大数据或海量数据是指所涉及的海量数据，无法通过当前主流软件工具检索、管理、处理和整理成更活跃的信息，帮助企业在合理的时间内做出业务决策。 以下是为大家整理的关于最新疫情实时大数据报告的文章6篇 ,欢迎品鉴！
最新疫情实时大数据报告篇1
常见的数据质量问题包括
数据无法匹配
数据不可识别
数据不一致
数据沉余重复
实效性不强
精度不够
数据质量管理的目标
通过数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容，解决数据质量问题，使数据的质量得以改善，使其满足数据需求方对数据质量的规则要求。
数据质量评估
包括但不止以下6个方面
完整性Completeness：度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。
规范性Conformity：度量哪些数据未按统一格式存储。
一致性Consistency：度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。
准确性Accuracy：度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。
唯一性Uniqueness：度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。
关联性Integration：度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。
数据质量评估模型
要素分别为:基础模型、数据质量定义模型、数据质量控制模型、数据质量评价模型、数据质量辅助模型。
1.基础模型。
其他模型必须以基础模型中的计划和标准为依据。基础模型主要是映射、定义数据采集标准,上载分单位的采集计划,同时纳入了约束规则定义规范、控制规则定义规范、模板定义规范。
数据标准:分两部分,一部分是直接映射应用中的标准，例如源数据库标准;另一部分是针对新增应用库和项目库标准的定义规范,包括代码定义标准、数据项定义标准(例如是取英文还是汉语拼音,取几个字符）、值域定义标准等等新增表准的建立规范；
采集计划:采集单位的每月上载的日度、月度、年度的采集计划;
约束规则定义规范:主要描述质量定义模型中的语法构成；
控制规则定义规范:针对服务器负载和采集表的及时性，要求建立的后台执行过程的控制方式的使用说明;
2.数据质量定义模型。
以基础模型为前提对数据质量的统一规范的定义,是数据质量分析评价的依据和基础。数据质量定义模型可以使用质量特性描述。数据质量特性归纳为数据的一致性、数据的准确性、数据的完整性、数据的及时性4个关键特性。
(1一致性的量化评价指标:字段一致率、表间字段一致率、表间记录一致率。
(2准确性的量化评价指标：准确率、差错率、问题字段个数、问题记录覆盖率
(3)及时性的量化评价指标:采集项目及时率;单位入库及时率
(4)完整性的量化评价指标：字段缺失数、缺失记录覆盖率、计划完成率。
3.数据质量控制模型。
数据质量控制模型以数据质量定义模型为基础，按照定义的检查范围和时间以自动或手工方式完成对数据质量的检查工作。在质量控制过程中违反了数据质量定义的，视为数据质量问题，数据质量问题直接通过数据质量的关键特性和指标反映出来。数据质量控制模型的控制内容表现在:对数据检查对象、数据检查频度、数据检查时间、数据检查方式等方面进行控制。
(1)数据检查对象:是指根据采集计划设定需要检查的用户、专业数据表、数据库实体。
(2)数据检查频度;是指根据数据表的采集计划和实际发生的频度，设定存储过程的检查执行频率。
(3)数据检查时间:是指根据每日生产应用的密集时间以及数据发生到采集入库的密集时间,综合设定一个检查开始执行的时刻。
(4)数据检查方式:是指执行检查过程的方式可以由后台过程自动控制，每间隔2小时自动检查一次;也可以由人工干预手动检查，任意时刻都可以执行检查（当然尽量选择数据库流量比较低的时候）。
