监管数据质量评估方法与标准
监测数据质控结果评价细则
监测数据质控结果评价细则1目的明确监测质控结果的评价要求。
2职责2.1质量管理部门根据判定依据全面评价各类监测质控结果，并采取相应的纠正措施纠正发现的问题。
2.2各监测部门负责对本部门内采取的质控措施结果进行判定。
3管理要求3.1质量管理部门根据监测任务下达质控方案，提出质控具体要求，分析部门根据本部门工作情况制定本部门内部质控计划并实施。
3.2质量控制的方式包括：标准样品分析、平行双样分析、加标回收率计算、实验室内/间比对、参加上级质控考核和能力验证等多种方式。
3.3质量管理部门根据相关依据评价质控数据是否合格，具体如下：3.3.1准确度控制（1）质控样：使用有证标准样品作为质控样，测定结果应在保证值范围内；（2）加标回收样：加标量以相当于待测组分浓度的0.5~2倍，如待测组分浓度小于最低检出浓度，按最低检出浓度的3~5倍加标，水和废水样品、海水样品、土壤样品部分项目加标回收率的控制范围分别见表1、表2和表3；环境空气和废气、固体废物样品加标回收率的控制范围参考土壤样品；表中未涉及有机样品浓度为mg/L级时，加标回收率在70~120%为合格，ug/L级时，加标回收率在50~120%为合格，对成分复杂等特殊类型有机样品，其加标回收率根据实际情况而定。
表中未涉及样品加标回收率可根据相应分析方法中规定要求进行评价。
3.3.2精密度控制平行样：水和废水样品、海水样品、土壤样品部分项目平行样控制指标分别见表1、表2和表3；土壤样品其他项目平行双样控制指标见表4；环境空气和废气、固体废物样品平行样控制指标参考土壤样品；附表中未涉及有机样品浓度在mg/L级，或者显著高于方法检出限（5~10倍），相对偏差≤10%；样品浓度在ug/L级，或者接近方法检出限，相对偏差≤20%；对某些色谱行为较差组分，相对偏差≤20%。
表中未涉及项目加精密度可根据相应分析方法中规定要求进行评价。
3.3.3空白控制指标（1）实验空白：实验空白应满足方法要求，水和废水项目实验空白控制指标见附表1；（2）全程序空白：全程序空白测定值应小于方法检出限。
银行监管统计数据质量管理良好标准
银行监管统计数据质量管理良好标准（试行）银监发〔2011〕63 号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。
数据质量评估标准
数据质量评估标准数据质量评估是数据管理中至关重要的一环，对于保障数据的准确性、完整性、一致性和及时性具有重要意义。
本文将介绍数据质量评估的标准和方法。
1. 数据准确性数据准确性是评估数据质量的基本要求之一。
准确的数据应该与实际情况相符，能够反映数据真实性。
评估数据准确性时，可以采用以下标准：- 数据源可靠性：数据来源应当可靠，避免数据来源不明确或者存在疑似造假的情况。
- 数据记录的一致性：同一数据项在不同记录中应当相同，避免数据冗余或者数据错误。
- 数据的时效性：数据应当及时更新，避免过时数据对决策造成影响。
2. 数据完整性数据完整性是评估数据质量的另一个重要方面，完整的数据是指数据没有丢失或遗漏，并且所有必需的数据项都得到了记录。
评估数据完整性时，可以采用以下标准：- 数据记录完整性：所有数据记录应当完整，不得有遗漏的情况。
- 数据项完整性：所有数据项应当被填写，避免存在空缺或者缺失的情况。
- 数据关联完整性：不同数据之间的关联应当完整，避免数据关联丢失或错误。
3. 数据一致性数据一致性是评估数据质量的重要指标，一致的数据意味着相同数据在不同存储或处理过程中保持一致性。
评估数据一致性时，可以采用以下标准：- 数据逻辑一致性：数据的逻辑关系应当一致，避免数据逻辑错误或者不一致。
- 数据格式一致性：数据的格式应当一致，避免数据格式不一致造成数据处理困难。
- 数据间关系一致性：不同数据间的关系应当一致，避免数据关系不清晰或者错误。
4. 数据及时性数据及时性是评估数据质量的关键要素之一，及时的数据可以更好地支持管理决策和业务发展。
评估数据及时性时，可以采用以下标准：- 数据更新及时性：数据应当及时更新，避免过时数据对决策造成影响。
- 数据报告及时性：数据报告应当及时准确，避免数据报告滞后和延迟。
