數據質量分析評估模型的設計與實現

① 大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型

很多朋友還沒有接觸過大數據分析方案，認為其僅僅算是個願景而非現實——畢竟能夠證明其可行性與實際效果的案例確實相對有限。但可以肯定的是，實時數據流中包含著大量重要價值，足以幫助企業及人員在未來的工作中達成更為理想的結果。那麼，那些領域需要實時的數據分析呢？

1、醫療衛生與生命科學

2、保險業

3、電信運營商

4、能源行業

5、電子商務

6、運輸行業

7、投機市場

8、執法領域

9、技術領域

常見數據分析模型有哪些呢？

1、行為事件分析：行為事件分析法具有強大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應用。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。

3、留存分析模型留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始化行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。這是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法。

4、分布分析模型分布分析是用戶在特定指標下的頻次、總額等的歸類展現。

5、點擊分析模型即應用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁面或頁面組區域中不同元素點點擊密度的圖標。

6、用戶行為路徑分析模型用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網站中的訪問行為路徑。為了衡量網站優化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉換數據進行分析。

7、用戶分群分析模型用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特徵、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，並進行後續分析。

8、屬性分析模型根據用戶自身屬性對用戶進行分類與統計分析，比如查看用戶數量在注冊時間上的變化趨勢、省份等分布情況。

模型再多，選擇一種適合自己的就行，如何利益最大化才是我們追求的目標

② 如何理解關於數據質量管理系統的整合與優化

1、信息系統數據質量——根據「垃圾進，垃圾出（garbagein，garbageout）」的原理，為了使信息系統建設取得預期效果，達到數據決策的目標，就要求信息系統提供的數據是可靠的，能夠准確反應客觀事實。如果數據質量得不到保證，即使數據分析工具再先進，模型再合理，演算法再優良，在充滿「垃圾」的數據環境中也只能得到毫無意義的垃圾信息，系統運行的結果、作出的分析就可能是錯誤的，甚至影響到後續決策的制定和實行。高質量的數據來源於數據收集，是數據設計以及數據分析、評估、修正等環節的強力保證。因此，信息系統數據質量管理尤為重要，這就需要建立一個有效的數據質量管理體系，盡可能全面發現數據存在的問題並分析原因，以推動數據質量的持續改進。作為信息系統的重要構成部分，數據質量問題是影響信息系統運行的關鍵因素，直接關繫到信息系統建設的成敗。
2、大數據環境下數據質量管理面臨的挑戰，因為大數據的信息系統更容易產生數據質量問題：
（1）在數據收集方面，大數據的多樣性決定了數據來源的復雜性。來源眾多、結構各異、大量不同的數據源之間存在著沖突、不一致或相互矛盾的現象。在數據獲取階段保證數據定義的完整性、數據質量的可靠性尤為必要。
（2）由於規模大，大數據獲取、存儲、傳輸和計算過程中可能產生更多錯誤。採用傳統數據的人工錯誤檢測與修復或簡單的程序匹配處理，遠遠處理不了大數據環境下的數據問題。
（3）由於高速性，數據的大量更新會導致過時數據迅速產生，也更易產生不一致數據。
（4）由於發展迅速，市場龐大，廠商眾多，直接產生的數據或者產品產生的數據標准不完善，使得數據有更大的可能產生不一致和沖突。
（5）由於數據生產源頭激增，產生的數據來源眾多，結構各異，以及系統更新升級加快和應用技術更新換代頻繁，使得不同的數據源之間、相同的數據源之間都可能存在著沖突、不一致或相互矛盾的現象，再加上數據收集與集成往往由多個團隊協作完成，期間增大了數據處理過程中產生問題數據的概率。
3、數據質量管理策略
為了改進和提高數據質量，必須從產生數據的源頭開始抓起，從管理入手，對數據運行的全過程進行監控，密切關注數據質量的發展和變化，深入研究數據質量問題所遵循的客觀規律，分析其產生的機理，探索科學有效的控制方法和改進措施；必須強化全面數據質量管理的思想觀念，把這一觀念滲透到數據生命周期的全過程。
結合大數據的參考框架及數據處理實際需求情況，數據質量管理可以從以下幾個方面著手，以多方協作改進，最終實現系統數據處於持續高效可用的狀態。
3．1建立數據質量評價體系
評估數據質量，可以從如下4個方面來考慮：①完整性：數據的記錄和信息是否完整，是否存在缺失情況；②一致性：數據的記錄是否符合規范，是否與前後及其它數據集保持統一；③准確性：數據中記錄的信息和數據是否准確，是否存在異常或者錯誤信息；④及時性：數據從產生到可以查看的時間間隔，也叫數據的延時時長。
有了評估方向，還需要使用可以量化、程序化識別的指標來衡量。通過量化指標，管理者才可能了解到當前數據質量，以及採取修正措施之後數據質量的改進程度。而對於海量數據，數據量大、處理環節多，獲取質量指標的工作不可能由人工或簡單的程序來完成，而需要程序化的制度和流程來保證，因此，指標的設計、採集與計算必須是程序可識別處理的。