4.数据质量评价模型。
数据质量评价模型，是以数据质量定义模型为依据，由数据质量控制模型操控执行，根据反馈的质量检查结果表，评议出数据质量的关键指标，实现对数据质量的量化诊断和评价。
数据质量分析评价模型功能核心是,通过对基础模型中的采集计划和质量定义模型中的约束规则的处理,由控制模型调用可以实现检查分析的后台存储过程在实体库中执行检查,形成查询结果，再由分析程序进行分析、计算、分类、汇总,生成反映采集计划完成情况和数据质量量化指标的结果,存储到分析结果表中,从前台调用这个分析结果表,就可以生成一份详尽的反映数据质量问题各类量化指标的数据质量分析评估报告,展现所评估实体库的数据入库的及时率、数据上报的完整性、数据采集的一致性、数据入库的准确率。
5.数据质量辅助管理模型
数据质量辅助管理包括报告模版管理、权限管理、数据库资源占用情况等等。
最新疫情实时大数据报告篇2
20xx年以来，市政务服务和大数据管理局紧紧围绕营造便捷高效的政务服务环境的工作目标，严格落实市委市政府关于优化营商环境各项工作部署，积极配合、按时完成市营商办各项工作任务，持续提升政务服务质量和效率。先后荣获xx省服务企业先进单位、全省政务服务和大数据管理工作先进单位、全省数据归集共享应用先进单位、xx市改革创新一等奖，现将主要工作情况汇报如下：
一、主要工作及成绩
(一)以“放管服”改革为主线，提升政务服务能力
一是线上“进一网”。市级x项政务服务事项实现了“应上尽上、一网汇聚”，事项流程、内容详实率均居全省第x位。
二是线下“进一窗”。x项政务服务事项进驻综合窗口，按照“前台综合受理、后台分类审批、统一窗口出证”的模式，实现了“一窗”无差别受理。
三是办事“跑一次”。依托一体化政务服务平台，市级x项政务服务事项“最多跑一次”可办，市级不见面审批事项从20xx年x项增加至x项，大幅提升了办事效率和便捷度。
(二)以线上线下融合为抓手，提升政务服务便利度
一是城市服务“掌上办”。建成上线xx城市门户APP“焦我办”，设置了公积金、不动产等9类专区服务，推出服务大厅预约叫号、一键挪车等一批亮点服务，涵盖在线城市服务x项。
二是政务服务“异地办”。积极融入xx都市圈、xx都市圈，强化统一认证、电子证照、电子印章等支撑能力，首批x项事项实现与郑州市“异地通办”，推出x项事项洛阳都市圈x市通办、x项事项与晋城“跨省通办”清单。
三是基层服务“就近办”。推进政务服务向基层延伸，开展乡镇(街道)便民服务标准化建设工作，推动乡镇便民服务中心机构编制配备到位，办理事项集中到位，服务机制建立到位。全面提升村级便民服务站服务能力，确保全市村级便民服务站实现x个帮办、代办事项不出村(社区)办理。
四是关联事项“集成办”。以高频民生事项和涉企事项为重点，通过梳理事项清单，再造审批业务流程等方式，确定了包括“企业开办”、“我要开小餐馆”等在内的x件“一件事”集成服务。
五是简单事项“一证办”。协调公安、教育、人社、公积金等x家部门，整合材料、共享数据，首批推出社会保障卡申领等“一证通办”民生事项x项，数量居全省第x位。
(三)以大数据建设为统领，提高政务数据共享水平
我局始终将大数据建设作为先导工程和基础工程，提升能力，拓展应用。在全省率先出台了《政务信息化项目管理暂行办法》《政务数据资源管理暂行办法》，明确不符合共建共享要求的信息化项目不予审批立项、不安排建设资金，从制度层面为全市数据共享打通了梗阻、提供了依据。同时，建成了全市统一的大数据平台，截至目前，已归集x个单位x个数据资源目录，总量达x亿条，基本覆盖全市各部门和单位;发布共享数据接口x个，累计调用x万余次。制作完成x个电子证照模板，向省库推送数据x万余条;制作完成x个电子印章，部门覆盖度x%，居全省第x位。
(四)以大厅管理为抓手，提升实体政务大厅服务能力。
1、提升一门进驻率。严格事项管理，优化窗口设置，不断提升一门进驻率，截止目前，全市x项政务服务事项中，x项政务服务事项进驻市政务服务大厅和分大厅。