综上所述，数据质量评估标准包括数据准确性、数据完整性、数据一致性和数据及时性四个方面。
只有通过严格的数据质量评估，才能确保数据管理工作的有效性和可靠性。
监管数据质量评估模板(银行保险法人机构)
附件1：监管数据质量评估模板（银行保险法人机构）第一部分：监管数据（20条）注1：填写成效和不足时，应对照相应评估要点内容概括描述本机构符合与不符合之处，做到哪些，没做到哪些，例如发文情况、会议情况、具体落实情况等。
各项评估原则的自我评价，应综合本原则下所有评估要点评价情况做进一步概括性评价。
注2：本部分单项和总体评估结果均为选择项，根据附件2中具体评估标准在“不符合”、“较不符合”、“大体符合”、“符合”四档结果中进行选择。
注3：按照《监管数据质量专项治理方案》，本次专项治理的数据范围包括银行业保险业监管统计数据和其他监管数据。
其中，银行业监管统计数据包括非现场监管（1104）数据和客户风险数据；银行业其他监管数据包括监管数据标准化（EAST）、信息科技非现场监管数据、疫情期间金融服务指标以及其他核心监管数据（指标）等。
保险业监管统计数据包括保险统计信息系统采集的数据；保险业其他监管数据包括信息科技非现场监管数据以及保险偿付能力系统、保险创新业务统计信息系统、保险资金运用系统等采集的监管数据（指标）。
第二部分：监管数据注1：本部分中监管数据是指报告期在2019年1月至2020年6月期间、纳入本次专项治理范围的各类监管数据的总和。
注2：收到监管质询情况指收到非现场监管报表警示单、监管意见函等。
监管数据重报是指因本机构错报漏报导致的重报，因监管报送要求调整引起的重报不在本次统计范围内。
被行政处罚情况包括监管统计检查、其他监管数据检查等作出的行政处罚。
注3：监管数据重报次数按照提交监管的解锁单个数进行统计；未通过解锁单方式进行重报的，按照出现数据质量问题的报表或指标的期数进行统计。
一次性发现同一监管数据存在多期质量问题的，计为1次，不叠加计数。
在本表统计的时间区间内未发生任何重报或被监管通报情况的，次数填为“0”。
同一数据问题在上述四类情况中不叠加计数，按照情况严重程度的大小（依次为被监管行政处罚、收到监管质询、被监管通报、数据重报），统计在最严重情况中。
全面评估报告数据质量的指标与方法
全面评估报告数据质量的指标与方法引言：无论是在学术研究领域还是在商业决策中，数据的质量都是至关重要的。
与准确和可靠的数据相比，不合格的数据可能导致错误的判断、低效的决策和资源浪费。
为了保证报告数据的质量，我们需要进行全面评估，并建立一套有效的指标与方法来衡量。
一、数据完整性的评估指标与方法完整性是衡量数据质量的一个重要指标。
数据完整性评估的主要方法包括数据丢失分析、缺失值的统计和可视化分析。
数据丢失分析可以检测到数据是否存在丢失的情况，缺失值的统计可以计算出数据缺失的比例，而可视化分析可以直观地展示出缺失值的分布情况。
二、准确性的评估指标与方法准确性是另一个关键的数据质量指标。
准确性评估的主要方法包括数据比较分析、异常值检测和逻辑一致性分析。
数据比较分析可以将不同数据源的数据进行对比，从而检测出不一致的数据。
异常值检测可以识别出数据中的异常值，并进行处理。
逻辑一致性分析可以检查数据之间的逻辑关系是否符合预期。
三、一致性的评估指标与方法一致性是评估报告数据质量的另一个重要维度。
一致性的评估方法主要包括数据整体一致性分析和数据行内一致性分析。
数据整体一致性分析可以检测到数据之间的整体一致性，例如时间序列数据的趋势一致性等。
数据行内一致性分析可以检查数据行内的逻辑关系是否一致，例如数据字段的一致性和数据类型的一致性等。
四、可信度的评估指标与方法可信度是评估报告数据质量的一个关键指标。
可信度的评估方法主要包括数据源信誉度分析和数据收集过程的可追溯性分析。
数据源信誉度分析可以评估数据来源的可信度，例如数据提供方的信誉和数据采集的合法性等。
数据收集过程的可追溯性分析可以确保数据的来源可以被追溯，例如数据的采集时间、采集方式等信息的记录。
五、可用性的评估指标与方法可用性是评估报告数据质量的一个重要维度。
可用性的评估方法主要包括数据格式的可读性分析和数据存储的可访问性分析。