完整性可以通過記錄數和唯一值來衡量。比如某類的交易數據，每天的交易量應該呈現出平穩的特點，平穩增加、平穩增長或保持一定范圍內的周期波動。如果記錄數量出現激增或激減，則需要追溯是在哪個環節出現了變動，最終定位是數據問題還是服務出現了問題。對於屬性的完整性考量，則可以通過空值佔比或無效值佔比來進行檢查。
一致性檢驗主要是檢驗數據和數據定義是否一致，因此可以通過合規記錄的比率來衡量。比如取值范圍是枚舉集合的數據，其實際值超出范圍之外的數據佔比，比如存在特定編碼規則的屬性值不符合其編碼規則的記錄佔比。還有一些存在邏輯關系的屬性之間的校驗，比如屬性A取某定值時，屬性B的值應該在某個特定的數據范圍內，都可以通過合規率來衡量。
准確性可能存在於個別記錄，也可能存在於整個數據集上。准確性和一致性的差別在於一致性關注合規，表示統一，而准確性關注數據錯誤。因此，同樣的數據表現，比如數據實際值不在定義的范圍內，如果定義的范圍准確，值完全沒有意義，那麼這屬於數據錯誤。但如果值是合理且有意義的，那麼可能是范圍定義不夠全面，則不能認定為數據錯誤，而是應該去補充修改數據定義。
通過建立數據質量評價體系，對整個流通鏈條上的數據質量進行量化指標輸出，後續進行問題數據的預警，使得問題一出現就可以暴露出來，便於進行問題的定位和解決，最終可以實現在哪個環節出現就在哪個環節解決，避免了將問題數據帶到後端及其質量問題擴大。
3．2落實數據質量信息的採集、分析與監控
有評價體系作為參照，還需要進行數據的採集、分析和監控，為數據質量提供全面可靠的信息。在數據流轉環節的關鍵點上設置採集點，採集數據質量監控信息，按照評價體系的指標要求，輸出分析報告。
3．3建立數據質量的持續改進工作機制
通過質量評價體系和質量數據採集系統，可以發現問題，之後還需要對發現的問題及時作出反應，追溯問題原因和形成機制，根據問題種類採取相應的改進措施，並持續跟蹤驗證改進之後的數據質量提升效果，形成正反饋，達到數據質量持續改良的效果。在源頭建立數據標准或接入標准，規范數據定義，在數據流轉過程中建立監控數據轉換質量的流程和體系，盡量做到在哪發現問題就在哪解決問題，不把問題數據帶到後端。
導致數據質量產生問題的原因很多。有研究表示，從問題的產生原因和來源，可以分為四大問題域：信息問題域、技術問題域、流程問題域和管理問題域。信息類問題是由於對數據本身的描述、理解及其度量標准偏差而造成的數據質量問題。產生這類數據質量問題的主要原因包括：數據標准不完善、元數據描述及理解錯誤、數據度量得不到保證和變化頻度不恰當等。技術類問題是指由於在數據處理流程中數據流轉的各技術環節異常或缺陷而造成的數據質量問題，它產生的直接原因是技術實現上的某種缺陷。技術類數據質量問題主要產生在數據創建、數據接入、數據抽取、數據轉換、數據裝載、數據使用和數據維護等環節。流程類問題是指由於數據流轉的流程設計不合理、人工操作流程不當造成的數據質量問題。所有涉及到數據流轉流程的各個環節都可能出現問題，比如接入新數據缺乏對數據檢核、元數據變更沒有考慮到歷史數據的處理、數據轉換不充分等各種流程設計錯誤、數據處理邏輯有缺陷等問題。管理類問題是指由於人員素質及管理機制方面的原因造成的數據質量問題。比如數據接入環節由於工期壓力而減少對數據檢核流程的執行和監控、缺乏反饋渠道及處理責任人、相關人員缺乏培訓和過程資產繼承隨之帶來的一系列問題等。
了解問題產生的原因和來源後，就可以對每一類問題建立起識別、反饋、處理、驗證的流程和制度。比如數據標准不完善導致的問題，這就需要有一整套數據標准問題識別、標准修正、現場實施和驗證的流程，確保問題的准確解決，不帶來新的問題。比如缺乏反饋渠道和處理責任人的問題，則屬於管理問題，則需要建立一套數據質量的反饋和響應機制，配合問題識別、問題處理、解決方案的現場實施與驗證、過程和積累等多個環節和流程，保證每一個問題都能得到有效解決並有效積累處理的過程和經驗，形成越來越完善的一個有機運作體。
當然，很多問題是相互影響的，單一地解決某一方面的問題可能暫時解決不了所發現的問題，但是當多方面的持續改進機制協同工作起來之後，互相影響，交錯前進，一點點改進，最終就會達到一個比較好的效果。
3．4完善元數據管理
數據質量的採集規則和檢查規則本身也是一種數據，在元數據中定義。元數據按照官方定義，是描述數據的數據。面對龐大的數據種類和結構，如果沒有元數據來描述這些數據，使用者無法准確地獲取所需信息。正是通過元數據，海量的數據才可以被理解、使用，才會產生價值。
元數據可以按照其用途分為3類：技術元數據、業務元數據和管理元數據。技術元數據：存儲關於信息倉庫系統技術細節的數據，適用於開發和管理數據而使用的數據。主要包括數據倉庫結構的描述，包括對數據結構、數據處理過程的特徵描述，存儲方式和位置覆蓋整個涉及數據的生產和消費環節。業務元數據：從業務角度描述了數據倉庫中的數據，提供了業務使用者和實際系統之間的語義層。主要包括業務術語、指標定義、業務規則等信息。
管理元數據：描述系統中管理領域相關概念、關系和規則的數據，主要包括人員角色、崗位職責、管理流程等信息。由此可見，本文提出的解決思路都需要元數據管理系統的支持。良好的元數據管理系統能為數據質量的採集、分析、監控、改進提供高效、有力的強大保障。同時，良好的數據質量管理系統也能促進元數據管理系統的持續改進，互相促進完善，共同為一個高質量和高效運轉的數據平台提供支持。
4結語
數據質量（DataQuality）管理貫穿數據生命周期的全過程，覆蓋質量評估、數據監控、數據探查、數據清洗、數據診斷等方面。數據源在不斷增多，數據量在不斷加大，新需求推動的新技術也不斷誕生，這些都對大數據下的數據質量管理帶來了困難和挑戰。因此，數據質量管理要形成完善的體系，建立持續改進的流程和良性機制，持續監控各系統數據質量波動情況及數據質量規則分析，適時升級數據質量監控的手段和方法，確保持續掌握系統數據質量狀況，最終達到數據質量的平穩狀態，為業務系統提供良好的數據保障。