2、提升大厅服务水平。依托“焦我办”APP上线了手机预约无声叫号功能，有效减少了企业和群众排队等候的时间，改善了大厅的办事环境。先后引进了人社局、不动产中心等部门的自助终端机x台，x项政务服务事项可以实现24小时自助办理。开展免费复印和免费邮服务，预计全年可为办事群众节省复印费用约x万余元、节省邮寄费用x万余元。开展适老化服务，为老年人开辟了“老年人绿色通道”，开设了“老年人服务窗口”，保留了现金缴费方式，并为老年人提供帮办代办等便捷服务。
(五)以群众企业办事满意为目的，提升政务服务满意度
1、持续做好“企业纾困”360工作。20xx年x月，我局牵头，全省首家建成“企业纾困360”平台。近期，结合省里正在开展的“万人助万企”活动，以360平台为基础，我们在全省率先建立“万人助万企”统一指挥调度平台。平台运行以来，累计受理事项x件，办结x件。省大数据局、省财政厅先后到平台进行调研，菏泽、平顶山、xx市先后到平台参观交流。平台被中央电视台、xx日报、学习强国APP等多家媒体宣传报道。
2、开展“百人进百企”服务零距离活动。在全市政务服务系统开展“百人进百企服务零距离”活动，先后共召开x余场政企沟通座谈会，涉及x多家企业，及时收集汇总企业问题，全市政务服务系统工作人员每月通过电话、微信、走访调研等方式与企业沟通，征求企业在生产经营过程中存在问题，为企业纾困解惑x余次。
3、持续做好“好差评”及政务服务咨询投诉工作。20xx年以来，收到办事群众企业有效评价数x到位，差评按期整改率x%。累计群众企业咨询x件、投诉x件，咨询投诉按期办结率x%。
二、存在问题及原因
(一)“放管服”改革还需进一步深化。x月x日全国深化“放管服”改革着力培育和激发市场主体活力电视电话会议对下步工作作出了总体部署，我市就相关工作进行了安排，需对各单位贯彻落实情况进行跟踪督促，深入梳理优化政务服务方面的堵点，采取有力措施，持续将“放管服”改革引向深入。
(二)数据归集共享水平还需提升。全市大数据建设工作暨培训会议后，市直部门和县(市)区总体上认识到位，行动积极，但在具体工作中，对有关政策要求的把握还不够准确，技术层面共享数据的水平还需加强。
(三)乡村便民服务还需进一步加强。部分乡、村便民服务中心(站)建设进度不均衡，需在今后工作中加强工作指导和进度督导，持续提升乡村便民服务中心服务能力。
三、下步工作及目标
(一)深化“放管服”改革，优化营商环境。一是优服务。深入开展“万人助万企”活动，依托“企业纾困360”平台，发挥政企联系桥梁作用，健全闭环式工作机制，打造成集“指挥、调度、督办”等功能为一体的“领导驾驶舱”。二是减审批。协调推进中介服务事项清理、证明事项告知承诺制、“证照分离”改革等重点工作，推动所有审批事项办理时限压缩到法定时限的x%。三是提效能。大力推行“一件事”主题集成，实现x件跨事项、跨部门、跨层级联办“一件事”落地。四是延触角。依托党建综合体，开展基层便民服务能力提升行动，实现首批x个事项不出村(社区)办理，打通服务群众“最后一公里”。
(二)促进汇聚共享，加快大数据建设。一是做优平台。持续完善政务服务平台、大数据平台、业务中台等平台功能，进一步做优数据基础底座，实现更高水平的“一网通办”。二是汇通数据。健全数据共享协调机制，清理编制我市数据共享需求清单、责任清单，简化共享交换流程，推动全市数据集中管理、统一调度，快速申请、便捷应用。三是促进应用。加快政务服务事项办理系统和电子证照系统对接融合，实现电子证照应用线上自动关联、线下一码授权，减少纸质文件提交，真正让“数据多跑路，群众少跑腿”。四是保障安全。加强数据采集、交换、处理、分析、治理、应用的全生命周期安全管理，让数据在“安全可控、可信认证”体系下安全流转，守牢信息安全、数据安全、网络安全和系统安全的底线。
(三)推进政务服务异地通办。一是根据xx都市圈5市共同签订的政务服务“全豫通办”战略合作框架协议，制定通办业务规则和标准规范，编制标准统一、流程一致的业务办理手册和办事指南，推动x市通办事项无差别受理、同标准办理。二是完成xx、晋城“跨省通办”战略合作协议的签订工作，不断拓展“跨省通办”事项覆盖领域，切实解决群众办事“折返跑”“多地跑”的问题。
