数据质量评估框架-通用框架

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openmmlab框架原理

openmmlab框架原理

openmmlab框架原理OpenMMLab框架原理一、简介OpenMMLab是一个开源的深度学习多媒体库,提供了一系列先进的计算机视觉任务的模型和工具。

本文将从浅入深解释OpenMMLab框架的相关原理。

二、模块结构OpenMMLab框架由以下几个核心模块组成: - 数据集模块:负责数据集的加载、预处理以及数据增强等操作。

支持常见的数据集格式,如ImageNet、COCO等。

- 模型模块:包含各种经典和先进的深度学习模型,如SSD、YOLO、Mask R-CNN等。

这些模型经过精心设计和高效实现,可以直接在OpenMMLab框架中使用。

- 优化器模块:提供了多种优化器的实现,如SGD、Adam等。

同时,还支持自定义优化器和学习率调整策略,以满足不同任务的需求。

- 损失函数模块:集成了各种常用的损失函数,如交叉熵损失、平均绝对误差等。

用户可以根据具体任务选择适合的损失函数进行模型训练。

- 工具模块:包括模型评估、模型部署等辅助工具,方便用户进行模型的测试和应用。

三、核心原理OpenMMLab框架的核心原理基于以下几个方面: - 模型构建:OpenMMLab框架支持通过配置文件构建模型。

用户可以使用简洁的配置语法定义模型结构,包括卷积层、全连接层、池化层等。

而且,可以通过修改配置文件实现模型的不同变体,方便模型的迭代优化和对比实验。

•模型训练:OpenMMLab框架提供了灵活的训练接口,用户可以自定义训练流程。

在训练过程中,可以使用多种数据增强技术来扩充训练集,如随机裁剪、随机翻转等。

此外,也支持分布式训练,以加快模型训练的速度。

•模型评估:OpenMMLab框架提供了完善的模型评估工具。

用户可以通过评估指标来评估模型的性能,如精度、召回率、F1值等。

同时,可以可视化评估结果,直观地了解模型的强弱之处。

•模型部署:OpenMMLab框架支持模型的导出和部署。

用户可以将训练好的模型导出为ONNX格式,以便在其他平台上进行推理。

财政透明度手册-IMF

财政透明度手册-IMF

国际货币基金组织财政透明度手册(2007年)目录页码缩略语 (3)《财政透明度良好做法守则》(2007年) (4)一、明确职责 (14)二、公开预算程序 (35)三、方便公众获得信息 (57)四、确保真实性 (86)词汇表 (102)参考书目 (108)相关网址 (114)索引 (119)表1. 预算文件和其他财政报告 (59)2. 收入分类(2001年《政府财政统计手册》) (69)图1. 公共部门 (16)专栏1. 有关透明度的若干行动计划 (9)2. 非市场非营利机构 (17)3. 经济合作与发展组织《公司治理原则》:关于披露和透明度的第五项原则 (22)4. 透明度规章的特点:经济合作与发展组织的政策建议 (23)5. 智利公私合作的安排 (31)6. 对自然资源资产的权力以及与资源有关的管理权 (35)7. 收入预测 (38)8. 中期预算框架 (39)9. 财政规则、财政责任法和财政透明度法 (41)210. 贫困及社会影响分析 (44)11. 或有负债 (47)12. 绩效预算 (48)13. 预算外活动与财政透明度 (50)14. 财政透明度以及财务和财政报告的公共部门国际会计标准 (52)15. 支付阶段与拖欠款 (54)16. 税式支出报告 (61)17. 担保报告 (63)18. 或有负债:估值与资产负债表的处理 (64)19. 准财政活动的种类 (65)20. 估算准财政活动对财政的影响 (67)21. 财政风险说明 (68)22. 政府资产负债表:若干问题 (71)23. 预算法与财政透明度:国家实例 (77)24. 《新闻自由法》 (84)25. 财政透明度和数据公布标准 (85)26. 数据质量框架:主要方面 (90)27. 《公职人员行为守则》 (91)28. 国际最高审计机构组织有关内部控制标准的指导原则 (94)29. 国际最高审计机构《利马宣言》与审计标准 (97)30. 联合国《官方统计基本原则》 (100)附录Error! No table of figures entries found.词汇表 (102)参考书目 (108)相关网址 (114)索引 (119)3缩略语COFOG 政府职能分类DQAF 数据质量评估框架ESA 《欧洲账户体系》FSAP 金融部门评估项目GAAP 公认会计原则GDDS 数据公布通用系统GDP 国内生产总值GFS 政府财政统计IFAC 国际会计师联合会IIA 内部审计师协会IMF 国际货币基金组织INTOSAI 国际最高审计机构组织IPSAS 公共部门的国际会计标准OECD 经济合作与发展组织PRSP 《减贫战略文件》QFAs 准财政活动ROSC 标准与守则遵守情况报告SAI 最高审计机关SDDS 数据公布特殊标准SNA 国民账户体系UN 联合国UNCITRAL 联合国国际贸易法委员会《守则》《财政透明度良好做法守则》《指南》《资源收入透明度指南》《手册》《财政透明度手册》《财政透明度良好做法守则》(2007年)一、明确职责1.1 应将政府部门与其他公共部门以及经济体的其他部门区分开来,应明确公共部门内部的政策和管理职能,同时予以公开披露。

