数据质量评测方法与指标体系

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。

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)

数据质量评测方法与指标体系

1 范围

本规范明确了用于中国科学院数据应用环境建设与服务项目中数据（资源）质量评测的一般方法与数据质量指标体系的建立方法。

本规范所提供的流程、方法和指标可适用于中国科学院数据应用环境建设与服务项目中建库单位内部的产品质量评价，日常统计监测制度，以及专家委员会领导下的项目质量检查。本规范提供的评测方法与指标体系适用于数据资源（包括中间产物），不包括对数据生产与服务过程的评测。

2 规范性引用文件

下列文件对于本文件的引用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

TR‐REC‐061 数据应用环境建设与服务标准规范框架

3 应用

本规范所提供的流程、方法与指标均为通用性内容，意在面向不同规模、不同学科背景和不同数据类型的各类数据库提供适应性，在执行过程中评测方可根据实际情况适当增删评测流程，并决定具体的指标体系和采样方法。

4 术语

本规范所使用之术语遵循《TR‐REC‐061 数据应用环境建设与服务标准规范框架》第七部分的约定。

5 数据质量评测制度

为确保科学数据信息资源管理与使用的有效与安全，最大限度保障投资者的利益与建设者的劳动，促进科学数据资源的共享利用，“中国科学院数据应用环境建设与服务”项目要求项目内数据库应建立数据质量评测制度。

“中国科学院数据应用环境建设与服务”项目资助建设的数据资源，应在项目结题前达到本规范提出的质量要求，并接受项目质量检查。

此外，建库单位应当根据具体情况适当开展以本标准为依据的日常数据质量监测统计。

6 数据质量评测原则

科学数据质量评价应注重以下原则：

6.1 科学性原则

质量评价的结果应能正确反映数据资源的质量状况。主要体现在正确的质量指标选择，以及采用科学合理的评价方法等方面。评价必须有一定的理论作为基础，但又不能够脱离实际。另外，科学性还反映适度的简单，评价不可能穷尽所有因素，也不能过于简单。

6.2 客观性原则

评价应是符合实际、客观可信的。评价指标的选择须考虑当前数据资源环境的总体水平，反映出不同学科领域的差异。

6.3 系统性原则

由于评价对象的广泛性、复杂性、必须使用若干指标来衡量，同时指标间可能相互联系、相互制约。但是，在评价中，每个指标又必须是独立的，不互相包

容的，需考虑指标的层次性、系统性，避免指标间冲突。

6.4 可操作性原则

科学合理的评价体系应该是可行的、操作方便的，指标的设计避免过于繁琐，还要考虑指标体系所涉及指标的量化及数据获取的难易程度和可靠性，注意选择能够反映科学数据质量状况的综合指标和具有代表性的指标。

6.5 针对性原则

科学数据资源种类繁多，数据积累具有续性，各种资源除了具有与其他资源相同的共性之外，也具有其自身的特殊性。数据质量评价应能充分考虑各类科学数据资源所特有的类型特征并能将其揭示出来，要在指标的权重和分值上予以区分，以体现其针对性的导向作用。

6.6 引导性原则

进行科学数据质量评价，目的在于了解科学数据资源的质量情况，为有关的取舍提供判断依据，以帮助用户快速选择有针对性的信息。因此，必须以方便专业人员快捷而有效的选择和获取有价值的信息资源为导向。

7 数据质量评测一般流程

科学数据质量评价过程是评价者将数据质量评价程序应用于目标数据或数据集并最终获取评价对象质量状态的一系列步骤。本规范提出科学数据质量评价的一般流程，具体于一个具体的执行过程中根据数据对象或学科背景有所不同仍可根据具体情况适当增删。

科学数据质量评价包括以下一般流程：

数据质量评测一般流程

数据质量评测过程是一个迭代过程，各个过程的先后顺序仅表达阶段活跃的大致顺序，根据实际执行情况的好坏决定，一些过程可能需要重复执行。

7.1 数据质量需求分析

对科学数据的数据质量评价是以用户为中心进行的数据质量评价。数据需求是人们在各项实践活动过程中，为解决所遇到的问题而产生的对数据的不足感和求足感。数据资源不同于实体产品，具有用途个性化、多样化、不稳定等特点，因此，必须首先了解用户针对特定数据资源的需求特征才能建立针对性的评价指标体系。