最新疫情实时大数据报告篇3
摘要：近年来由于计算器技术和信息产业的快速发展，促使了相关的数据量也产生了极大的增长。然而面对这些庞大且杂乱的多维数据集，我们无法快速且有效的找到我们所需要的信息。因此我们必须要使用数据挖掘技术以从数据集中去提取我们所需要的资料，并且进行分析与处理。在本中，将介绍大数据挖掘分析软件Rapidminer，并且与其他旧有的数据挖掘分析软件来做一个功能性的比较。
关键词：信息；Rapi；dMiner；大数据；挖掘；应用
中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1007-9416（2019）01-0127-02
0引言
透过线性回归、类神经网络、判定树和支持向量机，说明应用Rapidminer进行大数据挖掘分析的运作流程，并介绍Rapidminer的操作接口跟分析方法。本篇论文采用Rapidminer的原因，主要是因为它拥有非常便捷的图形化接口，而且使用者在操作上不需要再额外去学习其它的程序语法，只需要透过选取组件以及设定参数的方式就可以完成。而且在分析结果的显示上也非常的多样化，可以让使用者自行选择要观看哪一种图形显示分析的结果。
1数据探勘流程探讨
1.1资料清除
是过滤掉数据当中的那些噪声和无法判别的资料跟不一致的数据，保留可用的且有效的数据。
1.2数据的整合
不一定都来自相同的一个数据库，所以必须做数据的整合，将来自不同数据库的数据整合处理完后处理在我们的数据仓储。
1.3数据选择
在数据探勘中是一个相当重要的环节，选到有用的数据可以提高分析预测的准确度，但是选到无用的数据却可能会拉低分析预测的准确度，所以在做数据的选择时必须先对这些数据有一定的认识，才能做出正确的选择。
1.4数据转换
由于人类和计算机的沟通的语言不同，所以当我们要让计算机来处理事情时，必须先将手头的数据转换成计算机可以识别的资料格式，或合并成数据探勘所需的数据形式来让计算机判读，像是执行汇总与聚合。
1.5数据探勘引擎
数据探勘系统在数据探勘中算是非常重要的一个环节，因为它包含了探勘工作所需要的功能，像是特征化、相关系数与相互关系分析、判别、预测、群组分析、分群、离异值分析与演化分析等等。
1.6样式评估
样式评估根据某些有趣度量，来辨认代表知识的有趣样式，也可以说是评估数据跟数据之间的关联性是否是有用的、重要的、是否正确。
1.7用户接口
这个模块让用户可以与数据探勘系统进行沟通，他允许使用者透过设定数据探勘查询或工作与系统进行互动、提供讯息来帮助搜寻，对暂时数据探勘结果进行探索性数据探勘。
2数据探勘工具
2.1Rapidminer
Rapidminer开源式框架，支持各种类型的数据挖掘像是文本、网络、图像或是链接开放式的数据挖掘[1]。透过它复杂的图形用户接口，数据挖掘的過程可以更加的简洁且快速，直观地实现和执行，并且不需要额外的程序语言编辑技术。
2.2Weka
WEKA用于数据挖掘任务的算法的集合，算法可以直接应用在数据集上，也可以从自己设计的Jave代码调用[2]。Weka它包含了数据的预处理、分类、回归、聚类、关联规则和可视化的工具也就是图形接口，Weka可以算是最古老，且最成功的开元数据挖掘库和软件，随后被集成为Rapidminer和R的扩充软件，也因为Rapidminer和R的出现，它们提供了使用者更加舒适且便利的使用环境，使得Weka的用户开始大幅的下降。
2.3KNIME
KNIME图形接口的自由开源信息汇整系统，它具有杰出的数据统合能力，并且可以运用在数据查询（DataMining）、数据处理、数据分析、流程绘制以及流程规划与管理（Workflow）等等各方面。
3数据探勘工具比较