【国家自然科学基金】_通用框架_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803

【国家自然科学基金】_通用框架_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803

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科研热词 推荐指数 框架 4 高层建筑 2 钢框架-钢筋混凝土核心筒混合结构 2 软件框架 2 软件工程 2 设计模式 2 构件 2 本体 2 数值模拟 2 可扩展标记语言(xml)模式 2 受力性能 2 决策支持系统 2 元模型 2 信息安全 2 企业建模 2 人工免疫系统 2 高层体系结构 1 飞航导弹 1 风险管理 1 领域共性 1 非静力 1 非恒定流 1 隐马尔可夫树模型 1 隐写术 1 隐写分析 1 防守策略 1 钢铁企业 1 量子算法 1 量子态 1 量子力学 1 量子信号处理 1 通知路径重构 1 通用软件平台 1 通用突变算法模式 1 通用框架 1 通用拉格朗日法 1 通用成分框架 1 通用性开发方法 1 输电能力 1 辅助问题原理 1 软件体系结构 1 路由协议 1 跨平台 1 资源描述 1 质粒构建 1 评价模式 1 访问控制 1 订阅/通知 1 计算机应用 1 触摸屏 1 视频语义概念 1 视频语义分析 1
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DAMA、DCMM等数据管理框架各个能力域的划分合理吗?

DAMA、DCMM等数据管理框架各个能力域的划分合理吗?

DAMA、DCMM等数据管理框架各个能⼒域的划分合理吗?现在讲数据管理体系框架⽐较完备的有国际数据管理协会的《DAMA数据管理知识体系指南》、⼯信部的《DCMM数据管理能⼒成熟度评估模型》、信通院的《数据资产管理实践⽩⽪书》等,为了后⾯描述⽅便,下⾯简称《DAMA》、《DCMM》及《⽩⽪书》。

《DAMA》针对数据管理体系给出了⾃⼰的框架,如下图:《DAMA》确定了10个数据管理职能,也就是10个能⼒域,分别是数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理、参考数据和主数据管理、数据仓库和商务智能管理、⽂档和内容管理、元数据管理、数据质量管理及数据治理。

新⼿看到这个框架肯定懵逼,⼀⽅⾯这10个职能之间似乎没什么逻辑关系,根本记不全,另⼀⽅⾯,数据治理作为单独的职能放出来,会疑惑跟管理有什么区别,虽然我们偶偶也会咬⽂嚼字,但⼀旦治理和管理这种⾮常相似的词被放到同⼀个语境,会让⼤多数⼈不知所措。

那么,再来看看《DCMM》。

《DCMM》相对于《DAMA》更容易理解⼀点,共包括8个能⼒域29个能⼒项,分别是数据战略、数据治理、数据架构、数据应⽤、数据安全、数据质量、数据标准、数据⽣存周期,如下所⽰:与《DAMA》相⽐,主要有以下区别:1、数据战略从数据治理⾥⾯被剥离出来,单独成为⼀个能⼒域,这是仁者见仁智者见智的事情。

2、新增了数据应⽤能⼒域,其应该包含了DAMA的商务智能管理,但内涵更⼴,还包括开发共享服务等等,这主要是受时代背景的影响,毕竟DAMA发布的那个年代,数据开放共享的应⽤价值远未被认识和理解。