7.2 确定评价对象及范围

确定评价对象及其范围，评价对象既可以是数据项也可以是数据集。

7.3 选取数据质量维度及评价指标

数据质量维度是进行质量活动中客体的具体质量反映，如正确性、准确性等，它是控制和评价数据质量的主要内容，因此，首先，要确定影响质量维度的因素有哪些，如人员素质、设备、设施等，必要时，要将这些质量影响因素在评价报告中进行分别说明。对于有些影响多个质量维度的因素，应在具体情况下根据需

要进一步细化其影响因素，或针对进一步细化目标环节在确定质量行为中的影响因素。另外，要选取可测、可用的质量维度作为评价指标准则项，在不同的数据类型和不同的数据生产阶段，同一质量维度有不同的具体含义和内容，应该根据实际需要和生命阶段确定质量维度。

在此阶段要注意指标之间避免冲突，同时也要注意新增评价指标的层次、权重问题，以及与其它同层次指标的冲突问题。对三级评价指标的选择可根据评价对象的类别、评价要求进行量化处理，必要时可进行计量评价法。以当前技术条件无法量化的质量维度可适当使用具有相关性的替代指标。

7.4 确定质量测度及其评价方法

数据质量评价在确定其对象范围后，应该根据每个评价对象的特点，确定其测度及实现方法，对于不同的评价对象一般是存在不同的测度的，以及需要不同的实现方法支持，所以应该根据质量对象的特点确定其测度和实现方法。常用定性方法和定量方法，前者采用权重打分等方法进行，后者依据信息生产各阶段的质量规范一级缺陷判据进行。

7.5 运用方法进行评价

就是根据前面四步确定的质量对象、质量范围、测量及其实现方法实现质量评测的活动过程。评价对象的质量应当由多个质量维度和三级评价指标的评测来反映，单个数据质量测量是不能充分、客观评价由某一数据质量范围所限定的信息的质量状况，也不能为数据集的所有可能的应用提供全面的参考。多个质量维度和三级评价指标的组合能提供更加丰富的信息，故对某数据质量范围限定的信息，应提供多个质量维度和三级评价指标的综合测量。

数据质量评测过程中应保证所采用的方法的正确和客观，尽量避免增加质量评价的干扰因素，最大程度的借助计算机及网络技术的自动化处理实现，追求全面客观的反映数据质量的真实情况。特别对于定量的质量维度，要确定科学的定量测量的指标和方法，质量测量应当保证其所涉及的数据边界范围、系统参数等的正确和完备性。

7.6 结果分析及评级

评测后要对评测结果进行分析：

·对评价目标与结果进行对比分析，确定是否达到评价指标；

·对评价的方案的有效性进行分析，确认是不是合适等。之后，根据评价结果确定对象的质量评价，如需要，可根据评价结果鉴定质

量级别。确定评价对象的质量级别是建立在相应的质量分级方案基础上的，该分级方案是根据相应的质量规范或用户的需求确定的，也是判断数据质量成熟度的重要依据。

7.7 质量结果及报告

质量评价结果和评测报告是所有科学数据质量评价项目及其评测结果的合集。

在完整的数据质量评价结果和报告中，应该包括全部上述内容。此外，在数据质量评价报告中还应该把据此进行的评价过程的操作做出完整的记录，包括存在的质量级别的内容确定等。

8 数据质量评价主体的要求

评价主体是否具有专业的评价知识和科学的方法，对评价结果具有很大的影响。本规范认为，数据质量评价实施方应达到如下要求，评估结果才能被专家委员会认可：

·评估组领导者必须是专家委员会认可的专家委员会委员；

·评估组至少应有四人；

·工程经验：整个小组在被评估学科领域总共至少有10 年的工作经验；

·管理经验：整个小组总共至少有10 年管理经验；

·被评估组织过程的相关领域，至少有两位相关专家；

·评估小组成员不能是参加评估项目的管理者，其直接管理者或其他利益相关人员。

9 数据质量指标体系

质量维度是指数据满足用户要求和使用目的的基本质量特性，是一个数据约束的类型，如完整性、一致性等。

数据质量是一个多维度的概念，可能涉及数据产品及其生产服务过程的多个方面，本身不可测度。一般而言，对数据质量的认识通过将其分解为多个质量维度，并逐个识别实现。

数据资源不同于实体产品，具有用途个性化、多样化、不稳定等特点。当前普遍的观点认为，数据质量要素受行业领域、数据类型和应用目的等因素的影响极大，不存在面向所有学科领域和资源类型的普适性数据质量指标体系，但针对一个具体行业背景下的特定数据类型，建立一组受到公众认可的质量维度和指标体系并指定其采集方法是完全可行的。