Rapidminer：独立平台；使用者：学习者、高级用户、专业用户、企业用户；用户接口：主要是透过图形接口来做流程的设计，也可以同时开启多个窗口来做操作；功能：大于500种，可透过扩展来新增额外的功能，且可扩展WEKA和R作为它的扩充元件，并进行协同工作；操作接口：简洁易懂的操作接口，不需要额外的学习程序语言的编辑能力，使用者只需要透过拉取所需的原件并且将其连接起来即可使用，使用者可自由配置操作接口；支持的输入格式：CSV、Excel、XML、Access、AML、ARFF、XRFF、SPSS、SASDatabases、JDBC....；支持输出模型格式：模型可以导出为不同的档案格式，像是bmp、jpg、pdf、PostScript、raw、XML等各种文件格式。
WEKA：独立开发平台；使用者：学习者、一般用户；用户接口：图形接口；功能：约500种；操作接口：有四种模式可供使用者选择使用，每种模式都各有其优缺点，使用者需挑选最合适的使用模式使用；支持的输入格式：ARFF、CSV、C4.5、BSI、Localfile、URLs、JDBC..；支持输出模型格式：不支援。
KNIME：Java平台；使用者：学习者、一般用户；用户接口：可在同一时间开启四个不同的视窗，用来做不同的功能；功能：约100种；操作接口：简洁易懂的使用接口，可以让使用者很容易得学会，也可以自由配置操作接口；支持的输入格式：ARFF，CSV，PMML，localfiles，URLs、JDBC..；支持输出模型格式：可以将档案汇出成压缩文件（ZIP），只有从KNIME导出的模型才可以再次汇入到KNIME中。
4结语
现今是个信息科技的时代，几乎所有事情都是可以用数字和数据来解释的，每件事情的发生都会有它的前因后果，所以我们可以从这些数据当中找出这些因果关系，并且加以利用就可以预测出我们所要的结果，单单只有一大堆的数据是没用的，需要使用Rapidminer这个数据挖掘分析软件，来从这些杂乱的数据库中萃取出我们所需要的信息，也就是从数据进行知识发掘，并且找出他们的相对应关系为我们使用。
参考文献
[1]胡可云.数据挖掘理论与应用[M].清华大学出版社，2008.
[2]郑茹菁.数据挖掘开源平台性能分析[J].天津理工大学学报，2015，31（04）：33-38.
最新疫情实时大数据报告篇4
接《国家统计局关于坚决制止和严肃查处编造统计数据等弄虚作假行为的紧急通知》（国统字〔20XX〕9号）文件后，我局按照文件要求，认真开展了自查工作。现将自查情况报告如下。
一、积极向领导汇报，争取重视和支持，成立自查组织。
接到通知后，我局十分重视，祝礼局长多次向分管的常务副县长进行汇报，得到县领导的高度重视，指示县统计局专门成立自查领导小组，要按照文件指出存在问题的方面认真开展自查，确保我县自查工作扎实有效。按县领导的指示，县统计局成立了由局长任组长，分管副局长任副组长，各专业负责人为成员的自查工作领导小组，制定了具体的自查计划。
二、全面自查，确保全县统计数据质量
统计数据质量是统计工作的生命线，是衡量工作水平和改革发展成效的主要标准。一直以来，我县都能充分认识到搞准统计数据的极端重要性，不断采取多种措施确保源头数据质量，坚决抵制和排除各种干扰，取得了明显成效。
1、统一思想，切实增强对统计数据质量重要性的认识。我局经常在局例会上讲解《统计法》，增强全局同志的法制意识，牢固树立依法统计的理念。并充分利用一切可以利用的机会宣传《统计法》，如乡镇首席统计员工作例会，各种专业报表会议，全县经济运行调度会等，这些宣传举措极大地增强和提高了全县各级领导和统计人员的统计法制意识，为统计工作的顺利开展提供了良好的法制环境。特别是实行企业一套表改革后，我县统计数据质量有了极大的提高，真正做到了数出有源、数出有据。
2、强化审核，努力提高统计数据质量监管力度。一方面加大对企业报送数据的查询和审核力度，另一方面加大各项数据与相关指标的匹配性和协调性审核，凡发现数据之间不匹配、不协调的，直接向下评估。同时，严把新建企业审核关，对不符合条件的企业坚决不予申报。
3、坚决杜绝统计机构和统计人员预先编造虚假数据。我们始终把数据质量视为统计工作的生命线，像爱护自己的眼睛一样爱护统计数据，从来就没有发生过统计机构和统计人员预先编造虚假数据的现象。
