基础数据采集与管理
数字化管理的基本点
数字化管理的基本点一、数据采集数据采集是数字化管理的基础。
在数字化的背景下，数据是决策的关键。
通过收集各种类型的数据，企业可以更全面地了解市场需求、运营状态、员工行为等，为后续的数据分析提供基础。
数据采集应保证实时性、准确性、全面性，为企业决策提供有力支持。
二、数据分析数据分析是数字化管理的核心。
通过对采集到的数据进行深入分析，企业可以发现数据背后的规律和趋势，从而更好地理解市场和客户需求，优化运营策略，提高工作效率。
数据分析应采用合适的工具和方法，以获得有价值的洞察和预测。
三、流程优化流程优化是数字化管理的关键环节。
通过数字化技术，企业可以对业务流程进行全面梳理和优化，提高工作效率，减少不必要的环节，降低成本。
流程优化应注重用户体验，确保流程的顺畅和高效。
四、智能决策智能决策是数字化管理的目标。
通过数据分析和流程优化，企业可以做出更加科学、合理的决策，提高决策效率和准确性。
智能决策应注重数据驱动，减少人为因素干扰，确保决策的科学性和公正性。
五、监控与反馈监控与反馈是数字化管理的重要环节。
通过实时监控和反馈机制，企业可以及时发现和解决运营中的问题，优化业务流程和管理体系。
监控与反馈应注重及时性和准确性，为企业决策提供实时数据支持。
六、信息安全信息安全是数字化管理的首要任务。
随着数字化技术的发展，信息安全问题日益突出。
企业应建立完善的信息安全体系，加强数据保护和隐私保护，防止信息泄露和被攻击。
信息安全应注重技术和管理相结合，确保企业信息资产的安全和完整。
七、用户体验用户体验是数字化管理的重要考量因素。
良好的用户体验可以提高客户满意度和忠诚度，促进企业的业务发展。
企业应注重用户需求和体验，提供便捷、高效、个性化的服务，提高用户满意度和忠诚度。
用户体验应注重持续改进和创新，以满足不断变化的市场需求。
八、组织变革组织变革是数字化管理的必要条件。
数字化技术的发展对企业的组织结构和运营模式提出了新的挑战和要求。
车间基础数据管理制度
车间基础数据管理制度第一章总则第一条为规范车间基础数据管理，提高生产效率和质量，保障生产安全，特制定本制度。
第二条本制度适用于车间内的基础数据管理，包括但不限于设备数据、人员数据、工艺数据、产品数据等。
第三条车间基础数据管理应遵循科学性、规范性、及时性、真实性和准确性的原则。
第四条车间基础数据管理应依法合规，遵守相关法律法规和公司规章制度。
第五条车间基础数据管理应加强安全保障，保护数据的完整性和机密性。
第六条车间基础数据管理应注重信息化建设，提高管理水平和效率。
第七条车间基础数据管理制度的解释权归车间主管部门。
第二章数据采集第八条车间基础数据的采集应在生产、人员、设备、质量等方面进行。
第九条数据的采集方法应根据不同的数据属性采用不同的方式，可包括手工记录、电子记录、传感器自动采集等。
第十条数据采集应由经过培训的人员进行，确保数据采集的准确性和及时性。
第十一条数据采集应按照规定的格式进行，确保数据的标准化和统一化。
第十二条数据采集应注重安全保障，确保数据的完整性和机密性。
第三章数据存储和管理第十三条车间基础数据应建立相应的存储系统和档案管理制度。
第十四条数据的存储应分类管理，包括设备数据、人员数据、工艺数据、产品数据等。
第十五条数据存储的方式可以采用服务器存储、云存储等方式，确保数据的安全性和稳定性。
第十六条数据存储应定期进行备份和归档，确保数据的完整性和可靠性。
第十七条数据存储应根据不同的数据属性设置权限，防范数据泄露和滥用。
第十八条数据存储应建立完善的检索和查询系统，方便数据的使用和管理。
第十九条数据存储应注重信息化和智能化建设，提高数据管理的效率和便捷性。
第四章数据使用和分析第二十条车间基础数据应用于生产管理、质量控制、机械维护、人员考核等方面。
第二十一条数据的使用应根据不同的用途进行分类，确保数据的合理使用和有效利用。
第二十二条数据的使用应符合安全生产要求，保障生产安全和质量。
第二十三条数据使用应加强分析和解读，对数据进行定期监测和评估，及时发现问题和改进措施。
数字化城市管理系统基础数据的采集和建库
数字化城市管理系统基础数据的采集和建库数字化城市管理系统基础数据的采集和建库一、数字化城市管理系统简介（一）数字化城市管理系统的概念“数字化城市管理系统”全称数字化城市管理监督与指挥系统。