3、新增了数据标准能⼒域,DAMA中的参考数据和主数据管理被纳⼊其范畴,也就是DAMA的主数据和参考数据被降级了,但这⼜是仁者见仁智者见智的事情。

4、新增了数据⽣命周期管理能⼒域,这是⼀个很好的归纳,实际就是把DAMA中的数据开发、数据操作管理、数据仓库管理都包括进来了,但更为全⾯,⽽且逻辑性更强⼀点。

数据分析框架总结

数据分析框架总结

数据分析框架总结引言在当今大数据时代,数据分析的重要性日益凸显。

随着数据量的快速增长,传统的数据处理方法已经无法满足分析师和数据科学家的需求。

因此,数据分析框架应运而生。

本文将对几种常见的数据分析框架进行总结和分析,并比较它们之间的优缺点。

1. Apache HadoopApache Hadoop是目前最受欢迎的开源数据分析框架之一。

它由Apache软件基金会开发,旨在处理大规模数据集。

Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System(HDFS)和MapReduce计算模型。

HDFS是一种专为大规模数据存储而设计的分布式文件系统。

它可以在多个节点之间分布和复制数据,提高了数据的可靠性和容错性。

MapReduce是一种用于并行处理大规模数据集的编程模型。

它将计算任务分成多个小任务,并在各个节点上并行执行。

MapReduce模型以简单而有效的方式处理数据,但不适合实时数据分析。

优点: - 可处理大规模数据集 - 可靠性和容错性更高 - 成熟的生态系统,有丰富的工具和支持缺点: - 不适合实时数据分析 - 对于小规模数据集的处理效率较低2. Apache SparkApache Spark是一个快速而通用的数据处理引擎,可以用于大规模数据处理和分析。

相比于Hadoop的MapReduce模型,Spark使用了一种称为弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,简称RDD)的高级抽象。

RDD是Spark的核心概念之一,它是一个可以并行处理的数据集。

Spark通过将数据集放入内存中进行操作,大大提高了计算速度和效率。

除了支持Python和Java等编程语言外,Spark还提供了SQL和流处理等功能。

优点: - 快速而通用的数据处理引擎 - 支持多种编程语言和功能 - 高效的内存计算,适用于实时数据分析缺点: - 对于大规模数据集的内存要求较高 - 需要较大的资源支持3. Apache FlinkApache Flink是一个可扩展的流处理和批处理框架。

数据分析框架总结(通用5篇)

数据分析框架总结(通用5篇)

数据分析框架总结第1篇A/B测试是一种流行的网页优化方法,可以用于增加转化率注册率等网页指标。

简单来说,就是为同一个目标制定两个方案(比如两个页面),将产品的用户流量分割成A/B两组,一组试验组,一组对照组,两组用户特点类似,并且同时运行。

试验运行一段时间后分别统计两组用户的表现,再将数据结果进行对比,就可以科学的帮助决策。

比如在这个例子里,50%用户看到A 版本页面,50%用户看到 B 版本页面,结果 A 版本用户转化率 23%,高于 B版本的 11%,在试验流量足够大的情况下,我们就可以判定 A 版本胜出,然后将 A 版本页面推送给所有的用户。

数据分析框架总结第2篇其实结构化和公式化还残存着一些逻辑的漏洞,可以说结构化和公式化能解决80%的问题,剩下的20%则是要借助业务化来解决。

下面举个例子:如何预估上海地区的共享单车投放量?借助结构化和公式化可以从四个角度去拓展分论点:(1)从城市流动人口计算:上海市人口为2000多万,流动人口为600多万,然后通过某些指标设置需要单车的转化率;(2)从人口密度计算:上海有十几个区,有几个市中心区,市中心区人数多需求也大,而且区也可以细分成居住区等等;(3)从城市交通数据计算:根据上海各个地铁站或者公交车站的人流量来进行预估;(4)从保有自行车计算:比如上海市保有了100万辆自行车,那么根据各项指标获得转化率,换算成共享单车应该需要70万辆。

但是实际上单车是有损耗的,计算公式中应该考虑单车的消耗因素。

因此原来由结构化和公式化得出的100万的投放量其实还不够,可能要投120万辆,甚至还要持续不断地投入。

从上面的例子可以看出结构化+公式化的缺点:为分析而分析,却没有深入理解业务。

下面再举一个例子:一家销售公司业绩没有起色,对它进行分析得出结论:(1)销售人员的效率低落,因为士气低落;(2)产品质量不佳,和同期竞争对手比没有优势;(3)价格平平顾客并不喜欢。

