怎样提高国际收支统计申报数据质量

[乡镇农村统计调查数据质量大检查工作自查情况汇报]镇镇域面积，辖29个行政村，农业人口2.49万人，耕地面积2.6万亩，2004年实现财政收入万元，农民人均收入达到4533元，同比增长分别为％，15.5％。完成农林牧渔总产值11329万元，实现增加值7705万...+阅读

怎样提高国际收支统计申报数据质量

统计数据是经济社会发展的晴雨表，统计数据质量是统计工作的生命。统计数据质量从使用的要上看，取决于准确性、及时性和完整性。准确性是统计数据质量在统计信息客观真实性方面的体现，是统计数据使用者的首要要。及时性是统计数据质量在统计信息的时间价值上的体现，是对统计数据形成和提供的高速度、快节奏、强效率的要。完整性是统计数据在统计信息的内容含量上的体现，就是要统计部门提供的统计数据在内容上应该包括使用者所需的所有项目，不能残缺不全。随着我国社会主义市场经济体系的建立和完善，经济领域呈现经济利益多元化、经济格局多样化、经济统计现化化的趋势，统计工作面临的困难和挑战越来越大。县（市、区）统计工作如何适应新形势的要，发挥统计在经济社会发展中的作用，确保统计数据可信可靠。

如何做好统计工作

一、提高认识，统计工作要与时俱进。从当前统计工作面临的形势来说，就是要适应国家经济工作发展的需要，统计工作在整个经济决策过程中究竟处于什么样的位置，整个统计工作有什么影响，必须要明确。面对复杂的经济形势，统计工作要加强宏观经济形势和重大经济问题的研究，及时为各级领导提供准确的统计数据和分析资料，以增强宏观调控的预见性、科学性和有效性，便于领导和经济管理部门把握形势、科学决策。

分析形势要深入透彻，要看到经济发展所关联的各个方面，密切注视经济变化情况，准确判断市场发展趋势。要紧紧围绕当前的统计工作面临的问题进行深入的分析，把问题讲透，把原因说清，把计划提明，迅速向领导提供有价值的信息和建议。要实事是，全面客观真实反映目前经济运行情况，及时为各级领导提供准确的统计数据，便于领导掌握情况，把握发展大局。

二、实事是，努力提高统计数据质量。坚持实事是，努力提高统计数据的质量。统计工作要千方百计去适应变化了的客观形势，要看一看我们的思想观念是否在不断创新，是否跟上时代前进的步伐；我们要以对统计事业负责的高度责任感，以一丝不苟、精益精的工作态度，努力搞准统计数据，不断提高统计数据质量。

三、开拓创新，努力提高统计工作水平。

开拓创新首先从转变工作作风入手，树立“锐意改革、勇于创新”的工作作风，与时俱进，不断改进工作方法，努力提高统计工作水平。当前统计工作日新月异，经济发展突飞猛进，在这种新形势之下如何搞好统计工作，我们还知之不多，知之不深，需要不断地学习，要以扎实的学习为基础，去开拓社会主义市场经济条件下统计事业，跟上时代前进的步伐。...

如何提升数据仓库的数据质量

随着国内电信市场竞争的日趋激烈，各大电信运营商纷纷建立了各自的数据仓库或经营分析系统，这些系统功能强大，让用户眼前一亮，但是随之而来的问题就是，系统提供的这些数据准确吗？这种怀疑并非没有道理，很多时候，数据仓库生成的数据和已有生产系统进行数据核对时存在一定的差距，有些指标甚至相差甚远，用户对数据仓库的数据可用性心存疑虑，数据质量的问题困扰着数据仓库的进一步应用和发展。数据质量不高，有人简单地以为数据是错误的，数据不可用。其实数据质量问题比较复杂，不能用简单的对错来区分。下面是数据质量问题所表现出来的几种典型情况： 1. 数据不完整。这种情况比较多，例如记录的缺失、字段信息的缺失、记录不完整等。最明显的例子就是用户入网登记的证件号码没有输入到系统。