值得注意的是，数据质量的总体水平往往与其在质量因素中的短板关系更加密切，而对个别质量维度的测量可能不能正确反映数据资源的质量水平，在质量评价活动中质量指标体系的建立应在保持可行性的前提下尽可能周全。

9.1 数据质量结构

数据质量的结构特性学术上目前仍无定论，为出于便于管理的需要，本规范根据科学数据以及质量需求的特征，将数据质量评价要素划分为基本层、准则层和指标层三层。

客户数据质量评价的原则与方法

客户数据质量评价的原则与方法 admin 2013-10-12 关于客户数据质量的困惑 “什么样的客户数据质量是比较好的？”“为什么我们的客户数据看起来很不错，可是在进行电话营销时，客户接触率和营销效果确差强人意，与期望大相径庭？”在进行数据库营销的讨论和交流中，经常有人问到这样的问题。这些问题反映出了很多在从事数据库营销或直复营销过程中的营销策划人员和运营管理人员经常面临的问题和困惑。几乎所有的组织都需要数据，一些行业严重依赖于客户数据，如银行、电信、保险公司等。毫无疑问，较差的数据质量给企业营销带来的损失非常巨大！试想一下，如果你的呼叫中心正在试图向非目标客户进行大规模电话营销活动，或是你的企业正向那些早已过期的邮寄地址寄出了数以万计的促销宣传资料。这些给公司带来的损失有多少？不幸的是，这样的情况几乎经常发生，而企业的数据库营销策划人员也经常面临着数据选择和评价的挑战。理解关于质量的涵义首先，让我们简单探讨一下“质量”的涵义。

在服务营销和服务管理中，通常将“质量”定义为：“满足不同客户的个性化需求的能力”。这样的定义有着一定的主观特征，也就是说不同的企业会根据其对客户需求和竞争环境的理解，来定义其产品与服务的质量特征。这可以用来解释为什么对于不同等级的客户提供的服务质量标准有所差异的原因，这也是为什么同样是提供点对点的航空运输服务，某些航空公司的服务质量和客户体验要好于其他一些竞争者的原因。国际标准组织将质量定义为：“产品或服务所具备的满足明确或隐含需求能力的特征和特性的总和”。这样的定义虽然更明确，但对于大多数的人来说，过于专业和抽象。一个比较通俗且受到多数人认可的对质量的直观定义是“适合使用需求”。这也是我们本文的一个主旨，没有质量绝对完美的数据，对于数据质量的评价也是要根据数据的使用需求来进行评价的。只要能够适合使用的需求，我们就认为数据的质量是符合要求的。企业也应当本着有取有舍的原则，选择那些为企业所能利用的数据。了解了质量的定义，接下来就可以进入客户数据质量的评价话题了。数据质量评价的基本原则

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以

数据质量管理

数据质量管理定义：是指对数据从计划、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、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。目录 1数据质量管理 2数据质量管理评估维度 3分析影响数据质量的因素 4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤一数据质量管理数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。二数据质量管理评估维度由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。

1 数据质量评估维度完整性Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。规范性Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。一致性Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。准确性Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。唯一性Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。关联性Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 2 管理质量评估维度配置管理Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等；验证和确认Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善；监督和监控Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。三分析影响数据质量的因素影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素

数据分析软件和工具

以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。关于因果性做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其

数据质量具体评测指标及方法说明

数据质量具体评测指标及方法说明一、主要评测内容重点评测个案库的数据完整性、逻辑关系准确性。评测内容及指标计算方法会根据需要作适当调整。二、具体评测指标及方法（一）主要数据项完整情况 1、评测内容：重点评测个案库中的基本情况表，具体数据项包括姓名、性别、现居住地代码、户籍所在地代码、公民身份号码、出生日期、婚姻状况、户口性质等8项必填内容。其中：每条个案记录中，只要任意一项主要数据项缺失，即认定为该条记录的主要数据项不完整。 2、评测指标：主要数据项完整率 3、计算公式：主要数据项完整的人口总数 —————————————×100% 个案信息库包含的人口总数其中：主要数据项要通过单项逻辑校验，没有通过单项逻辑校验的视为数据项缺失。校验规则如下：（1）性别、户口性质、婚姻状况数据项均不能为空错值；