4、认真核查涉及统计局的地方政府文件。经认真核查，我县不存在把县统计局作为招商引资、经济增长、民生改善和节能减排第一责任单位的文件，也没有类似的做法。
最新疫情实时大数据报告篇5
数据质量管理是一个长期的过程，除了选择合适的软件以外，制订数据标准、规范流程同样重要。
新一代客户数据整合（CDI）软件和主数据管理（MDM）软件给数据质量的管理带来了很大方便。但是，数据质量的保证仅靠软件显然是不行的。实际上，在整个数据质量的控制过程中，人仍然是关键因素。例如，仅仅数据的录入就涉及很多人:销售人员会录入客户信息和交易数据，客户服务部门的工作人员除了录入交易数据外，还会录入所服务公司的新的联系人，订单录入人员会输入客户身份信息。同样，出于销售、市场推广、计费等原因，在公司内还会有很多人对这些数据进行修改、更新。借助客户数据整合（CDI）软件和主数据管理（MDM）软件的帮助，人们可以把上述各种在不同时期因为不同目的而生成的数据进行一定程度的整合和清理，但是要想真正长期保证数据的高质量，还必须从以下5个方面着手。
1.建立数据的标准，明确数据的定义。通常，独立的应用系统会有一个比较模糊的、有时也会有比较清晰的数据标准和数据定义。为了保证系统的正常运行，这些系统的用户必须在数据的标准和数据的定义上达成一致。不过，这些标准和定义大多数时候与企业中其他系统中的数据标准和定义并不一致。因此，需要从整个企业的角度出发，建立统一的数据标准和数据定义，同时，整个企业必须就这个数据标准和数据定义达成共识。这一句话说起来容易做起来难。因为人通常本能地会拒绝改变，改变数据标准和定义并不是轻而易举的。为此，强烈建立在企业中除了设立一个高管级别的数据质量管理委员会外，还需要选定一个执行能力强的项目负责人，需要他推动相关人员接受新的数据标准和定义。
在具体建立新的数据标准和数据定义时，需要仔细权衡，哪些定义和标准是出于企业内部的原因（比如出于方便、习惯等）制订的，哪些定义和标准是因为要有效反映外部的真实世界而制订的。相对而言，前者更容易执行一些。
2.建立一个可重复的数据收集、数据修改和数据维护流程。数据管理面临的两个主要挑战是企业本身的复杂性和身份信息不断变化。这两个客观原因的存在意味着企业的数据质量保证行动永远没有结束之日，因此，企业在制订数据质量的保证措施和数据质量指标时，必须保证这些措施和指标能够不断重复。
3.在数据转化流程中设立多个性能监控点。数据的质量高低可以根据最终用户的需求来评价，也可以通过与同类数据源的比较来评价，还可以通过与前一阶段的数据质量进行比较来评价。但在制订数据质量的战略时，比较理想的办法还是根据最终用户的需求来进行。不过这里存在一个问题是，等到最终用户拿到数据时再针对数据的问题进行修正已经太迟了。一个有效的数据质量保证办法是在每当数据发生转换后就与前一时期进行比较，从而对数据质量进行评估。如果此前所采用的数据质量改进方法有助于提高最终用户的满意度，那么，这些中间指标的达标也预示着项目的最终成功。
4.对流程不断进行改善和优化。我们常常听到有人说，他们制订了很多办法来迅速而且大幅度提升数据的质量，但很少听说最后他们能真正得到满意的结果。其原因就在于数据的质量改进绝非一朝一夕的事情，而是一个持续的过程。正确的办法是通过一个不断改进的流程，持续不断地排除错误、对数据进行整合和标准化，最后达到流程的自动化，从而降低数据质量保证计划的总体开销。实际上，排除错误、数据整合和数据标准化从来就不是一件容易的事情。数据质量管理计划的负责人将配合公司高管组成的数据质量管理委员会来保证这个流程的顺利执行。要注意的是，作为该项目的负责人，不能墨守成规，仅仅因为自己以前一向采用某种方法，就要求别人也必须采用这一方法，特别是当发现这些方法成本高昂的时候，就应该考虑换一种方式了。
