[什么是数据库的概念结构逻辑结构和物理结构数据库是如何设计的]数据库系统的基本概念 数据：实际上就是描述事物的符号记录。 数据的特点：有一定的结构，有型与值之分，如整型、实型、 字符型等。而数据的值给出了符合定型的值，如整型值15。 数据...+阅读

？？ 测量系统分析（MSA） 什么是测量系统 * 测量系统：用来对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、 软件及操作人员的集合 人 设备 材料 测量过程 数据 方法 环境 输入 输出 * 测量系统应具备的特性 1 ） 处于统计控制状态，即只存在变差的普通原因； 2 ） 测量系统的变异性小于过程变异性； 3 ） 测量系统的变异性小于技术规范界限； 4 ） 测量精度应高于过程变异性和技术规范宽度的 1/10 ; 5 ） 当被测项目变化时，测量系统统计特性的最大变差小于过 程变差和规范宽度较小者； * 数据的类型 ——计量型数据 ——计数型数据 * 如何评定数据质量 ——测量结果与“真”值的差越小越好 ——数据质量是用多次测量的统计结果进 行评定 * 计量型数据的质量 ——均值与真值（基准值）之差 ——方差大小 * 计数型数据的质量 ——对产品特性产生错误分级的概率 测量系统评定的两个阶段 * 第一阶段（使用前） ——确定统计特性是否满足需要 ——确定环境因素是否有影响 * 第二阶段（使用过程） ——确定是否持续的具备恰当的统计特性 测量系统特性及变差类型和定义 类型 定义 图示 分辨力 测量系统检出并 如实指出被测定 特性微小变化的 能力 评价均值质量 偏倚 观测平均值与基 准值的差 基准值 偏倚 稳定性 在某种持续时间 内测量同一基准 或零件单一特性 结果的总变差 稳定性 时间 2 时间 1 线性 量具的预期工作 范围内偏倚的变 化 观察平均值 有偏倚 无偏倚 基准值 评价变差 质量 重复性 同一评价人，多次 测量同一特性的 观测值变差 再现性 不同评价人，测量 同一特性观测平 均值的变差 B C A 再现性 测量系统的分辨力 * 建议的可视分辨率 ≤ 6 σ /10 σ——过程的标准差（不是公差宽度的 1/10 ） * 分辨率不足对控制图的影响 测量系统的稳定性 * 两种稳定性 ——一般概念：随着时间变化系统偏倚的总变 差。

——统计稳定性概念：测量系统只存在普通原 因变差而没有特殊原因变差。 * 利用控制图评价测量系统稳定性。 ——保持基准件或标准样件。 ——极差图（标准差图）出现失控时，说明存 在不稳定的重复性。 ——均值图出现失控时，说明偏倚不稳定。 评价测量系统的三个基本问题 * 是否有足够的分辨力 * 是否统计稳定 * 统计特性用于过程控制和分析是否可接受。 盲测法 * 在实际测量环境下，在操作者事先不知正在对 该测量系统进行评定的条件下，获得测量结果。 向传统观念挑战 * 长期存在的把测量误差只作为公差范围百分 率来报告的传统，是不能面临未来持续改进的 市场挑战。 国际标准 国家标准 地方标准 公司标准 检测设 备制造厂 测量结果 * 追溯性：通过应用连接标准等级体系的适当标 标准的传递 国际实验室 国家实验室 国家认可的 校准机构 企业的校准 实验室 生产现场 准程序，使单个测量结果与国家标准或国家接 受的测量系统相联系。

GIS数据质量的基本特点及常见的误差原因

1.数据质量的基本概念

1.1准确性（Accuracy）

1.2精度（Precision）

1.3空间分辨率（Spatial Resolution）

1.4比例尺（Scale）

1.5误差（Error）

1.6不确定性（Uncertainty）

2.空间数据质量问题的来源

2.1空间现象自身存在的不稳定性

2.2空间现象的表达

2.3空间数据处理中的误差

2.4空间数据使用中的误差

表1：数据的主要误差来源

数据处理过程 误差来源

数据搜集

野外测量误差：仪器误差、记录误差

遥感数据误差：辐射和几何纠正误差、信息提取误差

地图数据误差：原始数据误差、坐标转换、制图综合及印刷

数据输入

数字化误差：仪器误差、操作误差

不同系统格式转换误差：栅格-矢量转换、三角网-等值线转换

数据存储

数值精度不够

空间精度不够：每个格网点太大、地图最小制图单元太大

数据处理

分类间隔不合理

多层数据叠合引起的误差传播：插值误差、多源数据综合分析误差

比例尺太小引起的误差

数据输出

输出设备不精确引起的误差

输出的媒介不稳定造成的误差

数据使用

对数据所包含的信息的误解

对数据信息使用不当

3.空间数据质量控制

数据质量控制是个复杂的过程，要控制数据质量应从数据质量产生和扩散的所有过程和环节入手，分别用一定的方法减少误差。空间数据质量控制常见的方法有：

3.1传统的手工方法

质量控制的人工方法主要是将数字化数据与数据源进行比较，图形部分的检查包括目视方法、绘制到透明图上与原图叠加比较，属性部分的检查采用与原属性逐个对比或其他比较方法。

