工作思路
数据库系统原理 第一节数据库系统概述 数据管理技术经历了人工管理、文件系统和数据库系统三个发展阶段。 一、数据库基本概念 1.数据（Data）是数据库系统中存储的基本对象，是描述事物的符号记录。包括文字、图形、图像、流媒体信息等。 2.数据库（DB）是存放数据的仓库，是长期存放在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储，具有较高的数据独立性和扩展性，可被用户所共享。 3.数据库管理系统（DBMS）是位于用户和操作系统之间的数据管理软件，如Oracle、DB2.Access等。其功能包括：数据定义功能、数据操纵功能、数据库的运行管理、数据库的建立和维护。 4.数据库系统（DBS）是指计算机系统中引入数据库后的系统，由数据库、数据库管理系统、应用系统、数据库管理员、数据库用户构成。 【要点】 1.数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统的基本概念和英文缩写。 2.DBMS的功能：数据定义功能（DDL）、数据操纵功能（DML）、数据库的运行管理、数据库的建立和维护。 3.DBS由数据库、数据库管理系统、应用系统、数据库管理员、数据库用户构成。 4.数据库技术主要解决数据共享的问题，DBMS是系统软件。 【例题·单选题】（2010年×省信用社招聘考试真题）下面关于数据库管理系统和操作系统之间关系描述正确的是（）。 A.操作系统可以调用数据库管理系统 B.互不调用 C.数据库管理系统可以调用操作系统 D.可以相互调用 『正确答案』C 『答案解析』硬件和操作系统是数据库管理系统的技术资源，数据库管理系统可以调用操作系统。二、数据库系统的特点
基金项目:国家自然科学基金资助项目(编号:70471037)。 作者简介:宋 敏,男,1961年生,博士研究生,陕西省国家税务局信息中心主任,研究方向为可复用系统、管理信息系统、业务建模;覃 正,男,1958年生,教授,博士生导师,研究方向为电子政务、距离管理、业务构件。 国外数据质量管理研究综述 ＊ Reviews of Foreign Studies on Data Quality Management 宋 敏1,2 覃 正1 (1.西安交通大学管理学院 西安 710049;2.陕西省国家税务局 西安 710068) 摘 要 对国外近十年数据质量管理研究进行总结和评析,包括数据质量定义、质量维度识别、数据产品制造过程、质量测量和评估、数据质量管理体系等。在此基础上提出数据质量管理进一步的研究方向。关键词 数据产品 数据质量 质量管理 质量管理体系 数据产品制造过程 数据(data )是为反映客观世界而记录下来的可以鉴别的数字或符号,如数字、文字、图形、图像、声音等。随着信息技术应用的不断普及,信息系统中数据质量问题受到越来越多的关注,特别是统计、管理和计算机等领域。数据质量问题的研究,在统计领域始于1960年代末期,管理领域始于1980年代初,计算机领域始于1990年代初[1] 。本文对国外近十年管理领域的数据质量研究进行总结和评述,并提出进一步的研究方向。1 数据质量的定义和维度 从20世纪50年代开始,人们从不同的角度定义质量[2～3] 。基本上可以分为五种:基于消费者的,基于制造的,基于产品的,基于价值的,先验的。比较流行的定义有:质量是一组固有特性满足要求的程度[4];质量是使用的适合性[5];质量意指对要求的符合性[6]。 在许多文献中,数据质量DQ (Data Quality )与信息质量IQ (In -form ation Qual ity )两个术语通用,定义多种多样。文献[7]将数据质量定义为“使用的适合性”,此定义的基础是当时全面质量管理中广泛接受的质量概念,因此关于数据质量的这个定义也被广泛接受。文献[8]将数据质量定义为“一个信息系统表达的数据视图与客观世界同一数据的距离”。有些文献将DQ 直接定义为一组属性(特征),如正确性、适时性、完全性、一致性和相关性等。 采用文献[7]的定义,数据质量判断依赖于使用数据的个体,不同环境下不同人员的“使用的适合性”不同,数据质量是相对的,不能独立于使用数据的消费者来评价数据质量[9]。因此,识别数据质量维度成为有价值的研究工作。数据质量维度是一组表达数据质量构成或者数据质量单一方面的数据质量属性[7]。 文献[7]采取二阶段调查方法识别出4类共15个数据质量维度。固有质量包括:正确性(没有错误),客观性,可信性,声誉。可访问性质量包括:可访问性,访问安全。语境质量包括:相关性,增值性,及时性,全面性,数据量。表达质量包括:可解释性,易理解性,简明性,一致性。 文献[10]识别出6个Web 数据数据特征共32个子特征。功能性特征包括:适宜性,正确性,互用性,灵活性,安全,可追溯性。可靠性特征包括:成熟度,可恢复性,可用性,可降解性,容错。效率 特征包括:时间行为,资源行为。合用性特征包括:可理解性,可学 习性,可操作性,乐趣,清晰性,帮助性,直率性,习俗化,用户友好。维护特征包括:可分析性,可改变性,稳定性,可测试性,可管理性,可复用性。可移植性特征包括:适应性,一致性,可替代性,可安装性。 文献[11]提出6个Web 数据质量标准,包括:权威,正确性,客观性,流通,定位,导向。 文献[12]在文献[7]的基础上,采用调查方法得到Web 数据质量维度。固有质量指正确性和内容错误,包括:准确性,可用性,相关超级链接。语境质量指提供作者信息。表达质量包括:组织,视觉效果,版面特点,一致性,活泼有吸引力,内容混乱。可访问性质量指提供导航工具。 文献[13]以符号学为基础,建立4个符号学层次共11个质量维度。句法层次的维度是良好定义或者正规的句法。语义层次的维度包括:易理解,明确,有意味,恰当。语用层次的维度包括:适时,简明,易于访问,声誉好。社会层次的维度包括:获知,明白差异。每个维度都有具体的改进策略。 文献[14]给出3类共22个评估标准。主观类包括:可信性,简明表达,可解释性,相关性,声誉,可理解性,增值。