数据质量管理落实情况经验交流材料

第一篇：数据质量管理落实情况经验交流材料

强化数据分析应用，助力风险防控

数据分析应用是信息管税的基础，在数据处理分析应用方面，XXXXXX以数据质量管控和处理分析”为主线，以强化动态报告落实，助力风险防控为目标，形成数据管税长效机制，充分发挥科技引领作用，有力促进了征管质效的全面提升。

一、打造绿色健康、全面覆盖的数据网络体系 我们在抓好各税收业务系统数据质量“全程控管”的基础上，最大限度的拓展数据采集渠道，丰富数据资源，打造绿色健康、全面覆盖的数据网络。(一)注重第三方信息的获取与应用

一是加强国地税数据信息互通渠道。一方面在全市推行国地税联合办税，在实现纳税人“进一家门，办两家事”的同时通过定期召开的国地税联席会议，实现全市国地税信息定期互换共享。二是通过与外汇管理部门签署《作备忘录》，将双方数据信息共享予以制度化。三是依托市政府电子政务信息资源共享交换平台，充分利用工商、财政、统计、土地、房产及其它部门的涉税数据。以上方式获取的数据，通过信息中心依照业务需求，针对上述不同的数据来源，采用多种处理方法对相关数据进行提取、比对、分析和处理，加工制作成可供分析使用的数据信息。例如，2014年,我们通过市政府电子政务信息资源共享交换平台，获取XXXX市医药零售行业医保刷卡数据，通 1 过与金税三期系统的税务登记信息查询和申报明细查询两个模块中医药零售行业税务登记及申报明细数据进行比对分析，发现税收征管问题点，并分析提炼成税收风险点，下发风险防控任务、制定整改措施，切实堵塞医药行业税收征管漏洞，进一步提升了征管质效。

（二）丰富数据采集方式

除业务系统产生的数据和第三方信息外，我们通过建立《XXXX市国税系统数据采集、使用管理办法》，拓展其它方式的数据采集方式。一是对于税务机关风险管理过程中收集、反馈的资料，或者要求纳税人报送的生产、经营、管理等书面信息，也及时收集、分类处理；二是基层相关业务税务人员利用智能终端获取的日常检查监控、核实调查、稽查取证等现场影像资料，及时传送到专门的储存平台进行储存；三是根据系统权限，市县两级信息中心尝试提供涉税业务信息加工定制功能，并规范提供数据的范围、格式、流程及安全要求，今年以来市县两级信息中心为各业务部门和外部门处理分析相关数据XXXX余次XXXXX余万笔。为业务科室税务风险管理应用提供数据支撑，县级无法获取的数据，可以按照数据申请规程提请市局信息中心提取，实现数据全方位、多方式、无漏洞式采集。

二、建立全面准确、快速响应的数据分析应用机制

（一）组建数据分析应用组织体系。

成立市县两级数据分析小组，分管副局长任小组长，信息中心设立专职数据分析岗位，各科室、分局确定一名 2 数据分析联络员，根据业务分析需求，开展数据分析。定期选题，在分析选题上突出税收工作的热点和难点问题，把上级局部署专项工作作为选题的“热点”，把本局确定的当年中心工作作为选题的“重点”把工作中不好解决的问题作为选题的“难点”，为实现税收“难点”“重点”“热点”问题实时传送、快速响应做好制度保障。

（二）完善数据分析应用工作运作模式。

一是制定《XXXX市国税局数据分析应用管理办法》，加强对数据采集、提取、处理、分析、发布等环节的管理；二是创新分析方法。注重信息技术和数学模型相结合，引入经济学、统计学的有关数学模型，构建符合征管业务特点的标准化数据处理分析模型，为数据处理分析工作提供有效的抓手；三是初步建立数据分析成果反馈机制。通过公文下发、业务例会汇报、数据分析讲评、网络化等多种形式，及时将每期数据分析报告向机关科室和基层分局通报，为基层开展纳税评估，加强税源监控提供指导；四是创新数据分析应用评估考核机制。制定《数据分析应用成果反馈表》，通过具体税收数字的具体呈现衡量和评价数据分析应用成效。