上述三点其实还只是现象,即比较空泛的陈述,还没有分析到真正的原因。

2017年12份最新APQC通用版流程分类框架PCF交流版

2017年12份最新APQC通用版流程分类框架PCF交流版

跨行业流程分类架构版本号Version 7.0.5概述跨行业流程分类架构®(Process Clas-sification Framework - PCF)是跨职能业务流程的分类法,可对组织内部和组织之间的绩效进行客观的比较。

PCF由APQC及其成员公司所开发,作为一种开放的标准,它能通过流程管理和基准测试来促进流程的改善,无论行业、规模或地理位置。

PCF将运营和管理流程分为13个企业级类别,包括流程组、1000多个流程以及相关的活动。

PCF及其相关衡量方法和定义可从/pcf免费下载。

流程改进的框架经验表明,可推动显著进步的基准测试的潜力正是在于进行创新的比较以及找寻行业范围内不易被发现的独到见解。

为执行这一大有裨益的基准测试,APQC 流程分类架构(PCF)®作为一种高层次、行业中立的企业流程模型,使得企业组织可以从跨行业的角度去审视其业务流程。

跨行业架构已被全球数以千计的企业组织创造性地运用了超过20多年。

PCF为APQC的开放标准基准测试®(Open Standards Benchmarking - OSB)的数据库和全球行业领导咨询委员会的工作奠定了基础。

随着OSB数据库进一步开发其定义、过程和衡量方法,PCF的每个版本都将继续得到加强。

PCF及其相关的衡量方法和基准调查可从开放标准基准测试(OSB)的网站/osb下载。

历史跨行业流程分类架构®最初被设想为一种业务流程的分类法,以及一种可以使APQC成员组织们进行基准测试的通用语言。

APQC和80多家有兴趣推动在美国和全球使用基准测试的企业组织参与到了初步设计中来。

自从1992年成立以来,PCF已经实现了其大部分内容的更新。

这些更新通过世界各地的企业开展业务的方式,来保持该架构的最前沿状态。

2014年,APQC致力于改善跨行业PCF,并更新了一些特定行业的流程分类架构。

OVERVIEWCross Industry Process Classification Framework®(PCF) is a taxonomy of crossfunctional businessprocesses intended to allow the objectivecomparison of organizational performance withinand among organizations. The PCF was developedby APQC and its member companies as an openstandard to facilitate improvement through processmanagement and benchmarking, regardless ofindustry, size, or location. The PCF organizesoperating and management processes into 13enterprise-level categories, including process groupsand more than 1,000 processes and associatedactivities. The PCF, its associated measures, anddefinitions are available for download at no chargeat /pcf.THE FRAMEWORK FOR PROCESSIMPROVEMENTExperience shows that the potential ofbenchmarking to drive dramatic improvement lies squarely in making out-of-the-box compari-sons and searching for insights not typically found within intra-industry paradigms. To enable this beneficial benchmarking, the APQC Process Classification Framework® (PCF) serves as a high-level, industry-neutral enterprise process model that allows organizations to see their business processes from a cross-industry viewpoint. The cross-industry framework has expe-rienced more than 20 years of creative use by thousands of organizations worldwide. The PCF provides the foundation for APQC’s Open Standards Benchmarking® (OSB) database and the work of its advisory council of global industry leaders. Each version of the PCF will continue to be enhanced as the OSB database further develops definitions, processes, and measures. The PCF and associated measures and benchmarking surveys are available for download from the Open Standards Benchmarking web site at /osb.HISTORYThe cross-industry Process Classification Framework® was originally envisioned as a taxonomy of business processes and a common language through which APQC member orga-nizations could benchmark their processes. The initial design involved APQC and more than80 organizations with a strong interest in advancing the use of benchmarking in the United States and worldwide. Since its inception in 1992, the PCF has seen updates to most of its content. These updates keep the framework current with the ways that organizations do busi-ness around the world. In 2014, APQC worked to enhance the cross-industry PCF and updated a number of industry-specific process classification frameworks.The PCF is written in United States English language format.管理和支持服务7.0开发和管理人力资本8.0管理信息技术9.0管理财务资源10.0获取、建造和管理资产11.0管理企业风险、合规、整治和持续性12.0管理外部关系13.0开发和管理业务能力2017.11.25汽车行业流程分类框架PCQ群459842191Version 7.0.5-en-XI • October 2016 12Permission granted to photocopy for personal use. ©2016 APQC. ALL RIGHTS RESERVED.期待跨行业和行业流程分类架构正不断发展其模型, APQC 会继续将这些模型予以加强和改进。