5.把责任落实到人。通常，我们认为那些与数据的产生、维护相关的人员是负责任的，但是，很有可能，他们有很多其他的工作要做，因此作为数据质量的负责人光有善良的想法是难以提高数据的质量，很有可能一辈子也达不到目标。对于那些负责数据的产生、数据的合理化以及对数据进行清理和维护的人，应该给他们的活动制订明确的指标，这样他们才能真正理解人们到底希望他们达到什么目标。更重要的，他们还需要针对这些指标细化对他们自己的要求，当然，他们会因为达到或者超过这些指标而得到奖励。其中，一个执行力强的负责人的价值体现出来，他会针对具体情况适时调整数据质量的目标。
最后，再次强调考虑与数据管理和数据质量的改进项目有关的人的因素，他们的行为是非常重要的。从某种程度上说，要比具体选择什么软件要重要得多。上述5点有助于帮助组织规范数据质量管理中与人有关的流程。
提高数据质量的三个步骤
由于大多数系统和应用程序会持续不断接收到新数据，数据量也在不断增加，因此确保数据质量并不是一次就能完成的。所有企业都应该使用一种反复进行的阶段性过程来管理数据质量，此过程包括数据质量评估、规划以及策略的选择和实施。
第一步对数据质量进行评估。评估当前的数据质量状态是第一步。对数据质量进行评估能帮助企业准确地了解数据的内容、质量和结构。主管人员参与数据质量评估以及分析在数据检查过程中发现的问题对于数据质量评估来说都很重要。在最有效的数据质量评估中，所有问题都将按照对业务影响从大到小的顺序列出，这将帮助IT机构节省项目成本。
第二步，制订数据质量计划。彻底了解企业数据的内容和质量后，接下来的步骤是制订一个计划，来修改当前的错误并避免未来错误的发生。有效的计划不但可以提高企业当前所有应用程序中数据的质量，还将制定一些方式以确保新应用程序从一开始就遵循数据质量规则。
第三步，选择和实施数据质量策略。选择改善企业数据质量的策略，要求决策者权衡每个数据质量计划的成本以及该策略产生的影响。目前的策略类型有两种:在企业输入数据时提高数据质量的方法称为“上游”方法，而从运营系统提取数据的应用程序（如数据仓库）中改善数据质量的方法是“下游”方法。
上游策略研究当前应用程序的逻辑、数据和流程，解决检查过程中发现的异常情况。此策略可能涉及到更改应用程序逻辑、添加更好的表验证、改善与数据输入相关的流程，它致力于企业数据的高准确性。另外，此策略还要求使用应用程序本身附带的数据质量功能。
下游策略解决目标应用程序或数据仓库（而非数据源）中的数据质量问题。由于数据可以根据需要随时进行修改，所以企业能够在流程（尤其是数据转换、名称和地址清洗以及查找验证）中改善数据质量。下游策略仅为目标应用程序或数据仓库改善数据质量，但与上游策略相比，它的实施过程更简单，成本更低。
最新疫情实时大数据报告篇6
【摘要】尽管我国经济水平已经得到了提升，人们的生活质量也得到了提高，但部分地区依然处于贫困状态，扶贫资金对于这些贫困地区的人民群众来说是雪中送炭，能够帮助贫困地区脱贫。“精准扶贫”是近年来政府提出的扶贫政策，引起社会各界对贫困地区扶贫工作的重视，而大数据则能够助力精准扶贫，使该扶贫政策得到高效的贯彻和落实，所以进一步探讨大数据助力精准扶贫是非常必要和重要的。
【关键词】大数据;精准扶贫;措施分析
精准扶贫是政府提出的扶贫政策，其目的在于帮助贫困地区脱贫。精准扶贫中的扶贫资金，不仅涉及到政府管理部门，还涉及到社会各界及贫困地区经济发展，所以全面有效实施精准扶贫显得非常重。资料显示，大数据的应用能够使精准扶贫资金效益得到最大发挥，能够完善精准扶贫资金管理，使精准扶贫实现“真扶贫”。对此，笔者根据自己对“精准扶贫”及“大数据”的了解，分析了大数据助力精准扶贫的原理、问题及措施等。
一、大数据的简单概述
“大数据”是社会经济及科学技术发展的产物，已经被应用于人们的生产及生活，对各大领域发展都起到了积极的推动作用。大数据是基于信息技术基础上对数据进行分析及整合的科学技术，其核心在于利用数据对信息进行分类、管理、整合、分析及处理，具有数据体量大、种类多、数据处理速度快及价值密度低等特点。
二、大數据助力精准扶贫的原理