数据格式的可读性分析可以确保数据的格式符合要求，例如是否可以直接用于数据分析。
大数据分析中的数据质量评估与监控方法介绍(八)
在当今信息化时代，随着互联网和移动互联网的快速发展，大数据已经成为了企业最重要的资产之一。
大数据分析对于企业决策、产品研发、市场营销等方面都起到了至关重要的作用。
然而，大数据的质量却是一个备受关注的问题。
因为大数据的产生和获取过程中，可能会存在数据不准确、不完整、重复、不一致等问题，这就需要对数据进行质量评估与监控，以确保分析结果的准确性和可靠性。
数据质量评估是指对数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可靠性等方面进行评价。
而数据质量监控则是指动态地监控数据的质量，及时发现和处理数据质量问题，以保障数据质量的稳定和持续。
在大数据分析中，对数据质量的评估和监控至关重要，下面我们将介绍一些常见的数据质量评估与监控的方法。
一、数据质量评估方法1. 数据准确性评估数据准确性评估是指对数据的真实性和准确性进行评价，数据准确性是数据质量的核心指标之一。
数据准确性评估的方法有很多，比如对比数据源、数据清洗、数据抽样检查等。
其中，数据清洗是非常重要的环节，可以通过数据清洗的工具和算法来检测和修复数据的准确性问题。
2. 数据完整性评估数据完整性是指数据的完整程度，包括数据的完整性约束条件、数据的完整性规则等。
数据完整性评估的方法主要包括数据完整性约束条件的检查、数据完整性规则的验证等。
3. 数据一致性评估数据一致性是指数据在不同的地方或时间点上的一致性。
数据一致性评估的方法包括数据冗余度的检查、数据一致性约束条件的验证等。
二、数据质量监控方法1. 数据质量指标监控对数据质量的关键指标进行监控是保证数据质量的有效手段。
比如对数据准确性、完整性、一致性等指标进行监控，及时发现和处理数据质量问题。
2. 数据异常监控数据异常监控是对数据异常情况进行监控，包括对异常数据的识别、分析和处理。
比如对数据的异常值、漂移、突变等进行监控。
3. 数据质量报告监控定期生成数据质量报告，并进行监控，及时发现并解决数据质量问题。
数据质量报告监控是对数据质量报告的生成、发布、审核和监控。
数据处理中的数据质量标准和测评方法(五)
数据处理是当今信息技术发展中的关键环节之一。
随着人工智能、大数据分析等领域的快速发展，对数据质量的要求也越来越高。
数据质量是指数据在整个生命周期中的准确性、完整性、一致性、可靠性和及时性等方面的表现。
本文将从数据质量标准和数据质量测评方法两个方面进行探讨。
一、数据质量标准数据质量标准是数据处理的基础，它规定了数据的准确性、完整性等各方面的要求，帮助人们对数据进行合理的评估和处理。
在数据质量标准中，常见的几个重点指标包括以下几个方面：1. 准确性准确性是指数据与实际情况的一致程度。
准确的数据应当准确地反映现实，没有错误或误导性。
在数据处理中，通过数据采集、校验等手段，可以降低数据的错误率，提高准确性。
2. 完整性完整性是指数据是否完整，是否包含所有需要的信息。
数据的完整性直接影响到后续数据处理和分析的有效性和可靠性。
在数据采集和传输过程中，要保证数据不丢失、不被篡改，同时，也需要对数据进行校验，以确保数据的完整性。
3. 一致性一致性是指数据在不同系统、不同场景下的表现是否一致。
在数据处理中，尤其是数据集成和数据整合的过程中，保持数据的一致性是一个重要的目标。
通过数据清洗、转换等操作，可以消除不一致性，提高数据的一致性。
4. 可靠性可靠性是指数据的可信度和可靠性。
可靠的数据应当能够经受验证，保证数据的真实性和可信度。
在数据处理中，需要对数据源进行验证，确保数据的来源和真实性。
5. 及时性及时性是指数据的更新速度和响应时间。
随着信息技术的快速发展，人们希望得到更加及时、实时的数据。
在数据处理中，需要通过定时任务、实时更新等方式，确保数据的及时性。
二、数据质量测评方法数据质量测评方法可以帮助人们对数据的质量进行科学的评估和监控。
下面介绍几种常见的数据质量测评方法：1. 规则检查法规则检查法是通过事先定义数据处理过程中的规则和条件，对数据进行验证和检查。