它综合运用计算机、无线网络、遥感影像、GPS全球定位等技术，利用GIS基础地理信息，采用“万米单元网格管理法”、“城市部件管理法”、“城市事件管理法”，实现“监督与指挥两个管理职能轴心分离”的管理新模式，通过信息化管理内在的系统性、网络性、程序性和透明性，推进城市管理资源优化整合，管理流程科学再造，管理主体多元参与，使系统成为提高城市管理水平的有效手段。
（二）数字化城市管理系统基础数据的组成部分（1）社区以上境界数据；（2）单元网格数据；（3）监督网格数据；（4）城市部件数据；（5）地理编码数据；（6）地形数据；（7）城市管理部件图集；城市管理部件手册；（8）城市管理单元网格图集；（9）城市管理监督网格图集。
二、数字化城市管理系统基础数据的采集（一）成果的基本规格和要求1.部件定位精度要求。
（1）A类，中误差≤±0.5m，包括空间位置或边界明确的部件，如井盖、路灯等。
（2）B类，中误差≤±1.0m，包括空间位置或边界较明确的部件，如垃圾箱、亭、户外广告等。
（3）C类，中误差≤±10.0m，包括空间位置概略表达的部件，如桥梁、停车场等。
2.单元网格划分与编码规则。
划分规则：（1）法定基础原则；（2）属地管理原则；（3）地理布局原则；（4）面积适当原则；（5）现状管理原则；（6）方便管理原则；（7）负载均衡原则；（8）无缝拼接原则；（9）相对稳定与原则。
编码规则：一个单元网格应有唯一的标识码。
单元网格标识码共有15位数字组成，依次为：6位县级及县级以上行政区划代码，3位街道（镇、乡）代码，3位社区（村）代码和3位单元网格顺序码3.城市部件分类与编码规则。
城市部件分类：按照GB/T__.2-2022年《数字化城市管理信息系统第2部分：管理部件和事件》的规定分5大类121小类，其中公用设施包括58个小类，交通设施包括31个小类，市容环境设施包括13个小类，园林绿化设施包括10个小类，其他部件包括9个小类。
基础数据采录标准和质量要求_概述说明
基础数据采录标准和质量要求概述说明1. 引言1.1 概述本文旨在讨论基础数据采录标准和质量要求相关问题。
随着信息化时代的到来，数据已成为企事业单位重要的资产之一。
基础数据采录是指将各类原始数据按照规定的标准和流程进行收集、整理和录入，以满足后续应用和业务需求。
而数据质量则是确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性等关键指标。
1.2 文章结构本文共分为五个主要章节：引言、基础数据采录标准、数据质量要求、数据采录实施过程与注意事项以及结论。
首先，在引言部分，我们将简要介绍本文的概述，并对文章的结构进行说明。
然后，在第二章中，我们将详细讨论基础数据采录标准的定义和背景，并介绍标准内容以及制定过程。
接下来，在第三章中，我们将探讨数据质量的定义和关键指标，并阐述数据质量管理流程以及提高数据质量的方法与技术。
第四章将重点讲解数据采录的实施过程和注意事项，包括环境搭建与管理、采录流程与方法论，以及常见问题的解决方案。
最后，在结论部分，我们将总结主要观点和发现，并评价基础数据采录标准和质量要求的意义和影响，并展望未来的发展方向和研究重点。
1.3 目的本文的目的是为读者提供有关基础数据采录标准和质量要求的详细信息。
通过阐述相关概念、方法和实施过程，读者将能够了解基础数据采录标准所包含的内容，并明确数据质量要求及其重要性。
此外，本文还旨在帮助读者理解数据采录实施过程中需要注意的问题，并提供可行的解决方案。
通过本文的阅读，读者将能够对基础数据采录标准和质量要求有一个全面而深入的认识，为其在日常工作中更好地处理和管理数据提供指导。
2. 基础数据采录标准2.1 定义和背景基础数据采录标准是指在数据采集过程中，为确保所采集的数据的一致性、准确性和完整性而制定的规范和要求。
它旨在统一数据采录的标准，提高数据的质量和可信度，进而保证后续数据分析和应用的有效性。
随着信息时代的发展，大量的数据被不断产生和积累。
这些数据包含了企业、组织或机构运行过程中产生的各种基础信息，如人员信息、财务信息、客户信息等。
大数据基础-数据采集与预处理
大数据基础-数据采集与预处理大数据基础数据采集与预处理在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
大数据的价值日益凸显，而数据采集与预处理作为大数据处理的基础环节，其重要性不言而喻。