③ 數據質量分析的主要內容包括哪些

包括：
1、影響GIS數據質量的因素
2、 GIS數據源的質量問題
3、GIS資料庫建立過程中的質量問題
4、GIS分析處理過程引入的數據質量問題

④ 教學質量評估系統設計與實現

首先這個系統要有填表的功能，就是填寫對每位教師的滿意度等基本信息。登錄的時候需要用學生的學號。可以根據學號判斷出班級，然後根據班級列出授課教師供學生選擇。
把採集的信息存放到資料庫中。
然後可以對這些信息進行統計，分析。已報表形式、圖表形式展現出來。
還可以對上一次採集的信息進行對比，看是否有提高。
對每位教師進行評價，比如該教師 數學 課程優越，但某某課程不及。
這個需要做需求的分析，具體得出需要給教師評價那些類。
評選出最優秀教師，最差教師等等。

可以讓學生統一上機，按班級進行統一採集信息。

⑤ DEA數據包絡分析中的BCC模型和CCR模型的區別怎麼應用

DEA數據包絡分析中的BCC模型和CCR模型的區別為：對應模型不同、說明效率不同、存在情況不同。

一、對應模型不同

1、BCC模型：BCC模型對應規模可變的VRS模型。

2、CCR模型：CCR模型對應規模不變的CRS模型。

二、說明效率不同

1、BCC模型：BCC模型可以說明技術效率、純技術效率和規模效率。

2、CCR模型：CCR模型只能說明技術效率，不能說明純技術效率和規模效率。。

三、存在情況不同

1、BCC模型：BCC模型存在遞增或遞減情況。

2、CCR模型：CCR模型既沒有遞增也沒有遞減情況。

BCC模型應用於DMU處於變動規模報酬情形下，用來衡量純技術和規模效率。變動規模報酬與條件相當的受評單位比較。

CCR模型應用於DMU處於固定規模報酬情形下，用來衡量總效率。固定規模報酬是所有DMU一起比較的效率評估。

⑥ 根據需求對資料庫進行分析，確定事實數據，維度數據，並設計數據倉庫的概念模型

數據倉庫的建立過程
①需求分析：緒論、總體需求描述、具體需求、事實及維度、其他需求、用戶期望、用戶參與、綜合實施計劃
②數據路線：概念模型設計、邏輯模型設計、物理模型設計、數據裝載介面設計
③技術路線：主要是去頂數據倉庫的基礎構造
數據倉庫的基礎構造元素分成兩大類：
1、操作型基礎構造
包括人員、流程、培訓和管理軟體。
2、物理基礎構造
（1）計算機平台
硬體和操作系統
伺服器硬體：SMP、群集、MPP、NUMA
資料庫管理系統
（2）軟體工具
數據獲取：ETL
數據存儲：數據倉庫
信息傳遞：OLAP、查詢和報表、預警系統、數據挖掘

