大数据的数据质量有效提升的研究

news2024/11/24 0:56:36

大数据的数据质量有效提升是一个涉及多个环节和维度的复杂过程。以下是从数据采集、处理、管理到应用等方面,对大数据数据质量有效提升的研究概述:

一、数据采集阶段

  1. 明确采集需求:在数据采集前,需明确数据需求,包括数据类型、格式、精度等,以确保采集到的数据能够满足后续分析的需求。
  2. 选择可靠的数据源:选择权威、可靠的数据源,如政府公开数据、行业研究报告、知名企业的开放数据等,以提高数据的准确性和可信度。
  3. 制定规范的采集流程:建立标准化的数据采集流程,包括数据采集的时间、频率、方式等,以减少人为因素对数据质量的影响。

二、数据处理阶段

  1. 数据清洗:对采集到的数据进行清洗,包括去除重复数据、纠正错误数据、填充缺失值等,以提高数据的完整性和准确性。
  2. 数据转换:根据分析需求,对数据进行转换,如数据格式转换、数据类型转换等,以便于后续的数据分析和处理。
  3. 数据整合:将来自不同数据源的数据进行整合,形成统一的数据视图,以便于进行跨领域的数据分析和挖掘。

三、数据管理阶段

  1. 建立数据质量评估体系:制定数据质量评估标准和指标,如数据完整性、准确性、一致性等,定期对数据进行质量评估,以发现数据质量问题并及时解决。
  2. 实施数据治理:建立完善的数据治理体系,包括数据标准制定、数据质量管理、数据安全管理等,以确保数据的合规性、安全性和可用性。
  3. 加强数据安全保护:采用加密技术、访问控制、数据脱敏等手段,保护数据的安全性和隐私性,防止数据泄露和滥用。

四、数据应用阶段

  1. 数据可视化:通过图表、报表等方式将数据分析结果以直观的形式展现出来,帮助决策者更好地理解数据背后的含义和价值。
  2. 数据挖掘与分析:运用数据挖掘和分析技术,从海量数据中提取有价值的信息和知识,为企业的决策提供支持。
  3. 持续优化与反馈:根据数据应用的效果和反馈,不断优化数据采集、处理、管理和应用的流程和方法,以提高数据质量的整体水平。

五、研究与实践案例

国家市场监督管理总局(以下简称“市场监管总局”)的企业信用监管数据质量监测系统(以下简称“监测系统”)是市场监管总局为提升企业信用监管数据质量而开发的重要工具。以下是对该系统的详细介绍:

一、系统背景与目的

为全面贯彻党的二十大精神,认真落实党中央、国务院决策部署,市场监管总局于2023年4月部署开展了企业信用监管数据质量全面提升行动。作为该行动的配套举措,市场监管总局开发建设了企业信用监管数据质量监测系统,并于2023年9月1日上线试运行,9月25日正式运行。该系统的目的是通过常态化、自动化、智能化的监测手段,支持企业信用监管数据质量的提升,构建数据治理常态长效机制,提高数据质量管理效率,切实减轻基层信用监管数据质量提升工作负担。

二、系统构成与功能

监测系统由总局端和省局端组成,各自承担不同的功能:

总局端功能
  1. 数据质量检查
    • 支持对企业信用监管数据完整性、规范性等7个检查维度进行自动监测。
    • 支持数据质量问题率等以图表、地图可视化方式展示,分省、分业务、分时段进行展示,帮助总局全面了解各地数据质量情况。
  2. 数据质量评分
    • 基于数据质量检查结果,按月度自动实现各省级市场监管部门数据质量评分排名。
    • 展示每次考核数据质量评分排名升降、评分升降的变化情况等,以此激励各地提升数据质量。
省局端功能
  1. 结果查看
    • 提供总局对该省数据质量检查和评分结果的查看功能。
    • 支持当前问题数据的查看和下载,帮助省级市场监管部门及时了解自身数据质量状况。
  2. 溯源分析
    • 支持省级市场监管部门对本省数据监测结果、问题数据等进行多维度细化分析。
    • 便于省级市场监管部门有针对性地进行整改。
  3. 整改反馈
    • 对于监测系统自动监测发现并下发的问题数据,省级市场监管部门需进行有针对性整改,并将整改结果反馈给总局。

三、系统成效与意义

自监测系统上线运行以来,已实现了对各地企业信用监管数据质量的常态化、自动化、智能化监测。该系统有效提升了数据质量管理效率,减轻了基层信用监管数据质量提升工作负担。同时,通过数据质量评分和排名机制,激励了各地市场监管部门积极提升数据质量。此外,监测系统的运行还有助于推动信用监管与智慧监管的深度融合,持续健全以信用为基础的新型监管机制,助力实现国家治理体系和治理能力现代化。