（2）姓名：7岁以上（含7岁）“姓名”不含“未取名”、阿拉伯数字、英文字母等不符合规范的文字，不少于两个汉字。7岁以下人口不做此单项逻辑校验。（3）公民身份号码：7岁以上（含7岁）“公民身份号码”不含空格、性别码与性别匹配、长度为15或18位、校验码正确。7岁以下人口不做此单项逻辑校验。（4）出生日期：不大于汇总数据时点。（5）现居住地代码：不为空错值，当人员类别为外出时，现居住地代码不应为本地（6）户籍地代码：不为空错值，当人员类别为外来时，户籍地代码不应为本地（二）逻辑关系准确情况 1、评测内容：分为单表审核、表间审核两种类型，共计7个审核内容。其中，每条个案记录中，只要任意一项逻辑关系不准确，即认定为该条记录的逻辑关系不准确。（1）若总人口数据“婚姻状况”为已婚（代码为20 – 23 29），则与配偶有关的信息项目配偶姓名、配偶身份证（配偶身份证错误也视为空）项均不为空；（2）育妇卡片“育龄妇女初婚日期”加15年不能小于“育龄妇女出生日期”；

测试质量衡量标准

测试质量衡量标准质量衡量标准(标尺) 可清晰量化的衡量产品质量测试覆盖率-代码块覆盖,功能覆盖,用例覆盖....这么多覆盖率,每个覆盖率,合理的目标是多少?50%?80%100% 按照找到的缺陷数目,多少是被用户找到的,多少是被内部非测试团队找到的,多少是被测试团队找到的,以此为衡量质量的标尺之一? 重复发生的回归性缺陷数目补丁和Service package数量,来衡量质量我们有这么多可以用来衡量质量的标准,那么,哪些应该是核心的标准,最重要的普遍标准.怎么把各个标准和质量关联上? 制定发布的质量指标,怎样才是正确的指标,可以指导我们决定发布还是延迟发布产品直到我们达到该指标. 怎么定义测试效率?包括怎么衡量s变化对测试的影响.. 怎么定义测试"完成"了? 复杂领域产品测试: 音频和视频质量测试 "看起来效果对吗?" "听起来效果对吗?" 效果"好"吗? 各种主观类型的测试判断测试工具对系统本身的影响(测不准原理?): 性能测试工具本身对机器性能的影响所导致的测不准效果. 如何确定一个软件的测试结束点在软件消亡之前，如果没有测试的结束点，那么软件测试就永无休止，永远不可能结束。软件测试的结束点，要依据自己公司具体情况来制定，不能一概而论！个人认为测试结束点由以下几个条件决定： 1．基于“测试阶段”的原则：

每个软件的测试一般都要经过单元测试、集成测试、系统测试这几个阶段，我们可以分别对单元测试、集成测试和系统测试制定详细的测试结束点。每个测试阶段符合结束标准后，再进行后面一个阶段的测试。举个例子来说：单元测试，我们要求测试结束点必须满足“核心代码100％经过Code Review”、“功能覆盖率达到100％”、“代码行覆盖率不低于80％”、“不存在A、B类缺陷”、“所有发现缺陷至少60％都纳入缺陷追踪系统且各级缺陷修复率达到标准”等等标准。集成测试和系统测试的结束点都制定相关的结束标准，当然也是如此。 2．基于“测试用例”的原则：测试设计人员设计测试用例，并请项目组成员参与评审，测试用例一旦评审通过，后面测试时，就可以作为测试结束的一个参考标准。比如说在测试过程中，如果发现测试用例通过率太低，可以拒绝继续测试，待开发人员修复后再继续。在功能测试用例通过率达到100%，非功能性测试用例达到95%以上，允许正常结束测试。但是使用该原则作为测试结束点时，把握好测试用例的质量，非常关键。 3．基于“缺陷收敛趋势”的原则：软件测试的生命周期中随着测试时间的推移，测试发现的缺陷图线，首先成逐渐上升趋势，然后测试到一定阶段，缺陷又成下降趋势，直到发现的缺陷几乎为零或者很难发现缺陷为止。我们可以通过缺陷的趋势图线的走向，来定测试是否可以结束，这也是一个判定标准。 4．基于“缺陷修复率”的原则：软件缺陷在测试生命周期中我们分成几个严重等级，它们分别是：严重错误、主要错误、次要错误、一般错误、较小错误和测试建议6种。那我们在确定测试结束点时，严重错误和主要错误的缺陷修复率必须达到100%，不允许存在功能性的错误；次要错误和一般错误的缺陷修复率必须达到85%以上，允许存在少量功能缺陷，后面版本解决；对于较小错误的缺陷修复率最好达到60%~70%以上。对于测试建议的问题，可以暂时不用修改。 5．基于“验收测试”的原则：很多公司都是做项目软件，如果这种要确定测试结束点，最好测试到一定阶段，达到或接近测试部门指定的标准后，就递交用户做验收测试。如果通过用户的测试验收，就可以立即终止测试部门的测试；如果客户验收测试时，发现了部分缺陷，就可以针对性的修改缺陷后，验证通过后递交客户，相应测试也可以结束。