大数据助力精准扶贫时需要应用到信息技术，以获取准确的扶贫信息及数据;利用大数据能够对复杂的扶贫数据及信息进行分类、调整及分析，以了解多种影响因素，为精准扶贫的实施提供依据;当大数据被应用到精准扶贫时，需要相关部门对应用时产生的各种信息进行收录，并利用互联网进行整合、分析、挑选、筛查及汇总，以便于扶贫工作者利用这些数据对扶贫工作进行现实状况分析，最后找到有效的扶贫举措，提高扶贫决策的科学性及合理性，使精准扶贫得到实现。
三、“大数据”对精准扶贫的技术支持
第一，在大数据支持下，遥感技术、媒体信息技术、宽带网络技术等都能够应用到精准扶贫工作中，如可以用这些技术调查和分析扶贫产业、贫困人口和周边环境等数据。第二，利用大数据能够实现对农村基础设施与地理环境、交通等信息整合，从而全面了解贫困对象基本信息及生活需求等。第三，在大数据支持下能够了解贫困地区的人口及经济水平等信息，为精准扶贫工作提供重要依据。
四、精准扶贫工作中存在的问题
第一，对贫困群体的精准识别基础工作不扎实，导致一些非贫困群体享受到帮扶待遇。第二，精准扶贫管理部门及相关工作者的职责界定不清晰，且资金审批、拨付等工作手续繁多，降低了扶贫工作效率。第三，没有按照国家相关规定及实际需要管理扶贫资金，导致部分扶贫资金被骗取和套取。
五、大数据助力精准扶贫的有效措施
（一）对扶贫对象进行精准定位。第一，利用大数据下的媒体信息技术、通信技术及计算机技术等对贫困地区的人口进行调查，并确定符合扶贫要求的人群。第二，利用计算机信息技术对贫困对象进行建档立卡，并构建贫困人口的基本信息库，信息录入包括扶贫对象的年龄、工作、性别、年收入及家庭人口数量等。第三，信息录入后还需要进行基层走访、信息核实汇总，以保证扶贫对象信息的真实性，减少非贫困群体骗取和套取扶贫资金。
（二）利用大数据对扶贫工作进行动态跟踪管理。第一，利用大数据下的信息技术、遥感技术及媒体信息技术等，构建动态识别系统，以实现对扶贫对象的高效管理，同时还能够收集和分析相关数据，从而优化贫困户识别系统，提高精准扶贫工作质量及效率。第二，利用计算机信息技术及通信技术等，构建扶贫对象资源数据库，以提高识别系统准确性及扶贫对象信息数据完整性。第三，进行动态管理时，不仅需要对扶贫对象的基本信息进行动态监察，还需要管理扶贫资金流向和追踪扶贫资金使用方向等，以保证扶贫资金切实应用到扶贫对象身上。第四，通过实时更新扶贫对象信息系统，了解扶贫对象是否已经脱贫、是否进入帮扶范围等动态，以保证精准扶贫得到全面贯彻和实施。
（三）利用“大数据”预测贫困需求。第一，利用大数据下的数学方法来定位扶贫方向，并分析扶贫对象实际需求。第二，利用大数据对扶贫对象的基本信息进行分析，并利用数学法计算贫困事情发生率，以了解扶贫对象的贫困需求，从而制定具有针对性的扶贫对策。第三，利用大数据中的遥感技术、媒体信息技术等构建扶贫资金管理系统及监督系统，以实时了解扶贫资金的取向及利用率，以保证扶贫资金能够真的解决扶贫对象的实际问题，减少资金浪费，最终提高精准扶贫工作质量及效率。另外，在精准扶贫中还需要注意以下两点：第一，实行脱贫工作责任制，保证扶贫工作执行力。第二，积极转变贫困人口的思想，引导贫困人口通过自身努力实现小康生活。
六、结语
总之，精准扶贫是针对我国贫困地区提出的扶贫政策，已经在很多贫困地区得到贯彻，而大数据则能够提高精准扶贫工作质量及效率，使贫困地区脱贫速度加快，加快我国小康社会发展。基于此，上文先简单概述了大数据，然后分析了大数据助力精准扶贫的原理以及对精准扶贫的技术支持，并探讨了精准扶贫中存在的问题，最后分析了大数据有效助力精准扶贫的措施。
【课题：《基于蚁群算法的黑龙江省大宗农产品物流网络系统研究》，课题项目号：2019BJ07;《精准扶贫与小额信贷政策融合研究》，课题项目号：18SHE545】
【参考文献】
[1]解静静.大数据助力精准扶贫问题研究[J].江西农业，2019（14）：131+135.
[2]骆沙鸣.大数据助力我国精准扶贫[J].中国经贸导刊，2018（10）：50-51.
[3]李秀玲.大数据助力精准扶贫[J].中国国际财经（中英文），2018（07）：197.
https://m.habasit-longbelt.com/wenshu/170694.html
推荐访问