四、总结

国家市场监督管理总局的企业信用监管数据质量监测系统是一项重要的数据管理工具,它通过自动化、智能化的监测手段,支持了企业信用监管数据质量的提升。该系统的运行不仅提高了数据质量管理效率,还推动了信用监管与智慧监管的深度融合,对于构建数据治理常态长效机制、实现国家治理体系和治理能力现代化具有重要意义。

综上所述,大数据的数据质量有效提升需要从数据采集、处理、管理到应用等多个环节入手,通过制定规范、采用先进技术、加强管理等手段,不断提高数据的准确性、完整性和可用性。同时,还需要关注数据安全和隐私保护等问题,确保数据在合法、合规的前提下得到充分利用。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1953439.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Mike21粒子追踪模型particle tracking如何展示粒子轨迹

前言: 随着模型的推广,模型的很多模块也问的多了起来,PT粒子追踪模块最近群友也在问,结果算了出来,却实现不了展示运动轨迹。今天就写段简单的PT后处理的方法吧。 注意:MIKE21输出模块中不但输出了关于水…

3个管人绝招,让下属心服口服

管人不能瞎管,手段很重要:3个管人绝招,让下属心服口服 一:差异化管理,玩弄人性 谁赞成,谁反对,看清楚谁顺从自己,谁反对自己之后,接下来要做的便是区别对待。 给听话的…

简单的CSS样式

样式分为三种 内部样式&#xff1a;写在html文件里的样式叫内部样式 内联样式&#xff1a;写在需要的标签中 外部样式&#xff1a;写在外部css文件里 可以通过不同的选择器来选择设置指定组件的样式&#xff1a; <style>/* 写在html文件里的样式叫内部样式 *//* 选择器 *…

PEFT LoRA 介绍(LoRA微调使用的参数及方法)

一 PEFT LoRA 介绍 官网简介如下图&#xff1a; 翻译过来是&#xff1a;低秩自适应(LoRA)是一种PEFT方法&#xff0c;它将一个大矩阵在注意层分解成两个较小的低秩矩阵。这大大减少了需要微调的参数数量。 说的只是针对注意力层&#xff0c;其实我自己平时微调操作注意力层多…

一款功能强大的视频编辑软件会声会影2023

会声会影2023是一款功能强大的视频编辑软件&#xff0c;由加拿大Corel公司制作&#xff0c;正版英文名称为‌Corel VideoStudio。它具备图像抓取和编修功能&#xff0c;可以处理和转换多种视频格式&#xff0c;如‌MV、‌DV、‌V8、‌TV和实时记录抓取画面文件。会声会影提供了…

微服务上(黑马)

文章目录 微服务011 认识微服务1.1 单体架构1.2 微服务1.3 SpringCloud 2 微服务拆分2.1 熟悉黑马商城2.2 服务拆分原则2.2.1.什么时候拆2.2.2.怎么拆 2.3 拆分服务2.3.1 拆分商品管理功能模块2.3.2 拆分购物车功能模块 2.4 远程调用2.4.1 RestTemplate2.4.2.远程调用 2.5 总结…

SpringBoot-21 SpringBoot微服务的发布与部署(3种方式)

基于 SpringBoot 的微服务开发完成之后&#xff0c;现在到了把它们发布并部署到相应的环境去运行的时候了。 SpringBoot 框架只提供了一套基于可执行 jar 包&#xff08;executable jar&#xff09;格式的标准发布形式&#xff0c;但并没有对部署做过多的界定&#xff0c;而且为…

25届最近5年广东工业大学自动化考研院校分析

广东工业大学 目录 一、学校学院专业简介 二、考试科目指定教材 三、近5年考研分数情况 四、近5年招生录取情况 五、最新一年分数段图表 六、初试大纲复试大纲 七、学费&奖学金&就业方向 一、学校学院专业简介 二、考试科目指定教材 1、考试科目介绍 2、指定教…

【在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置】python刷题记录

R2-分治 有点easy的感觉&#xff0c;感觉能用哈希表 class Solution:def searchRange(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:nlen(nums)dictdefaultdict(list)#初始赋值哈希表&#xff0c;记录出现次数for num in nums:if not dict[num]:dict[num]1else:dict[…