2. 数据不一致。这种情况主要指由于系统之间或者功能模块之间记录不一致、编码不一致、引用不一致等。例如在97系统、计费系统、网管系统中由于业务受理处理流程不规范，或者系统之间同步时间不一致导致了不同系统中用户记录数不一致。 3.数据有错误。这种情况主要是指数据中存在各种不合法的情况，例如数据类型错误、数据范围越界、数据违反业务规则等。除了第三种情况是明显的数据错误之外，其他两种都不能简单地认为是错误，这两种情况在数据仓库建设中是比较普遍遇到的，关键是对数据质量的状况有深入的认识，在应用上加以注意。下面从数据仓库的各个主要关键点来剖析数据质量产生的原因。数据源不可否认，数据质量问题有些是从生产系统带入到数据仓库的。

在生产系统长期运作的过程中，很可能会引入一些噪音数据，直到有一天被数据仓库采集，并且被加工使用得出意外的结果之后，才发现有这个问题存在，这种情况在生产系统中并不少见。 ETL 在ETL过程中，有相当多的地方可能会产生数据质量问题： ● 数据抽取：从源系统中抽取数据，一般要编制数据抽取代码或者借助一些工具配置进行数据抽取，在这个过程，可能会出现编码错误或者工具配置不当，导致原始数据正确而抽取出来的数据不正确。 ● 数据转换：数据抽取完成之后，如果数据形式不一样还需要做形式的一致化处理，一致化处理如果不当就会引入数据质量问题。 ● 数据加载：数据转换完成之后要进行数据加载，在系统运作时可能会出现重复加载或者加载失败的情况，会导致数据量异常。

数据应用在数据经过ETL之后，进入系统的应该是规范化的数据，用户一般是通过应用界面来访问数据，如果应用访问逻辑有误，输出的结果也会有问题，最常见的就是多表连接时，关联条件不正确，导致结果也不对。在了解了数据质量的分类情况和可能产生数据质量问题的各个关键点和原因后，下一步是针对不同情况采取不同的措施，从而提升数据质量。在决定提升数据质量之前，首先要明确两个原则： ● 数据质量的提高和投入的成本是相关的。数据质量越高，所投入的人力物力成本就越高，因此数据质量提升工作应该量力而行。 ● 数据质量的高低和应用的需是相关的。不是所有应用所需要的数据质量要都一样，有些应用仅仅用于分析趋势的，要可以不那么严格，但是对于严格统计意义上的信息，要就比较高。

数据仓库中数据质量提升不仅仅是数据仓库本身的事情，还涉及到各个源系统本身的数据质量改进，需要从源头上杜绝一些问题数据，同时还涉及到数据仓库应用的数据质量改进。下面从产生数据质量的各个环节，考虑数据质量改善方法。 1. 数据源● 规范生产系统中的数据录入。对于新录入到系统中的数据需要严格审查，从源头上保障数据质量。 ● 清理历史数据：对于历史数据需要定期进行清理，对于缺失遗漏数据进行补充，对于错误数据进行改正，对于冗余数据予以清除，从而提高历史数据的准确性。 2. ETL● 数据抽取程序严格审核。抽取的结果要和源系统的数据定期核对，数据抽取逻辑和限制条件要注明。 ● 及时监控源系统的变更。一旦源系统发生变化，提供告警机制，对数据抽取代码和配置信息进行及时更新，以保障后续工作正常进行。

● 建立故障检测机制。由于故障发生是不可避免的，因此需要建立一套故障检测机制，定期对系统进行扫描，以及时发现故障的发生，进而主动采取控制措施，保证系统ETL的正常运行。 ● 建立数据审核机制。在经过ETL处理之后，需要建立一个可追溯的控制点，这样可以层层对数据进行审核。 3. 数据应用 ● 数据应用程序严格审核。不同应用进行交叉核对，检查数据结果是否正常。 ● 应用结果核对。把应用输出的结果和同类系统提供的报表数据进行核对，检查差异率。总体而言，数据质量管理是一个复杂艰苦的工作，需要持续不断地进行，才能有效地改善数据质量。只有有效的数据管理才能保证高质量的数据，高质量的数据才能支撑强大的数据仓库应用，才能保证更多的应用成果。