④應用路線：
1、OLAP模型設計
（1）、總體維度分析

（2）、主題的維度設計

（3）、確定事實表度量變數和數據粒度

（4）、定義OLAP模型

2、數據挖掘模型設計

在數據挖掘前，要根據挖掘模型要求轉換數據格式，將數據分為訓練集合、驗證集合，訓練集合用於校正模型參數，驗證集合用於評價模型的效果。

、信息傳遞設計

數據倉庫的信息潛力很大，數據倉庫的信息傳遞方式是互動式的
⑤數據倉庫部署
（1）用戶認可
完成用戶界面、系統性能方面的所有測試。在關鍵用戶滿意前，不要進行部署。
（2）初始裝載
數據質量評估、數據安全
（3）桌面准備
客戶計算機
（4）初始培訓
建立對初始用戶的基本使用支持。

⑥運行維護
（1）在數據倉庫中建立起DSS應用
（2）刷新當前詳細數據、清除過時數據和休眠數據、調整粒度級別、改進系統設計
數據倉庫的維護：
①數據周期
從操作型環境中的數據發生變化到這種變化被反映到數據倉庫中，需要一定的延遲時間，這個延遲時間就是「數據周期」

②參照完整性
數據倉庫中，參照關系隨時間變化可能也會變化。
（1）定期對參照數據進行快照
（2）建立參照數據表，記錄所有參照數據的修改

③數據環境信息
數據環境信息是指與數據相關的背景信息。
應當將分析的結果數據和產生該結果數據的環境信息一同存放進數據倉庫。

④數據備份與恢復
（1）當前數據和歷史數據分開
（2）數據量大：完全備份、日誌備份、增量備份
（3）周期性存檔
（4）備份時間：和增量裝載協調進行
（5）備份介質

⑦ 數據質量包括什麼方面

數據質量包括數據質量控制和數據治理。

數據是組織最具價值的資產之一。企業的數據質量與業務績效之間存在著直接聯系，高質量的數據可以使公司保持競爭力並在經濟動盪時期立於不敗之地。有了普遍深入的數據質量，企業在任何時候都可以信任滿足所有需求的所有數據。

一個戰略性和系統性的方法能幫助企業正確研究企業的數據質量項目，業務部門與 IT 部門的相關人員將各自具有明確角色和責任，配備正確的技術和工具，以應對數據質量控制的挑戰。

(7)數據質量分析評估模型的設計與實現擴展閱讀：

控制方法：

1、探查數據內容、結構和異常

第一步是探查數據以發現和評估數據的內容、結構和異常。通過探查，可以識別數據的優勢和弱勢，幫助企業確定項目計劃。一個關鍵目標就是明確指出數據錯誤和問題，例如將會給業務流程帶來威脅的不一致和冗餘。

2、建立數據質量度量並明確目標

Informatica的數據質量解決方案為業務人員和IT人員提供了一個共同的平台建立和完善度量標准，用戶可以在數據質量記分卡中跟蹤度量標準的達標情況，並通過電子郵件發送URL來與相關人員隨時進行共享。

3、設計和實施數據質量業務規則

明確企業的數據質量規則，即，可重復使用的業務邏輯，管理如何清洗數據和解析用於支持目標應用欄位和數據。業務部門和IT部門通過使用基於角色的功能，一同設計、測試、完善和實施數據質量業務規則，以達成最好的結果。

4、將數據質量規則構建到數據集成過程中

Informatica Data Quality支持普遍深入的數據質量控制，使用戶可以從擴展型企業中的任何位置跨任何數量的應用程序、在一個基於服務的架構中作為一項服務來執行業務規則。

數據質量服務由可集中管理、獨立於應用程序並可重復使用的業務規則構成，可用來執行探查、清洗、標准化、名稱與地址匹配以及監測。

5、檢查異常並完善規則

在執行數據質量流程後，大多數記錄將會被清洗和標准化，並達到企業所設定的數據質量目標。然而，無可避免，仍會存在一些沒有被清洗的劣質數據，此時則需要完善控制數據質量的業務規則。Informatica Data Quality可捕獲和突顯數據質量異常和異常值，以便更進一步的探查和分析。

5、對照目標，監測數據質量

數據質量控制不應為一次性的「邊設邊忘」活動。相對目標和在整個業務應用中持續監測和管理數據質量對於保持和改進高水平的數據質量性能而言是至關重要的。

Informatica Data Quality包括一個記分卡工具，而儀錶板和報告選項則具備更為廣泛的功能，可進行動態報告以及以更具可視化的方式呈現。