3.2元数据方法

数据集的元数据中包含了大量的有关数据质量的信息，通过它可以检查数据质量，同时元数据也记录了数据处理过程中质量的变化，通过跟踪元数据可以了解数据质量的状况和变化。

3.3地理相关法

用空间数据的地理特征要素自身的相关性来分析数据的质量。如从地表自然特征的空间分布着手分析，山区河流应位于微地形的最低点，因此，叠加河流和等高线两层数据时，如河流的位置不在等高线的外凸连线上，则说明两层数据中必有一层数据有质量问题，如不能确定哪层数据有问题时，可以通过将它们分别与其它质量可靠的数据层叠加来进一步分析。因此，可以建立一个有关地理特征要素相关关系的知识库，以备各空间数据层之间地理特征要素的相关分析之用。

如何理解关于数据质量管理系统的整合与优化

1、信息系统数据质量——根据“垃圾进，垃圾出（garbagein,garbageout）”的原理，为了使信息系统建设取得预期效果，达到数据决策的目标，就要求信息系统提供的数据是可靠的，能够准确反应客观事实。如果数据质量得不到保证，即使数据分析工具再先进，模型再合理，算法再优良，在充满“垃圾”的数据环境中也只能得到毫无意义的垃圾信息，系统运行的结果、作出的分析就可能是错误的，甚至影响到后续决策的制定和实行。

高质量的数据来源于数据收集，是数据设计以及数据分析、评估、修正等环节的强力保证。因此，信息系统数据质量管理尤为重要，这就需要建立一个有效的数据质量管理体系，尽可能全面发现数据存在的问题并分析原因，以推动数据质量的持续改进。作为信息系统的重要构成部分，数据质量问题是影响信息系统运行的关键因素，直接关系到信息系统建设的成败。

2、大数据环境下数据质量管理面临的挑战，因为大数据的信息系统更容易产生数据质量问题：

（1）在数据收集方面，大数据的多样性决定了数据来源的复杂性。来源众多、结构各异、大量不同的数据源之间存在着冲突、不一致或相互矛盾的现象。在数据获取阶段保证数据定义的完整性、数据质量的可靠性尤为必要。

（2）由于规模大，大数据获取、存储、传输和计算过程中可能产生更多错误。

采用传统数据的人工错误检测与修复或简单的程序匹配处理，远远处理不了大数据环境下的数据问题。

（3）由于高速性，数据的大量更新会导致过时数据迅速产生，也更易产生不一致数据。

（4）由于发展迅速，市场庞大，厂商众多，直接产生的数据或者产品产生的数据标准不完善，使得数据有更大的可能产生不一致和冲突。

（5）由于数据生产源头激增，产生的数据来源众多，结构各异，以及系统更新升级加快和应用技术更新换代频繁，使得不同的数据源之间、相同的数据源之间都可能存在着冲突、不一致或相互矛盾的现象，再加上数据收集与集成往往由多个团队协作完成，期间增大了数据处理过程中产生问题数据的概率。

3、数据质量管理策略 为了改进和提高数据质量，必须从产生数据的源头开始抓起，从管理入手，对数据运行的全过程进行监控，密切关注数据质量的发展和变化，深入研究数据质量问题所遵循的客观规律，分析其产生的机理，探索科学有效的控制方法和改进措施；必须强化全面数据质量管理的思想观念，把这一观念渗透到数据生命周期的全过程。

结合大数据的参考框架及数据处理实际需求情况，数据质量管理可以从以下几个方面着手，以多方协作改进，最终实现系统数据处于持续高效可用的状态。3.1建立数据质量评价体系 评估数据质量，可以从如下4个方面来考虑：①完整性：数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失情况；②一致性：数据的记录是否符合规范，是否与前后及其它数据集保持统一；③准确性：数据中记录的信息和数据是否准确，是否存在异常或者错误信息；④及时性：数据从产生到可以查看的时间间隔，也叫数据的延时时长。

有了评估方向，还需要使用可以量化、程序化识别的指标来衡量。通过量化指标，管理者才可能了解到当前数据质量，以及采取修正措施之后数据质量的改进程度。而对于海量数据，数据量大、处理环节多，获取质量指标的工作不可能由人工或简单的程序来完成，而需要程序化的制度和流程来保证，因此，指标的设计、采集与计算必须是程序可识别处理的。

完整性可以通过记录数和唯一值来衡量。比如某类的交易数据，每天的交易量应该呈现出平稳的特点，平稳增加、平稳增长或保持一定范围内的周期波动。如果记录数量出现激增或激减，则需要追溯是在哪个环节出现了变动，最终定位是数据问题还是服务出现了问题。对于属性的完整性考量，则可以通过空值占比或无效值占比来进行检查。

一致性检验主要是检验数据和数据定义是否一致，因此可以通过合规记录的比率来衡量。比如取值范围是枚举集合的数据，其实际值超出范围之外的数据占比，比如存在特定编码规则的属性值不符合其编码规则的记录占比。还有一些存在逻辑关系的属性之间的校验，比如属性A取某定值时，属性B的值应该在某个特定的数据范围内，都可以通过合规率来衡量。

准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集上。准确性和一致性的差别在于一致性关注合规，表示统一，而准确性关注数据错误。因此，同样的数据表现，比如数据实际值不在定义的范围内，如果定义的范围准确，值完全没有意义，那么这属于数据错误。但如果值是合理且有意义的，那么可能是范围定义不够全面，则不能认定为数据错误，而是应该去补充修改数据定义。

通过建立数据质量评价体系，对整个流通链条上的数据质量进行量化指标输出，后续进行问题数据的预警，使得问题一出现就可以暴露出来，便于进行问题的定位和解决，最终可以实现在哪个环节出现就在哪个环节解决，避免了将问题数据带到后端及其质量问题扩大。3.2落实数据质量信息的采集、分析与监控 有评价体系作为参照，还需要进行数据的采集、分析和监控，为数据质量提供全面可靠的信息。在数据流转...

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