数据质量评价的原则与方法

仅供参考！目前，基于数据仓库的商业智能应用已经成为国内许多企业的IT规划项目，并受到企业管理层的关注。作为商业智能的基础,数据质量的好坏是影响商业智能应用效果的关键，但由于企业的信息化经过长期的积累和发展,数据质量参差不齐，脏数据的存在阻碍了商业智能应用的进程，下面将重点谈谈如何让脏数据改头换面。数据的“往事” 脏数据是指源系统中的数据不在给定的范围内或对于实际业务毫无意义，或是数据格式非法，以及在源系统中存在不规范的编码和含糊的业务逻辑。脏数据的存在主要是由于源系统的设计不够严密造成的。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。目前，大多数的银行业务系统的输入界面是采用COBOL语言或C语言开发的，界面处理功能不是很强，一些要素被设计成“输入”而不是“选择”，如企业客户的信用等级被设计成输入，输入的正确与否完全由操作员的理解决定，这也是脏数据产生的原因之一。例如，如果被设计成“选择”就不会出现把AAA输成“1”或其他了。转换与清洗的实例下面以银行业务系统的客户的惟一标识—客户号为例来讲解如何转换与清洗数据。客户信息的处理是整个数据抽取、转换、清洗和装载（ETL）工作中最复杂的部分。目前业务系统中常见的客户信息处理的难点主要有以下两个方面。客户的惟一标识混乱银行的客户号一般由证件类型与证件号组成，这里就有一个问题，如果客户有多种证件怎么办？或者说某个客户办了移民，有了新的身份，系统中怎样体现出他是同一个客户？这些问题，除了少部分是由于发证机关造成的（如身份证重号），大部分是由于操作人员的操作不规范造成的。主要表现在以下三个方面。 A、客户身份证号问题最常见的问题是客户的身份证从15位更换为18位。首先操作人员只要能输入新的客户号，就认为是一个新的客户；其次，即使操作员知道客户的身份证升位了，但在银行的客户信息中，客户号是惟一标识，如果对惟一标识进行更新，作为增量反映到目标系统中，但没有记录原客户号，对于目标系统来说就是一条新记录，而删除原有的客户信息在实际操作中可能是不允许或做不到的，因为在这个客户号上可能还挂了许多账户，即便物理删除了这条客户