例如，对于某个字段的取值范围，可以定义最小值和最大值的规则进行检查。
大数据分析中的数据质量评估与监控方法介绍(四)
大数据分析已经成为了当今社会运行的重要一环，从商业到科学研究，在各个领域都有着广泛的应用。
然而，大数据分析的可靠性和准确性取决于数据的质量。
因此，数据质量评估与监控成为了大数据分析中的重要环节。
本文将介绍大数据分析中的数据质量评估与监控方法。
首先，数据质量评估是大数据分析中的关键一环。
数据质量的好坏直接影响着分析结果的准确性和可信度。
数据质量评估主要包括数据完整性、准确性、一致性、时效性和可信度等方面。
在评估数据完整性时，需要检查数据是否缺失，重复或者不一致。
数据的准确性评估则需要验证数据的正确性和真实性，一致性评估则需要确认不同数据源之间的一致性。
时效性评估则需要验证数据是否及时更新，可信度评估需要确定数据的可信度和可靠性。
其次，数据质量监控是保证数据质量的一种手段。
数据质量监控主要是通过监控数据的采集、清洗、转换和加载等过程来保证数据的质量。
在数据采集阶段，可以通过监控数据源的连接状态、数据量和质量等指标来保证数据的完整性和准确性。
在数据清洗阶段，可以通过监控数据的处理过程和结果来保证数据的一致性和准确性。
在数据转换和加载阶段，则需要保证数据的时效性和可信度。
此外，现代大数据分析技术提供了各种数据质量评估与监控的方法和工具。
例如，数据质量评估可以利用数据挖掘和机器学习技术来发现数据中的问题和异常。
数据质量监控则可以利用实时数据流处理技术来监控数据的采集和处理过程，及时发现和处理数据质量问题。
此外，还可以利用数据质量管理系统来建立数据质量评估与监控的流程和机制，提高数据质量管理的效率和可靠性。
总之，数据质量评估与监控是大数据分析中的重要环节，直接影响着分析结果的可信度和准确性。
通过合理的评估和监控方法，可以保证数据质量的稳定和可靠，提高大数据分析的效果和价值。
随着大数据技术的不断发展，相信数据质量评估与监控方法也将不断完善和提高，为大数据分析的发展和应用提供更可靠的支持。
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附
件
监管数据质量评估方法与标准
自评估分为监管数据质量治理工作评估和监管数据质量状况评估两部分，均采取定性评价方式。
具体如下：
一、监管数据质量治理工作评估。
依次经过单项要点评估和单项原则评估，得到该部分综合评估结果，单项、综合评
估结果均划分为“不符合”、“较不符合”、“大体符合”和“符合”四个等级。
具体步骤如下：对模板中各评估要点进行逐条评估；基于所包含要点的评估结果，对各评估原则进行逐项评估，具体评估标准见表1。
基于各项评估原则的评估结果，对本机构监管数据质量治理工作情况进行综合评估，具体评估标准见表2。
表1 数据质量治理工作单项评估标准
表2 数据质量治理工作综合评估标准
二、监管数据质量状况自我评价。
结合本机构总部及分支机构因数据问题发生监管数据重报、被监管通报、收到监管
质询（非现场监管报表警示单、监管意见函等）和被行政处罚（监管统计检查、其他监管数据检查等作出的行政处罚）等情况，对监管数据质量状况进行自我评价，评价结果划分为“好”、“较好”、“较差”和“很差”四个等级。
具体应遵循以下两个原则：
（一）因数据问题发生如下情况之一的，不得评价为“好”：
1、本机构总部或省级分支机构被监管通报、被监管行政处罚或收到监管质询。
2、本机构总部重报监管数据超过1次，或省级分支机构监管数据重报家数超过本机构省级分支机构总数的10%，或某
省级分支机构重报次数超过3次。
3、本机构省级以下分支机构被监管行政处罚超过3家次。
（二）因数据问题发生如下情况之一的，应评价为“很差”：
1、本机构总部被监管行政处罚超过2次，或收到监管质询超过2次，或被监管通报超过3次，或重报监管数据超过5次。
2、本机构省级分支机构被监管行政处罚超过2家次，或收到监管质询超过2家次，或监管数据重报家次超过本机构省
级分支机构总数的50%。
3、本机构省级以下分支机构被监管行政处罚超过10家次。
注：本部分内容相关解释说明详见附件1注1-注4。