（三）建立动态报告落实三级联动工作机制。

自省局开展动态报告工作以来，我们把数据动态报告的落实工作作为深化数据分析应用的重要途径，经过近一年来不断的摸索和实践，建立了以动态报告问题点查找为起点，市、县、分局三级联动协作机制，统一组织实施问 3 题剖析，区分风险高低，统一调配全市国税力量，形成市局数据分析、县局风险排查、分局整改落实，全市集中疑点风险应对的三级联动工作新机制。

1、专家组团，数据信息再加工。

一是关联数据再抽取。我们数据处理分析精干力量，对省局《电子数据动态报告》进行认真解读，重点针对《动态报告》中涉及我市的问题，筛选出相关数据，并结合查找出来的问题，通过“金税三期”前台、综合数据管理平台等系统，抽取我市其他关联数据，拓展数据分析的深度和广度。二是风险信息再分析。通过对抽取数据的加工整理，进行二次分析，查找出现问题的关键原因，重新发掘相关的数据联系，形成有问题、有原因、有分析、有整改、有措施的情况报告供市局领导和相关业务科室作研究参考。建立问题行业分析模型，按照“评估几户企业，解剖形成典型，规范一个行业”的思路，对重点企业开展典型解剖。比如我们对《全省一般纳税人农产品抵扣数据情况》涉及到我市的XXXX户企业的XXXX户次情况进行延伸分析，一方面细化分析指标，形成《全市农产品收购加工企业税收风险分析报告》，进行专题部署并开展专项评估检查；一方面拓展分析范围，选取皮革行业为突破口，集中对2户重大疑点企业进行解剖式分析，形成《皮革鞣制加工行业税收风险剖析模板》，为做好重点行业评估提供指南。自该项工作开展以来，共发布《全市增值税一般纳 4 税人申报数据情况分析》、《XXXX市未达起征点户税收风险分析》等电子数据动态报告6期。

2、数据讲评，税收风险大排查。

一是召开数据讲评会，分解风险指标。针对省局《动态报告》与市局再分析查找出来的问题，通过视频会议的形式召开风险讲评会，并将其作为《动态报告》落实整改的重要步骤。讲评会分县区、分类别进行讲评，结合行业特点和风险类别，对存在的问题进行解读划分,分解任务指标，明确落实责任，提出相应的风险防范指导意见。通过讲评，相关责任科室与税源管理一线单位既能直观清楚的了解全市的税收管理总体情况又能查找自身管理存在的问题；既能借鉴先进的管理经验又能对其他县区存在的问题引以为戒。截止目前，共组织风险讲评会6期。二是开展地毯式自查。要求各县区局对所辖疑点企业进行逐户核实，对疑点企业的风险核查项目逐项核实情况、采取的风险应对措施、纳税评估入库税款情况、停供发票情况、注销税务登记情况等填写《落实情况表》，一户一表，风险落实人员签字，分局、税源管理科负责人签字，并加盖单位公章，落实具体责任。对疑点明显、数额较大的行业或企业进行重点纳税评估，对符合立案标准的，及时移交稽查。三是巡回督导和阶段调度。市局成立督导组，对各县区局风险落实情况进行巡回督导，及时帮助基层解决落实工作中出现的问题。对各县区局工作进展情况实行定期调度，分阶段形成调度报告，定期通报，5

3、联动分析，常态化发布求实效。

为了最大程度地利用每一期电子数据动态报告的分析成果，充分发挥信息管税作用，我们将往期报告中挖掘出的频繁出现的风险点单独列表展示，定期抽取数据定期发布风险数据情况，建立“常态化提取、动态化发布”新模式。由相关业务部门按照高危行业和热点政策的执行或重点征管要素指标，分析行业纳税人和税种政策执行中存在的风险点，我们按照分析识别业务需求实施数据的提取，分县区、行业、纳税人、征管要素进行统计分析，三、构建以数据分析促风险管控长效机制

（一）以数据分析得出的问题点作为税收风险管理的切入点。

以应用数据分析报告成果，及时准确地确定税收问题点，作为风险防控切入点，通过部门间的联动、整合，逐步形成具有针对性、系统性和时效性，覆盖不同税收业务管理要求的分析指标和分析模型，充分发挥以数据分析促风险防控，以风险防控促征管质效的作用。