如何利用数据分析判断质量管理体系的改进

如何利用数据分析判断质量管理体系的改进 1 目的规范数据的收集、分析和应用，为质量管理体系的适宜性和有效性的判定，为寻求改进的机会提供证据。 2 范围本程序规定了数据收集分析的基本要求，适用于与公司质量管理体系有关数据的收集、分析、应用和控制。 3 职责 3.1 各部门负责收集和分析对过程和产品的测量和监控的结果及其他来源的数据，负责本部门统计技术的具体选择与应用。 3.2 供应营销部负责市场信息、顾客需求信息的收集和分析，收集分析顾客反馈的是否满足对产品、交付和服务要求的有关数据，产品售后服务信息，包括对顾客满意程度的监测结果及顾客报怨；提供顾客满意和不满意方面的信息、顾客产品使用情况的信息； 3.3 供应营销部负责收集分析与供方有关过程的数据，包括选择评价合格供方、供方供货业绩问题；提供供方能否满足采购要求方面的信息； 3.4 质检部负责收集、分析与产品质量有关的数据，包括产品测量和监控结果、产品验证结果、不合格品的处置结果、产品的特性及其趋势；提供产品的符合性和不足方面的信息；负责收集、分析监视和测量装置配备、校准等数据；提供测量和监视装置能否满足过程要求方面的信息； 3.5 企质办负责收集、分析质量管理体系运行的有关数据，包括内部审核和管理评审的结果，纠正措施和预防措施的验证结果；提供质量管理体系运行能力和可采取预防措施的信息；3.6 技术部负责收集、分析产品设计和开发过程的有关数据，包括产品特性符合顾客要求方面的数据；提供设计和开发满足顾客要求和不足方面的信息；负责收集分析过程控制的数据，包括对过程的测量和监控结果，实现过程目标的结果与问题；提供过程能力满足规定要求、过程发展趋势和有无必要采取纠正措施的信息； 3.7 设备安全部负责收集、分析设备维护的数据，提供设备能力、设备受控状态、设备运行状态、设备维护保养方面的信息；收集分析安全管理、环境保护、工作环境等方面的数据，提安全管理、供环境保护、工作环境控制所采取措施和不足方面的信息； 3.8 行政人事部负责收集、分析为满足岗位对人员要求所采取措施的数据；提供人力资源控制所采取措施的有效性和不足方面的信息； 3.9 生产制造部、车间收集分析生产过程活动方面的数据，包括生产过程受控状态、岗位质量目标和过程质量目标实现情况与问题；提供生产过程能力和可能改的机会方面的信息。 4 工作程序 4.1 数据来源 4.1.1 公司收集下列数据： a) 顾客满意和不满意的信息、顾客投诉信息、顾客产品使用情况及产品售后服务信息； b) 产品质量信息、地方政府机构监督检查的结果及反馈（如质量指标完成情况、检验记录、质量问题统计分析结果、纠正/预防措施处理结果等）； c) 市场、新产品、新技术的发展方向； d) 过程能力的信息（不合格品控制、设备管理等有关的信息）； e) 采购信息（交付、价格、质量）； f) 合同执行及交货信息；

数据质量评测方法与指标体系

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

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)

质量数据分析和质量信息管理办法

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

教学质量监测与考评方案范本

Clarify the implementation objectives and contents, make the plan unified, the action coordinated and the process orderly. 姓名：___________________ 单位：___________________ 时间：___________________ 教学质量监测与考评方案

编号：FS-DY-20729 教学质量监测与考评方案为全面贯彻落实《国家中长期教育改革和发展规划纲要(XX—2020)》和区委、区政府《关于进一步落实教育优先发展战略加快教育强区建设的意见》精神，进一步加强教育教学管理，切实增强全系统教学质量意识，提升基础教育教学质量。结合我区中小学实际，特制订《xx区中小学教育教学质量监测与考评方案》。一、健全教学质量监测与考评体系 1.区级教学质量监测与考评。区教研室、督导室和招生办具体负责全区中小学教学质量监测与考评工作，制定操作方案并组织实施。教育局每学年组织召开1-2次教学质量监测工作会，做好学情、教情分析，提出相关整改意见和工作要求。 2.校级教学质量监测与考评。建立校长负责制，农村小学以乡镇为单位，农村初中和城区中小学以校为单位，每学

期召开1-2次专题会议，重点研究教学质量监测与考评相关的制度、计划、实施、改进等工作。加大对教学质量的监测力度，提高质量监测的信度，有效监测影响教学质量的要素，为提升教学质量提供有力保证。任课教师要以实施有效教学为目标增强质量意识，狠抓教学环节和过程；认真研究学生、吃透教材、创新教法、精心组织、善于反思，不断提高执教能力。调动学生学习的积极性和主动性。善于破解，广泛听取学生、家长和同事的意见和建议，改进教学理念、方法和措施，适时进行学科教学监测，不断提高教学质量。二、完善教学质量监测与考评制度 3.小学六年级质量测评管理制度。进一步完善全区小学六年级质量测评管理办法，加强质量测评的过程管理，对违反质量测评管理制度的学校进行通报批评，造成不良影响和严重后果的追究相关责任人责任。小学六年级质量测评科目设置及组织形式应体现全面贯彻国家教育方针、落实课程计划和推进素质教育的要求，促进小学教育均衡发展，全面提高教育教学质量。