客观类包括:完全性,客户支持,文档,客观性,价格,可靠性,安全,适时性,可验证性。过程类包括:精确性,数据量,可用性,表达一致性,等待时间,响应时间。对每个标准有特定的评估方法。 文献[15]识别出5类28个数据质量维度。人类工程学质量类维度包括:易于导航,舒适性,可学习性,视觉信号,音频信号。可访问性质量类维度包括:技术访问,系统可用性,技术安全,数据可访问性,数据共享,数据可转换性。处理质量类维度包括:可控性,容错,适应性,系统反馈,效率,响应。语境质量类维度包括:增值,相关性,适时性,完全性,适当的数据。表达质量类维度包括:可解释性,一致性,简明性,结构,可读性,对照。 文献[16]给出6个Web 数据检索的质量度量,包括:流通,可用性,信噪比,权威,流行,内聚性。 文献[17]给出2种4类共16个Web 数据质量维度,包括:理解,正确,清晰,适用,简明,一致,恰当,流通,方便,适时,可追溯,交互,可访问,安全,可维护,快捷。 Journal of Information No .2,2007 情报杂志2007年第2期
数据分析个人工作总结 在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领导下，深入学习关于淘宝网店的相关知识，我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。 一、虚心学习，努力提高网店数据分析方面的专业知识 作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到，我也曾怀疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。但是，公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面，虚心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面，向周围的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了与同事之间的感情。 二、踏实工作，努力完成领导交办的各项工作任务 三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作： 1.汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为产品追单提供可靠依据。 2.协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表，每天不定时清查入库货品，为各部门的同事提供最可靠的库存数据。 3.完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。 4.完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。 5.每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。 6.配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。 7.完成领导交代的其它各项工作，认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍，尽量做到让领导放心和满意。 三、存在的不足及今后努力的方向 三个月来，在公司领导和同事们的指导和配合下，自己虽然做了一些力所能
Section 1 Exercise 8.1.1 a) CREATE VIEW RichExec AS SELECT * FROM MovieExec WHERE netWorth >= 10000000; b) CREATE VIEW StudioPres (name, address, cert#) AS SELECT https://www.doczj.com/doc/6311816747.html,, MovieExec.address, MovieExec.cert# FROM MovieExec, Studio WHERE MovieExec.cert# = Studio.presC#; c) CREATE VIEW ExecutiveStar (name, address, gender, birthdate, cert#, netWorth) AS SELECT https://www.doczj.com/doc/6311816747.html,, star.address, star.gender, star.birthdate, exec.cert#, https://www.doczj.com/doc/6311816747.html,Worth FROM MovieStar star, MovieExec exec WHERE https://www.doczj.com/doc/6311816747.html, = https://www.doczj.com/doc/6311816747.html, AND star.address = exec.address; Exercise 8.1.2 a) SELECT name from ExecutiveStar WHERE gender = ‘f’; b) SELECT https://www.doczj.com/doc/6311816747.html, from RichExec, StudioPres where https://www.doczj.com/doc/6311816747.html, = https://www.doczj.com/doc/6311816747.html,; c) SELECT https://www.doczj.com/doc/6311816747.html, from