欧盟通用绩效评估框架及其对我国的启示

欧盟通用绩效评估框架及其对我国的启示

兰州大掌学报(社会科掌版)第36卷第1期/2008年1月JournalofLanzhouUniversity(SocialSciences)V01.36No.1/Jan.2008欧盟通用绩效评估框架及其对我国的启示孙迎春1周志忍2(1.国家行政学院国际部,北京100089;2.北京大学政府管理学院,北京100871)内容摘要:本文探讨欧盟通用绩效评估框架及其对我国的启示和借鉴意义。

在总结多元实践模式的基础上,展示欧盟通用绩效评估框架的特点及其在国际实践中的地位;从总体结构、指标界定与考察因素、计分方法三个方面,展示欧盟通用绩效评估框架的内容结构;阐述欧盟通用框架的实施程序及其特点;讨论欧盟通用绩效评估框架的应用及其发展趋势,以及欧盟通用绩效评估框架对我国的启示和借鉴。

关键词:政府绩效;绩效评估;欧盟通用绩效评估框架中图分类号:D035文献标识码:A文章编号:1000-2804(2008)01—0034-10构建科学的政府绩效评价体系,是推进正确政绩观树立的重要途径。

在党和国家的重视和支持下,我国的政府绩效评估正在从自发、分散走向制度化和规范化。

为了使政府绩效评估规范化进程立足于先进理念并有一个高的起点,借鉴发达国家的成功经验非常重要。

(一)国际绩效评估的多元模式与欧盟通用框架的特点公共部门绩效管理和评估是当代政府改革的热门实践。

1997年,经合组织(OECD)围绕所追求的目标、实施途径、组织安排和绩效信息系统四个方面,对西方10国(澳大利亚、加拿大、丹麦、芬兰、法国、荷兰、新西兰、瑞典、英国和美国)的绩效管理与评估实践进行了系统的调查和分析比较。

.结果显示,政府绩效管理和评估得到广泛的应用,各国在上述四个方面体现出不同的侧重和特点,从而形成政府绩效管理和评估的多元实践模式[1J。

1.从公共组织绩效管理和评估所追求的目标来看,可以把实践模式划分为“管理与改进”、“责任与控制”、“节约开支”三大基本类型,目标和侧重点的不同相应带来管理机制和评估方法的不同。