（二）以数据分析方式方法作为税收风险分析的基本方法。

在税收风险分析工作中以数据处理分析的多种分析方法为基本分析方法，注重信息技术和数学模型相结合，充分利用先进的数据库技术、多功能的数据展现软件、数据挖掘工具创新分析方法。引入经济学、统计学的有关数学模型，对相关数据进行抽取、过滤、关联、整理和比对，构 6 建符合征管业务特点的标准化数据处理分析模型。比如在风险等级排序，分级分类应对中，综合运用关联分析法、趋势分析法、定量和定性分析法、归纳推断法等分析方法。数据处理分析方法的不断发展带动了税收风险分析水平的不断提高。

（三）以数据分析专业人员作为税收风险防控的骨干力量。

经过近几年数据处理分析工作的不断发展，逐步形成了一批既掌握先进的信息技术、精通灵活多样的数据分析方法、熟悉税收规程和政策法规的数据分析专业人员，这些人员通过自身的优势，逐渐成为税收风险防控的骨干力量。他们通过及时、准确、完整掌握信息，处理分析相关数据，在数据分析、纳税评估、税源监控、税务稽查工作中，既各司其职，又密切协作，为税收风险防控工作提供了可靠的人员保障。

（四）形成“分析+风控”长效管理机制。

数据分析把海量数据变为税源信息，把数据优势转化为分析优势，我们利用数据分析优势，固化“数据—问题点—风控点—落实整改--防控措施”管理流程，形成“分析+风控”长效管理机制，实现“数据—信息—管理”的转换，不断推进风控管理提档升级。2015年1季度，“分析+风控”管理机制稳步运行，通过对重点行业、重点区域的“分析+风控”，全市完成增补入库税款2872.6万元，同比增长204.8%，增加税收合计3189.5万元，同比增长 7 35.8%。在下一步的工作中，我们将致力于打造组织绩优化、流程规范化、机制长效化、响应快速化的新型数据处理分析模式，为税收发展新常态和推进税收现代化的做好强有力的科技引领和支撑。

第二篇：企业质量管理经验交流

企业质量管理经验交流

质量管理对于一个工程企业的重要性是毋庸置疑的，无论是对客户、对企业自身的信誉或是对社会的影响都是至关重要的。一个电厂项目要运行几十年甚至上百年，它质量好与坏就是企业最好的活字招牌。

通常一提到质量管理，大家的第一意识是这只是质管部或者专业公司参与施工的施工人员和工程技术人员的事情。其实不然，美国着名质量管理专家戴明曾提出：在生产过程中，造成质量问题的原因只有10%——15%来自工人，而85%——90%是企业内部在管理上有问题。由此可见，质量不仅仅取决于加工这一环节，也不只是局限于加工产品的工人，而是涉及到企业各个部门、各类人员。现代企业的质量管理不再停留于单一的质量控制，而是提倡全面质量管理。所谓全面质量管理，就是企业全体人员及各个部门同心协力，把经营管理、专业技术、数量统计方法和思想教育结合起来，建立起产品的研究与开发、设计、生产作业、服务等全过程的质量体系，从而有效地利用人力、物力、财力、信息等资源，提供符合规定要求和用户期望的产品和服务。

全面提升质量管理，需要各个部门、专业公司相互配合、同心协力，共同努力才能够得以真正实现。后勤管理部室为质量管理提供良好的管理环境和畅通的沟通渠道，做好质量监管和控制工作。专业公司则提升其专业技术监控、在施工过程中严格执行质量标准、在过程中控制、保证一线施工中的质量通过率。主要可以从以下几个方面着手：

完善质量管理体系，提高员工质量意识。全面质量管理必须要有一个完善的质量管理体系作为支撑，确定质量管理在整个企业管理中的重要意义。一个完善的质量管理体系需要各个部门的配合和共同维护，从质量目标确定、材料采购、材料验收、设备安装直到最后的工作验收，每个环节都不能有一点差错，任何环节的差错都可能导致质量的缺陷，给企业造成严重的损失。