本文将详细探讨数据采集与预处理的相关知识，帮助您更好地理解这一关键领域。
一、数据采集数据采集是获取原始数据的过程，它就像是为大数据这座大厦收集原材料。
常见的数据采集方法包括以下几种：（一）系统日志采集许多系统和应用程序会自动生成日志，记录其运行过程中的各种信息，如用户操作、错误信息等。
通过对这些日志的收集和分析，可以了解系统的运行状况和用户行为。
（二）网络爬虫当我们需要从互联网上获取大量数据时，网络爬虫是一个常用的工具。
它可以按照一定的规则自动访问网页，并提取所需的信息。
（三）传感器数据采集随着物联网的发展，各种传感器被广泛应用于收集物理世界的数据，如温度、湿度、位置等。
（四）数据库导入企业内部通常会有各种数据库存储业务数据，通过特定的接口和工具，可以将这些数据导入到大数据处理系统中。
在进行数据采集时，需要考虑数据的来源、质量和合法性。
数据来源的多样性可以保证数据的丰富性，但也可能带来数据格式不一致、数据重复等问题。
同时，要确保采集的数据合法合规，遵循相关的法律法规和隐私政策。
二、数据预处理采集到的原始数据往往存在各种问题，如缺失值、噪声、异常值等，这就需要进行数据预处理，将数据“清洗”和“整理”，为后续的分析和处理做好准备。
（一）数据清洗1、处理缺失值缺失值是数据中常见的问题。
可以通过删除包含缺失值的记录、填充缺失值（如使用平均值、中位数或其他合理的方法）等方式来处理。
2、去除噪声噪声数据会干扰分析结果，需要通过平滑技术或聚类等方法来去除。
3、识别和处理异常值异常值可能是由于数据录入错误或真实的异常情况导致的。
需要通过统计方法或业务知识来判断并处理。
（二）数据集成当数据来自多个数据源时，需要进行数据集成。
房屋基础信息采集与行政管理基础信息数据维护和管理
随着房地产市场的快速发展，我国确立了以基础信息系统建设推动交易和登记工作发展的管理理念。
近十年来，政府投入巨资用于基础信息系统建设，使得登记信息系统日趋完善，信息功能不断得到强化，其中，房屋基础信息采集这项基础工作，在基础信息建设方面发挥了重要作用。
本文主要对开展房屋信息采集、加强房屋行政管理基础信息数据的维护和管理等方面的工作，进行分析和总结。
一、做好采集工作势在必行作为房屋登记基础信息系统建设的一个重要组成部分，做好房屋基础信息的数据采集工作，在加强信息系统建设、提高服务水平、加强数据分析等多个方面，都发挥着重要作用。
因此，做好房屋基础信息的采集工作势在必行。
毋庸置疑，房屋基础信息在城市管理中，一直发挥着重要的作用。
以房屋坐落为例，该信息是房屋登记需要确认的重要权属内容，作为社会基础地理信息的核心组成部分，它在户籍登记、抢险救援和邮政投递等公共事务管理中起着无可替代的地理媒介作用。
但在实践中，房屋登记机构一般以公安部门出具的门牌编号批文作为信息蓝本，导致在特殊地理环境下，不少社区地名被人为忽略。
同时，规范市场主体行为、强化分析和引导功能，也离不开房屋基础信息。
众所周知，以房屋基础信息为基础形成的较为完善的登记簿，在建立商品房楼盘表方面发挥了重要作用。
楼盘表中各单元房屋的状态如已售、未售、抵押、查封、保留等分别来源于网上交易系统与产权登记系统，通过系统的交互查验，可以有效防止开发商“一女二嫁”，或者将已售房屋进行抵押，甚至将已抵押的房屋擅自出售，从而很好地规范了开发商的预销售行为。
同时，完善的登记簿信息也为实行存量房网上交易管理提供了可能，通过授权有资质、信誉度高的中介公司将房源挂牌，所挂房源由信息系统自动验证其有无权利限制，防止中介重复挂牌造成可售房源信息的失真，可以防止诈骗行为的发生。
依托强大的信息资源优势，可充分发挥信息引导功能，建立起较为全面及时的信息披露机制。
一方面，通过上海市网上房地产信息发布平台，可以及时准确地掌握商品房和存量房交易信息、市场监测报告。
农村基础设施建设中的数据采集与分析
农村基础设施建设中的数据采集与分析农村基础设施建设对于农村地区的发展至关重要。
在进行基础设施建设时，数据采集与分析是不可或缺的一环。
只有通过科学的数据采集和精准的数据分析，才能更有效地规划和实施农村基础设施建设，提高农村地区的生产力和居民生活水平。
数据采集是农村基础设施建设的第一步。
在进行数据采集时，需要充分利用现代信息技术手段，如卫星遥感技术、无人机技术等，对农村地区的地理环境、资源分布、人口分布等进行全面的调查和监测。