实证研究论文数据分析方法详解

修订日：2010.12.8实证论文数据分析方法详解（周健敏整理）名称变量类型在SPSS软件中的简称（自己设定的代号）变革型领导自变量1 zbl1 交易型领导自变量2 zbl2 回避型领导自变量3 zbl3 认同和内部化调节变量 TJ 领导成员交换中介变量 ZJ 工作绩效因变量 YB 调节变量：如果自变量与因变量的关系是变量M的函数，称变量M为调节变量。也就是, 领导风格（自变量）与工作绩效（因变量）的关系受到组织认同（调节变量）的影响，或组织认同（调节变量）在领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响关系中起到调节作用。具体来说，对于组织认同高的员工，变革型领导对工作绩效的影响力，要高于组织认同低的员工。中介变量：如果自变量通过影响变量N 来实现对因变量的影响，则称N 为中介变量。也就是，领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响作用是通过领导成员交换（中介变量）的中介而产生的。研究思路及三个主要部分组成：（1）领导风格对于员工工作绩效的主效应（Main Effects）研究。（2）组织认同对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的调节效应（Moderating Effects）研究。（3）领导成员交换对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的中介效应（Mediator Effects）研究。

目录 1.《调查问卷表》中数据预先处理～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.1 剔除无效问卷～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.2 重新定义控制变量～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 2. 把Excel数据导入到SPSS软件中的方法～～～～～～～～～～ 4 3. 确认所有的变量中有无“反向计分”项～～～～～～～～～～～4 3.1 无“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 3.2 有“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 4. 效度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～6 5. 信度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～8 6. 描述统计～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～9 7. 各变量相关系数～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 12 7.1 求均值～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 7.2 相关性～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 8. 回归分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～13 8.1 使用各均值来分别求Z值～～～～～～～～～～～～～～～13 8.2 自变量Z值与调节变量Z值的乘积～～～～～～～～～～～13 8.3 进行回归运算～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.1 调节作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.2 中介作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～18 8.4 调节作用作图～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～22

统计数据报送及质量检查审核评估制度

陵县工商行政管理系统统计数据报送及质量检查审核制度为保证统计数据质量，依据省、市局有关规定，制定本制度。第一条全县工商行政管理统计报表编制必须严格执行《国家工商行政管理系统统计报表制度》，按照“分级负责、集中汇总、逐级上报”的办法进行管理。第二条编制、报送各类统计报表必须全面、及时、准确，做到表种不缺、指标不漏、时间不拖、数字不错。第三条各种统计报表采取逐月定案法，即统计报表报出一个月为定案期，逾期为定案数。县局各业务科室、所、直属局报表于每月26日前报县局办公室。季报、半年报、年报按规定时间上报，统计报表时间另有规定的，按规定的时限上报。第四条业务报表必须经统计人员核对无误后，报科室、所负责人签字并加盖公章，上报本局综合统计机构，由综合统计机构进行汇总，经填表人审核签字、统计负责人和局领导审核签字，并加盖公章后报上级机关综合统计机构。第五条综合统计员要在统计数据填报、汇总、整理的每个

阶段，从基础数据收集和各专业主要统计数据之间的衔接，到最后数据的确定，对数据质量进行认真审核，确保统计数据客观真实。第六条报表上报实行双轨制，即在报送电子版的同时报送报表打印件。原则上，上报电子版采用网络传输方式，报表打印件采用专人送达的方式。统计报表报出后，如发现差错，应在更正期内立即申请更正。上报单位在报出报表的同时，留存一份归档管理。第七条统计数据质量实行分级负责、分级管理。县局综合统计机构对全县系统统计数据质量统一管理，负责全县系统统计数据质量的监督、检查和评估等项工作；各科室、所、直属局对本级统计数据质量进行管理，负责本级统计数据质量的监督、检查和评估工作。各单位统计负责人是统计数据质量第一责任人，专（兼）职统计员是统计数据质量直接责任人。第八条各单位要在建立健全统计台帐和原始记录的基础上，做好统计数据的评估工作。由业务科室统计人员结合工作实际写出统计评估分析，经分管领导审批后，上报上一级综合统计机构。第九条统计数据的评估分析要本着客观、真实的原则，确