而一个完善的质量管理体系能否高效率的运行，关键在员工的质量意识，只有当质量意识深入每一个员工心中，才能让整个质量管理体系顺畅的运行。提高员工的质量管理意识可以从以下几个方面着手，一方面加强员工质量管理方面的理论培训，理论培训包括质量意识培训，即让每一个员工明白质量管理的重要性，让员工形成质量意识，在工作过程的每一个细节中都会把质量牢记于心。有了质量意识，还要熟悉质量标准，比如焊接接口的质量标准是怎么样的，只有对这些标准了如指掌才能在工作中有参照的标准、才能尽善尽美的完成工作。另一方面则是实践中的培训，每天的三交中的质量交底，这是在实践工作中最直接的质量培训，是质量管理目标分解到每个班组、每个工作任务中，也是最有效、最直接的质量管理培训，所以应该保证每天的质量交底的有效性。

优化组织结构，保证质量管理沟通渠道畅通工程质量的控制最有效的方式是在过程中控制，它不似产品质量控制可以将产品回收重新生产，如果在工程结束后才发现质量问题，它返工所花费的人力、物力、财力都是难以计量的，最重要的是工程进度也不允许花费如此多的时间返工，所以优化组织结构，保证沟通渠道的畅通对于工程质量的控制尤为重要。

优化组织结构，保证沟通渠道的畅通首先就是要清晰的定位管理者的角色。每一个管理者有清晰的质量管理目标和管理范围，每一个质量细节都有相关的人员负责，每一个质量问题反馈都要有相关的管理人员指导解决。这样才能保证工程质量没有漏洞，不会出现现场质量问题得不到反馈，因而导致质量缺陷得不到解决，而影响质量验收的情况。其次，精简组织结构，保持开放的沟通形式。在过程中控制质量最重要的一点就是及时发现问题、解决问题，这就需要有一个精简的组织结构作为前提。如果组织结构庞大而又复杂，现场发现了质量问题，等到问题反映到管理层还需要兜兜转转经过许多流程，则质量问题难以及时解决，因而导致工程进度拖延、质量问题扩大等等增加质量管理的成本的后果。同时，影响质量的因素有很多，会关系到各个部门，所以必须要保持开放的沟通形式，发展全过程的沟通，消除部门间的障碍，各部门相互配合，齐心协力，才能保证过程中质量问题的高效反馈和高效解决。