通过大数据技术，可以快速获取大量的农村基础设施建设相关数据，并实现数据的数字化和信息化处理。
数据采集之后，就需要进行数据分析。
数据分析是根据采集到的数据，通过统计分析、空间分析、模型建立等方法，揭示农村基础设施建设的规律和特点，从而为基础设施建设的规划和实施提供科学依据。
通过数据分析，可以准确评估农村基础设施建设的需求，确定建设的重点和优先方向，提高基础设施建设的效率和效益。
在数据采集和分析的基础上，要实现数据的可视化呈现。
数据可视化是将复杂的数据信息通过图表、地图等形式直观展示出来，让决策者和相关人员能够更直观地了解数据的含义和结果。
通过数据可视化，可以实现信息的快速传递和共享，促进农村基础设施建设的决策和管理。
数据采集和分析还可以与新兴技术相结合，实现更智能化的基础设施建设。
例如，可以利用人工智能技术对数据进行深度学习和分析，预测农村基础设施建设的发展趋势和未来需求。
同时，还可以通过物联网技术实现基础设施的远程监测和管理，提高基础设施的运行效率和安全性。
此外，数据采集与分析还可以促进不同农村基础设施的协同发展。
通过整合不同基础设施的相关数据，可以发现基础设施之间的潜在关联和影响，实现基础设施之间的互动配合，提高基础设施的整体效益和社会效益。
在农村基础设施建设中，政府、企业和社会组织等各方应加强数据共享和协作。
政府部门可以建立统一的数据平台，推动数据共享和交换，促进数据资源的有效利用。
《数据采集与管理Ⅱ》课程标准
《数据采集与管理Ⅱ》课程标准课程代码： B0509020 课程类别：专业核心课授课系（部）：数字经济学院学分学时： 5学分/94学时一、课程定位与作用1.课程的定位：本课程是大数据技术与应用专业的专业核心课程；是一门实用性和实践性很强的程序设计语言课程。
2.课程的作用：根据培养应用型人才的需要，本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，掌握使用Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模，并通过企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘工作奠定基础。
3.与其他课程的关系：本课程是作为大数据专业核心课程，本课程所学数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业。
二、课程目标通过本课程的学习，可以使学生学会使用Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模，并详细拆解学习企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘工作奠定基础。
1.知识目标（1）掌握数据分析的概念、流程和应用场景；（2）了解Anaconda的功能，并掌握Jupyter Notebook的使用方法；（3）掌握使用NumPy组件进行的数值计算方法；（4）掌握使用Matplotlib组件实现数据可视化的方法；（5）掌握使用pandas组件实现常用的统计分析方法；（6）掌握使用pandas组件实现各种数据预处理方法；（7）掌握使用scikit-learn组件构建模型的方法；（8）掌握K-Means算法的实现方法。
2.能力目标通过本课程的学习，学生应具备以下几方面的能力：（1）能将Anaconda挂入PyCharm开发环境中；能使用Jupyter Notebook开发和调试程序；（2）能使用NumPy组件实现数组对象和矩阵的创建、访问（数据元素数据从存入和读出）；（3）能使用NumPy组件提供的ufunc函数完成指定的数值计算功能；（4）能使用NumPy组件提供文件访问功能实现文件的读写，并能对读入的数据进行统计分析处理；（5）能使用Matplotlib组件绘制散点图、折线图、直方图、饼图、箱线图；（6）能使用pandas读取数据库数据、文本文件数据和Excel电子表格数据；（7）能使用pandas进行DataFrame的定义和操作（查改增删等）；（8）能使用pandas进行时间类型数据的操作；（9）能使用pandas提供的groupby方法、agg方法、apply方法和transform方法对数据进行分组以及聚合操作；（10）能使用pandas组件实现透视表、交叉表的创建和操作；（11）能使用pandas对数据进行合并、清洗、标准化和转换等预处理操作；（12）能使用scikit-learn构建聚类模型、分类模型和回归模型。