ExecutiveStar, StudioPres WHERE https://www.doczj.com/doc/6311816747.html,Worth >= 50000000 AND StudioPres.cert# = RichExec.cert#; Section 2 Exercise 8.2.1 The views RichExec and StudioPres are updatable; however, the StudioPres view needs to be created with a subquery. CREATE VIEW StudioPres (name, address, cert#) AS SELECT https://www.doczj.com/doc/6311816747.html,, MovieExec.address, MovieExec.cert# FROM MovieExec WHERE MovieExec.cert# IN (SELECT presCt# from Studio); Exercise 8.2.2 a) Yes, the view is updatable. b)
数据分析工作总结 数据分析工作总结 在数据分析岗位一年以来，在公司部门领导和党支部的的正确领导下，认真贯彻执行党的各项方针、政策，紧紧围绕公司开展的“积极主动谋发展，务实奋进争一流”的主题实践活动，深入学习实践科学发展观，全面完成了各项工作目标，现简单的向领导汇报一下我一年来的工作情况。一、虚心学习，不断提高政治素质和业务水平。 作为一名党员和公司的一份子，具备良好的政治和业务素质是做好本职工作的前提和必要条件。一年来，我一方面利用工作和业余时间认真学习了科学发展观、十一届全国人大二次会议和xx在中纪委十七届三次全会上的讲话精神，进一步提高了自己的党性认识和政治水平；一方面虚心向周围的领导、同事学习工作经验、工作方法和相关业务知识，取人之长，补己之短，加深了与各位同事之间的感情，同时还学习了相关的数据库知识，提高了自己在数据分析和处理上的技术水平，坚定了做好本职工作的信心和决心。 二、踏实工作，努力完成好领导交办的各项工作任务。 一年来，在主管的带领和同事们的支持下，自己主要做了以下几项工作：一是认真做好各项报表的定期制作和查询，无论是本部门需要的报表还是为其他部门提供的报表。保证报表的准确性和及时性，并与报表使用人做好良好的沟通工作。并完成各类报表的分类、整理、归档工作。 二是协助主管做好现有系统的维护和后续开发工作。包括topv系统和
多元化系统中的修改和程序开发。主要完成了海关进出口查验箱报表、出口当班查验箱清单、驳箱情况等报表导出功能以及龙门吊班其他箱量输入界面、其他岗位薪酬录入界面的开发，并完成了原有系统中交接班报表导出等功能的修改。同时，完成了系统在相关岗位的安装和维护工作，保证其正常运行。 三是配合领导和其他岗位做好各种数据的查询、统计、分析、汇总工作。做好相关数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。 四是完成领导交办的其他工作，认真对待，及时办理，不拖延、不误事、不敷衍，尽力做到让领导放心和满意。 三、存在的不足和今后的努力方向 一年来，在办公室领导和同事们的指导帮助下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足：主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，视角不够灵活，缺乏应变能力；理论和专业知识不够丰富，导致工作有时处于被动等等。 针对以上不足，在今后的工作中，自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风，摆正自己的位置，尊重领导，团结同志，共同把办公室的工作做细做好。
中国政府统计数据质量研究：一个文献综述 赵学刚，王学斌，刘康兵2011-03-23 摘要：近年来，中国政府数据统计质量问题日益受到国内外学者的关注，相应的研究文献大量涌现，研究主要集中在统计数据质量的含义和衡量标准、统计数据失真的作用机理、统计数据质量控制技术、评估方法和管理理论，同时还有针对中国统计数据质量进行实证方面的评估以及改进统计数据质量的政策建议方面的讨论。本文在回顾现有文献基础上，指出要从根本上解决我国政府统计数据失真问题，还得从改革现行的统计管理体制入手，摆脱地方政府干扰，确保统计独立性，同时认为在现行框架下增加诸如消费价格指数权重、房屋销售价格及房价指数、固定资产投资等指标的统计透明度可以在很大程度上避免当前很多对中国政府统计数据不必要和不公正的质疑。 关键词：统计数据，数据质量，理论研究，经验证据 一、引言 2010年2月25日，国家统计局发布的《2009年国民经济和社会发展统计公报》显示，2009年全国70个大中城市房屋销售价格上涨1.5%。而根据2010年1月19日国家统计局公布的2009年全国房地产市场数据，相比前一年均价上涨约24%。2009年广大居民普遍感觉房价疯涨，出于与实际感觉的巨大反差，网民对当年“70个大中城市房屋销售价格上涨1.5%”的数据提出了大量质疑。国家统计局城市司2010年2月28日不得不公布了该数据的统计调查方案予以回应，以说明两套数据计算方法的差异。 其实中国政府统计数据质量问题一直存在，早在1988年Perkins就提出了中国经济增长率可能存在上偏误差的问题。2001年美国匹兹堡大学Rawski教授先后发表两篇文章，几乎是全方位地对官方公布的中国经济增长数据表示高度的质疑（Rawski，2001a，2001b）。这一论断与著名的美国经济学家克鲁格曼（Paul Krugman）此前的疑虑遥相呼应，素有“国际经济乌鸦”之称的他曾经说过，“中国经济数据，是一堆不可置信的符号体系。看中国的经济增长数据，就像看一部科幻小说。”2002年，中国经济改革研究基金会国民经济