质量是企业的生命，也是每一个部门、专业公司共同努力的方向，更是每一名员工需要落实到每一项工作中的责任。

第三篇：银行数据质量管理暂行办法

**银行数据质量管理暂行办法

第一章

总

则

第一条 为规范数据管理工作，提高我行数据质量，确保数据准确性、完整性、及时性，特制定本暂行办法。

第二条 相关概念

应用系统，是按照信息一体化的要求，用于处理我行经营管理的应用软件系统，主要包括客户交易类系统、业务管理类系统、管理信息类系统、技术保障类系统等。

数据是指**银行实施信息化管理过程中产生的所有电子数据。数据质量是指数据的及时性、完整性以及准确性。第三条 数据质量管理应遵循以下原则：

（一）统一规范原则。各类应用系统采集和处理的数据，应符合各自应用系统所要求的数据标准。

（二）全程监控原则。建立数据从采集、审核、处理到维护的全过程监控体系，重点把好数据的采集录入关，确保各类应用系统数据真实、准确、完整。

（三）层级考核原则。总、分行对各自直接下属单位的数据质量管理工作进行严格的目标管理考核，奖优罚劣。

第二章

部门分工及职责

第四条 总行合规部是全行数据质量管理的牵头部门，主要负责：

（一）、制定全行的数据质量管理的相关规章制度

（二）、对各应用系统管理部门的履职情况进行考核、监督

（三）、根据需要，参与对全行各应用系统数据质量管理的检查监督

（四）、对违反数据质量管理规定，造成数据错误、失真、延误、漏填等违规行为进行问责

（五）、向高管层报告我行数据质量管理执行情况

第五条 总行各部门是应用系统的管理部门，负责管理各自的应用系统，是本应用系统数据质量的主责任人，主要负责：

（一）、贯彻落实总行制定的数据质量管理的相关规章制度；

（二）、制定本应用系统录入、维护、审核的基本标准和规范性要求，并适时开展检查监督，保障数据管理符合规范性要求；

（三）、制定本单位的数据质量监控指标体系，定期对本级数据质量评估分析，及时解决数据质量管理中出现的问题；

（四）、指导、监督系统使用部门或相关岗位的数据质量管理工作，督查对错误数据进行更正和清理的情况；

（五）、制定本应用系统数据质量的考核标准和评分体系，按时对应用系统使用部门的数据质量进行考核；

（六）、提交本应用系统数据质量管理报告；

（七）、负责本职责范围内的数据采集、录入和审核工作。

第六条 应用系统使用部门主要指数据的采集和录入单位，是应用系统数据采集、录入质量的责任人，主要负责：

（一）、加强对采集、录入人员的业务培训和管理，提高数据录入的准确率；

（二）、严格执行数据管理规章制度，确保数据采集、录入真实、准确和及时；

（三）、按照规定，对数据采集录入工作进行质量考核；

（四）、对采集录入人员的工作情况进行监督检查；

（五）、向应用系统管理部门报告数据质量管理执行情况；

（六）、负责本职责范围内的数据采集、录入和审核工作。

第七条 应用系统采集录入人员是应用系统数据质量的直接责任人，主要负责

（一）、按照原始记录，准确将数据录入系统；

（二）、按照信息系统的要求，将涉及的相关内容全部录入系统，不得缺省；

（三）、在规定期限内，根据各自的权限，及时将数据录入系统；

（四）、按照上级机关的规范要求录入各类数据。

第八条 科技信息部负责应用系统的安全、维护责任，参与对各应用系统数据考核工作。

第二章

数据采集、录入与审核

第九条 数据采集是通过应用软件进行数据录入、使用各种工具软件进行数据导入的数据收集、整理、传输的行为

第十条 数据采集应遵循真实、完整、规范、及时的原则。

（一）真实：应严格依据经营管理原始资料所记载的内容准确录入相关数据，如实反映，不得随意修改、增减。

（二）完整：要按照各类应用系统的有关要求进行数据采集，保证数据齐全，避免数据的缺失。

（三）规范：数据采集应按照应用软件系统的相关标准进行。

（四）及时：数据要在规定的时间内采集，确保应用系统数据及时反映经营管理实际。

第十一条 数据采集程序

（一）接收：操作人员根据各应用系统的要求，及时对相关原始资料进行审核整理。

（二）录入：原始资料审核无误后，应在规定的时间内录入或导入应用系统；对审核有误的，必须修正后再录入或导入。

第十二条 数据采集的责任部门

（一）通过业务软件进行数据录入的数据采集行为，其责任部门是业务软件各子系统的使用部门。

（二）对于使用工具软件进行数据导入的数据采集行为，其责任部门是工具软件的使用部门。

第十三条 数据采集必须严格按相应的业务规范以及软件使用要求进行，不得违反业务规范以及软件使用要求对数据进行采集。

第十四条 数据采集必须依据不同业务办理的要求在规定时间内完成，不得无故拖延或推迟数据采集时间，确保数据采集的及时性。

数据采集必须按有关业务规范要求以及软件使用要求规定的格式进行录入，不得缺省，确保数据的完整性。

采集的数据必须与原始材料一致，确保数据的准确性。

第十五条 在各类应用软件系统中，要严格按照规定进行岗位设臵和授权，严格按照岗位和权限操作。严禁在未按规定授权的情况下委托他人以本人的账户和口令进行有关的数据录入和修改。各系统用户应当定期更改自己的口令，确保系统数据的安全。

第三章

数据维护

第十六条 数据维护是按照应用系统的有关规定对错误的数据进行数据修改的行为。

第十七条 数据维护由各应用系统管理部门按照各自应用系统的有要求，明确数据维护的权限和职责，制定数据维护的程序。凡是采集进入应用系统的数据，不得擅自修改、删除。

第十八条 数据维护前应做好相应数据和系统的备份工作。能够通过系统模块解决的，经过审批后按照各类应用系统的操作规范进行维护；需要通过技术手段解决的，由 责任人提出书面申请，由相关业务部门和技术部门审核确认，经主管行领导审批同意后，方可进行数据维护。