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6.2基础数据采集与管理
一、数据采集的步骤：①设计数据调查问卷②编写填表指要向导
③精心安排组织实施
数据管理是信息资源管理的一部分，是企业的一种组织职能。
二、数据采集的基本原则：在研究主体上讲，是指如何从宏观上
把握、控制数据的调查与采集；从研究客体上讲，是如何引导被调查者准确、客观的提供相关数据信息。
一、数据库管理员的职责：
第一，数据库的规划。
数据库管理员将与管理人员一道定义公司数据的管理模式，与用户一道定义其子模式。
第二，数据库的实现。
包括创建和选定的数据库管理系统规范一致的数据库，以及建立并实施使用数据库的政策和过程。
第三，数据库的运行。
包括培训数据库用户并在他们需要时提供帮助。
最后，数据库的安全。
二、数据的调查与采集遵循原则：科学性原则；全面性原则；客
观性原则；真实性原则；针对性原则；系统性原则。
ERP的主要作用就是对企业信息的整合，而信息的载体和表达都要通过数据完成。
对项目实施来讲，基础数据的准备工作难度最大。
而且数据的正确性是最重要的，基础数据是许多程序正确运行的基础，为了帮助企业更有效地实施ERP，下面谈一下如何快速、低成本、低错误率地完成基础数据准备。
第一步：确定工作范围
首先根据ERP项目范围确定哪些数据需要准备，然后确定参与
部门和人员配备，进而确定工作计划，切记不可将所有工作只交给一个部门甚至一个人做，必须对此项工作的艰难程度有充分的认识。
工作计划中还要注意安排定期的会议，以方便工作人员之间沟通。
第二步：建立必要的编码原则
ERP软件对数据的管理是通过编码实现的，编码可以对数据进行唯一的标识，并且贯穿以后的查询和应用，建立编码原则是为了使后面的工作有一个可以遵循的原则，也为庞杂的数据确定了数据库可以识别的唯一标识方法，所谓磨刀不误砍柴工，大家切不可急于求成，忽略了这些重要的工作。
第三步：建立公用信息
建立的公用信息包括公司、子公司、工厂、仓库、部门、员工信息、货币代码等基本信息。
这些数据会在其他基础数据中被引用，并且数据量不大，可以利用较少的时间和人力完成。
如果整理其他数据的时候发现缺少公用信息再补的话，整体效率和进度会大打折扣。
第四步：BOM结构的确定（根据企业情况可选）
如果企业应用生产系统、计划或产品研发模块，BOM就是必须的基础数据。
这里首先应该明确原料到半成品、半成品到产品的级次关系，这步工作的难点是半成品设定的问题。
如果半成品设定层次少或层次不设定，今后的统计分析就不能细化；如果半成品设定多，就会大大增加数据量。
如果遇到下列情况，那么半成品要设置编码管理：对半成品建立库存账、或者采用安全库存管理、半成品对外销售
或用于售后服务，除此以外半成品尽量不用编码，也不用录入软件系统，BOM 每多一层，相应增加BOM数据量的同时还会增加物料信息的数据量，我个人的观点是尽量少的BOM阶次可以使这项工作处于可控状态。
第五步：收集第一手资料，将原来的离散数据从不同部门集中
在这些离散数据中，仅物料基本信息一项，字段就包括生产、采购、销售、库存、财务的信息。
在这步中，应利用统一格式的表格在各个部门间交叉流转，让各部门将与自己相关的数据填入表格，完成后传递给下个部门，以此类推，直到完成此步工作。
在工作中应注意传递的安排，传递路径需提前确定。
为了保证工期，可以让不同部门同时开始，然后交叉传递，或者一个部门完成一小部分后就传递给下个部门。
同时，将每张发出的表格统一编号（唯一），并在部门间交接时作好记录，这样不仅可以控制进度，还能避免数据丢失。
第六步：数据检查
（1）完整性检查（2）正确性检查：（3）唯一性检查
第七步：将数据录入软件系统
录入前应该将基础数据原始档案归档，对于以电子文档保存的数据，应该将数据备份好，并注明整理人员、完成时间和最后版本，
如果是打印的纸介质，应该将其保存在专门的文件柜中，作为重要文档管理。
第八步：系统检核
完成录入工作后仍然不能彻底放松，必须再次检查，此时最好的方法是利用软件程序测试数据，例如将数据库备份成一个新的数据库，将企业常用的流程在新数据库中做一遍，通过检查结果的正确性来验证基础数据的正确性。