(深层与双向)循环神经网络

一、深层循环神经网络 1、对于循环神经网络 2、对于深层&#xff0c;要得到更多的非线性&#xff0c;就像多层感知机&#xff08;MLP&#xff09;。 &#xff08;1&#xff09;浅层与深层对比 这是具有&#x1d43f;个隐藏层的深度循环神经网络&#xff0c; 每个隐状态都连续…

【QT】QT 系统相关(事件、文件、多线程、网络、音视频)

一、Qt 事件 1、事件介绍 事件是应用程序内部或者外部产生的事情或者动作的统称。在 Qt 中使用一个对象来表示一个事件。所有的 Qt 事件均继承于抽象类 QEvent。事件是由系统或者 Qt 平台本身在不同的时刻发出的。当用户按下鼠标、敲下键盘&#xff0c;或者是窗口需要重新绘制…

《python程序语言设计》第6章14题 估算派值 类似莱布尼茨函数。但是我看不明白

这个题提供的公式我没看明白&#xff0c;后来在网上找到了莱布尼茨函数 c 0 for i in range(1, 902, 100):a (-1) ** (i 1)b 2 * i - 1c a / bprint(i, round(4 / c, 3))结果 #按题里的信息&#xff0c;但是结果不对&#xff0c;莱布尼茨函数到底怎么算呀。

【计算机网络】TCP协议详解

欢迎来到 破晓的历程的 博客 ⛺️不负时光&#xff0c;不负己✈️ 文章目录 1、引言2、udp和tcp协议的异同3、tcp服务器3.1、接口认识3.2、服务器设计 4、tcp客户端4.1、客户端设计4.2、说明 5、再研Tcp服务端5.1、多进程版5.2、多线程版 5、守护进程化5.1、什么是守护进程5.2…

Javascript面试基础6(下)

获取页面所有checkbox 怎样添加、移除、移动、复制、创建和查找节点 在JavaScript中&#xff0c;操作DOM&#xff08;文档对象模型&#xff09;是常见的任务&#xff0c;包括添加、移除、移动、复制、创建和查找节点。以下是一些基本的示例&#xff0c;说明如何执行这些操作&a…

【网络世界】HTTP协议

目录 &#x1f308;前言&#x1f308; &#x1f4c1; 概念 &#x1f4c1; URL &#x1f4c2; urlencode 和 urldecode &#x1f4c1; 协议格式 &#x1f4c1; 方法 &#x1f4c2; GET/get &#x1f4c2; POST/post &#x1f4c1; 常见的报头 &#x1f4c1; 状态码 &…

Web3 职场新手指南:从技能到素养,求职者如何脱颖而出?

随着 2024 年步入下半年&#xff0c;Web3 行业正在经历一系列技术革新。通过改进的跨链交互机制和兼容性&#xff0c;逐步消除市场碎片化的问题。技术的进步为开发者和用户都打开了新的前景。然而&#xff0c;复杂的技术和快速变化的市场环境也让许多新人望而却步。求职者如何找…

编译固件 -- 自用

编译环境 先安装编译环境 git clone <编译仓库路径> git checkout <编译主分支> 更新/下载 然后就是一样的更新下载 ./scripts/feeds update -a ./scripts/feeds install -a 然后直接编译 feeds/puppies/rom/scripts/make.sh 对应型号 make Vs 这里的对应型号可…

gitee的fork

通过fork操作&#xff0c;可以复制小组队长的库。通过复制出一模一样的库&#xff0c;先在自己的库修改&#xff0c;最后提交给队长&#xff0c;队长审核通过就可以把你做的那一份也添加入库 在这fork复制一份到你自己的仓库&#xff0c;一般和这个项目同名 现在你有了自己的库…

Footprint Analytics 助力 Core 区块链实现数据效率突破

Core 是一个基于比特币并兼容 EVM 的 Layer 1 区块链&#xff0c;正通过其创新解决方案引革新特币金融。作为首个引入非托管 BTC 质押协议及全球首个发行收益型 BTC ETP 产品的区块链&#xff0c;Core 站在了区块链技术的最前沿。通过利用超过 50% 的比特币挖矿哈希算力&#x…

24暑假算法刷题 | Day22 | LeetCode 77. 组合,216. 组合总和 III,17. 电话号码的字母组合

目录 77. 组合题目描述题解 216. 组合总和 III题目描述题解 17. 电话号码的字母组合题目描述题解 77. 组合 点此跳转题目链接 题目描述 给定两个整数 n 和 k&#xff0c;返回范围 [1, n] 中所有可能的 k 个数的组合。 你可以按 任何顺序 返回答案。 示例 1&#xff1a; 输…