统计数据质量评估审核制度

统计数据质量评估审核制度为了切实履行统计监督职能，确保统计数据质量，保证各统计单位上报的统计数据能客观地反映各级、各专业的社会经济发展概貌，特制定本制度。一、审核评估内容全街各种定期报表和年度报表，主要是农业、工业、社会消费品零售总额、固定资产投资额、招商引资额、城镇居民人均可支配收入等指标数据。二、审核评估方法 1、将全街各种报表汇总上报数与各部门对应的主管部门的实际完成情况数量对比审核评估。 2、将全街各种报表汇总数与该表种的同期数、季度数、上月数进行比较评估。 3、将全街各种报表汇总上报数与有关部门掌握情况及要求结合进行审核评估。

三、审核评估的要求 1、规范统计口径、统计指标的计算方法和资料来源。要求各直报单位要严格执行国家规定的统计口径和计算方法及原则；全街汇总数一定要来源于基层上报数，切实保证数据的真实性。 2、各直报单位上报数据原则上不容许随意调整或有较大变动，增幅不得超过30%以上；凡报送报表超过以上原则的，必须在上报报表的同时附报详细说明和基层规范性的统计原始资料，或数据质量评估报告。 3、强化各种报表数据的衔接。一是各种报表数据间的衔接，对逻辑关系不合理的或数据间不相符的数据要及时纠正；二是上报统计报表中的有关重要指标与有关部门掌握情况衔接；三是对外发布的资料与各级上报的统计数据衔接。 4、实行数据质量岗位责任制。各级统计部门要对上报数负责，从基层资料的搜集到统计数据的最后确定做到层层把关，各负其责。

四、审核评估程序 1、采取逐级审核评估的办法，街统计站对街内各部门、辖区直报单位上报的数据库进行审核评估。 2、统计站根据审核评估办法，对不按审核评估要求或数据有问题的报表，拟提出修改意见，有关单位要依据修改意见重新修订审核调整上报，否则统计站将不对外公布或提供数据。 3、统计站将定期向各级、各部门通报重要统计数据质量分析审核评估结果，争取各级领导对统计数据质量的重视，加强对统计工作领导，确保各项统计数据的真实、可靠。

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、月度比较、季度比较、年度比较历史分析法的指标 *指标名称：销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类：时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意多个时段期间性质分类 ——大类、中类、小类、单品图例 2框架分析法又叫全店诊断分析法销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少重点，缺少吸引顾客的东西。如果达到10/90，也是品类出了问题。如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念）销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类）类别销售额占比、类别毛利额占比、类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比表格例 3价格带及销售二维分析法首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图价格带及销售数据表格价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。图例 5商品周期增长率分析法就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

质量检测优缺点

各学科质量检测分析出头岭镇初级中学

语文：六年级：优点：内容全面，题型多样，既侧重基础知识的考察，有关注学生能力的提高，试题从不同角度不同梯度引导学生复习，配合教材使用很好。缺点：一些主观题没有参考答案建议：单元测试和期中、期末测试的题型应该一致，一些主观题的参考答案应详细或多样七年级：优点： 1.注重了新课程理念，吸收了新课改的成果。 2.兼顾了不同层次学生的需求，既加强了基础知识的训练，又注重了能力的培养。 3.有学习目标，有知识梳理，有形成性检测和阶段性检测，突出重点难点，让所有的孩子都能得到发展和锻炼。 4.设计了问题答案，学生容易把握，也利于老师的辅导。缺点：就是在使用时发现答案有很多错误，没有及时给出正确答案。建议： 1.质量检测的题设计很好，便于学生加强对课文的理解和训练，今后可以继续使用。 2.错题应及时纠正，便于老师的教学和学生的把握。

阶段性检测中综合性学习设计内容少些，今后应加大综合性学习的问题设计，便于学生提高能力八年级：优点：有明确的知识梳理框架。分出A\B组难度梳里有层次紧跟教材，涉及较为全面各选项有详细的解释缺点：时有印刷错误阶段性检测缺乏中考意识建议：结合中考选择题型进行联系最好增加期中测试练习答案最好单独印制九年级：优点：1、本书设置学习目标，使学生学习目的明确。 2、知识梳理的设置，重点突出，知识一目了然，有利于学生形成知识系统。 3、A组题注重基础，重点突出。 4、B组题设置，有利于开拓学生视野，培养学生的能力。缺点：B组题答案有些不太明确，学生理解起来有一定难度。有些能力题没有给出相关参考答案。建议：1、希望增加语文讲读课文的课内阅读练习，更加贴近中考，能力题答案更明确，更详细。