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2.方法论的健 2.1 概念和定义-使用的
2.1.1 在概念和定义方面的总体结构遵循国际公认的标准,指南或良好
全性
概念和定义符合国际公认的统计框 做法。2.2.1 范围与国际公认的标准,指南或良好做法大体一致。
架。
统计的方法 2.2 范围-范围符合 国际公认的标 2.3.1 所使用的分类/部门划分制度与国际公认的标准,准则或良好做法
质量尺寸
元素
指标
0.质量的前提 0.1 法律和体制环境-环境对统计数 0.1.1 明确规定了收集,处理和分发统计信息的责任。
据具有支持作用。
0.1.2 数据产生机构之间的数据共享和协调是足够的。
0.1.3 个人记者的数据应保密,仅用于统计目的。
0.2 资源- 资源与统计计划的需求相 0.1.4 通过法律授权和/或鼓励回应的措施来确保统计报告。 称。
0.2.1 人员,设施,计算资源和资金与统计计划相称。
0.2.2 采取措施确保有效利用资源。
0.3 关联性- 统计 信息涵盖主题领域
的相关信息。0.4 其他质量管理- 质 0.3.1 监视现有统计数据满足用户需求的相关性和实际实用性。
量是统计工作的基石。
0.4.1 建立了流程以注重质量。
0.4.2 建立了监控统计程序质量的过程。
记录的。
2.4.3 毛/净额程序与国际上公认的标准,指南或良好做法基本一致。
3.准确性和可 3.1 源数据-可用的源数据为编译统
靠性
计数据提供了足够的基础。
源数据和统 计技术是可 靠的,统计
3.2 源数据评估- 定期评估源数据。
3.1.1 源数据是从综合数据收集程序中获得的,这些程序考虑了特定国 家的条件。 3.1.2 源数据合理地近似了所需的定义,范围,分类,评估和记录时 间。 3.1.3 源数据是及时的。
质量尺寸
元素
指标
输出足以说 明现实情 况。
3.3 统计 techniques- š 采用 tatistical 技术符合健全的统计程 序。
3.2.1 例行评估源数据,包括人口普查,抽样调查和行政记录,例如覆 盖范围,抽样误差,响应误差和非抽样误差;评估结果将受到监控,并 可用于指导统计过程。
3.4 中间数据和统计输出的评估和确 3.3.1 数据汇编采用可靠的统计技术来处理数据源。
1.2.1 收集,处理和分发统计信息的条款和条件向公众公开。
1.2.2 公开确定了内部政府在发布统计信息之前可以使用的统计信息。
1.2.3 统计机构/单位的产品应明确标识。
1.3 道德标准- 政策和实践应遵循道 1.2.4 对于方法,源数据和统计技术的重大更改,我们给予了预先通
德标准。
知。
1.3.1 员工行为准则已经到位,并且为员工所熟知。
博的支持服务。
档,并注明与国际公认的标准,指南或良好做法的差异。
5.2.2 详细程度适用于目标受众的需求。
5.3.1 公布每个主题领域的联系点。 5.3.2 出版物,文件和其他服务的目录(包括有关任何费用的信息)广 泛可用。
4.2 一致性- 统计数据在数据集中, 4.2.1 统计在数据集中是一致的。
随时间推移以及与主要数据集的一致 4.2.2 统计数据在合理的时间内是一致的或可调节的。
性。
4.2.3 统计数据与通过其他数据源和/或统计框架获得的统计数据一致或
可与之相吻合。 4.3 修订政策和实践- 数据修订遵循
常规且公开的程序。
0.4.3 制定了计划统计计划时要考虑质量考虑的过程。
1.保证完整 性
坚决遵守收 集,处理和 传播统计数 据的客观性 原则。
1.1 专业精神- 统计政策和实践以专 1.1.1 统计数字是公正产生的。
业原则为指导。
1.1.2 来源和统计技术的选择,以及有关传播的决定,仅以统计考虑为
依据。
1.2 透明度- 统计政策和做法是透明 1.1.3 适当的统计实体有权对统计的错误解释和滥用提出评论。 的。
4.3.1 修订遵循定期透明的时间表。
4.3.2 清楚地识别出初步和/或修订的数据。
4.3.3 修订的研究和分析已公开(另请参阅 3.5.1)。
5.辅助功能
数据和元数 据很容易获 得,并且对 用户的帮助 就足够了。
5.1 数据可访问性— 统计数据以清晰 5.1.1 统计信息的显示方式有助于正确解释和有意义的比较(文本,表
3.5.1 定期进行修订的研究和分析,并在内部用于通知统计过程(另请 参见 4.3.3)。
4.可维修性
统计数据具 有足够的周 期性和及时 性,并且是 一致的,并 且遵循可预 测的修订政 策。
4.1传播标准。
性 遵循国际公认的传播标准。
4.1.2 及时性遵循传播标准。
论基础遵循 准,指南或良好做法。
大体上保持一致。
国际公认的 2.3 分类/部门划分标准,指南 分类和部门划分系统符合 国际公认 2.4.1 市场价格用于评估流量和存量。
或良好做 法。
的标准,指南或良好做法。2.4 记录 依据— 流量和存量是根据国际公认 2.4.2 记录是按权责发生制进行的。
的标准,准则或良好做法进行估值和
认-定期评估和确认中间结果和统计 3.3.2 其他统计程序(例如,数据调整和转换以及统计分析)均采用可
输出。
靠的统计技术。
3.5 修订研究- 修订并作为可靠性的 3.4.1 在适用的情况下,对照其他信息验证中间结果。
衡量标准,以获取修订可能提供的信 3.4.2 评估和调查中间数据中的统计差异。
息。
3.4.3 调查统计差异和统计输出中问题的其他潜在指标。
易懂的方式呈现,发布形式适当,并 格和图表的布局和清晰度)。
且统计数据是公正的。
5.1.2 传播媒介和格式是足够的。
5.1.3 统计信息按预先宣布的时间表发布。
5.2 元数据可访问性-提供最新和相关 5.1.4 同时向所有用户提供统计信息。
的元数据。
5.1.5 可应要求提供不定期分发的统计数据。
5.3 对用户的帮助-提供及时且知识渊 5.2.1 提供有关概念,范围,分类,记录依据,数据源和统计技术的文
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