第十九条 数据维护工作应严格备案，科技信息部对各应用系统管理部门报送的每项数据维护的时间、内容、维护原因、责任人等记录进行备案，涉及的书面材料必须登记存档。

第二十条 数据维护人员在进行数据维护时，必须认真负责，避免在数据维护过程中产生新的错误数据。

第四章、数据检查

第二十一条 数据检查是按照有关应用系统数据管理规定对数据及时性、完整性以及准确性进行的数据质量检查的行为。

第二十二条 数据检查采取应用系统使用部门自查和应用系统管理部门检查的方式。数据检查的方法有：

（一）通过统计、查询等系统进行检查；

（二）在业务软件使用过程中对数据库中已有数据进行检查；

（三）用数据质量检查工具进行检查；

（四）抽取原始档案材料与数据库中数据进行对比；

（五）其它数据检查的方法。第二十三条 检查的内容：

1、纸质资料与信息系统内资料进行检查核对，数据采集录入是否全面、及时、规范。

2、数据的处理是否及时、正确、全面。

3、数据的传输是否规范、及时。

第二十四条 应用系统使用部门在业务软件使用过程中发现错误数据，必须及时告知相应的数据采集的责任人或部门进行维护。

第二十五条 应用系统管理部门应定期通过使用统计、查询等系统进行数据检查，仔细分析检查结果，识别其中不符合规律和常理的数据，查找存在的数据问题。

第五章

数据质量考核

第二十六条 各应用系统管理部门应建立本系统的数据质量的考核体系。第二十七条 考核指标至少包括比率指标和数量指标。比率指标按未达标的百分点扣分，数量指标按错误数据的数量和问题的严重程度扣分。

第二十八条 考核的比率指标是：

1、信息采集率。已经采集进入应用系统的信息与应该采集进入应用系统信息的比率。

2、信息采集准确率。录入应用系统的正确信息与录入的所有信息的比率。

3、信息传输及时率。规定时期内传输的信息与检查期限内所有传输信息的比率。

4、信息处理率。考核期内处理的符合规定的信息与考核期内处理的所有信息的比率。

第二十九条 数量指标是指分级列出问题数据的数量，根据问题的严重程度，确定扣分标准，进行扣分。根据数据的重要程度具体分为四级：

1、只影响数据本身的完整性而不影响其他数据。

2、只影响本工作环节质量。

3、不仅影响本工作环节质量，而且影响后面工作环节数据处理质量。

4、数据质量错误造后面工作无法处理或无法工作。

第三十条 各应用系统主管部门应根据本办法制定各应用系统的数据质量考核细则，并报总行合规部备案。

第六章、责任追究

第三十一条 凡违反本办法相关规定，造成数据录入不及时、不完整、不准确等数据质量问题的，对数据质量责任部门和相关责任人实行数据质量责任追究。

第三十二条 数据质量追究的原则

（一）“以谁的用户名录入，谁负责”；

（二）实事求是、有错必纠、责罚相当、教育与处罚相结合。第三十三条 数据质量责任追究范围

（一）因数据质量问题导致统计数据不能生成或生成错误的；

（二）因数据质量问题导致其他部门工作不能正常开展的；

（三）因数据质量问题影响经营决策行为的及时性、正确性的；

（四）因数据质量问题损害客户合法权益的；

（五）因数据质量问题造成财产、声誉损失的；

（六）其他应当追究的数据质量责任。第三十四条 数据质量责任划分

（一）数据采集的责任部门即为数据质量的责任部门；

（二）从数据库后台记录中确认的数据录入人员是数据质量的直接责任人；

（三）将自己的用户名、密码提供给他人使用，或因保管不善导致他人盗用、冒用用户名、密码的，用户名所有者是数据质量责任人。

第三十五条 数据质量责任按照《**银行员工违规行为处理办法》的规定进行追究。第三十六条 对主动发现错误并及时纠正，尚未造成不良影响的，可以从轻或者免于追究责任。

第三十七条 有下列情形之一的，应当从重追究责任：

（一）因玩忽职守、徇私枉法、受贿、索贿等原因造成过错的；

（二）二次以上发生同一或类似过错的；

（三）其他应从重追究责任的情形。

第六章

附则

第三十八条 本办法由**银行总行负责解释。第三十九条 本办法自印发之日起执行。

附件：**银行应用系统目录

第四篇：2013质量管理数据分析

2013质量管理数据分析

为了QMS在我公司得以保持和实施,总经理责成办公室对质量管理的一些数据进行数据的统计,包括今年一月到七月不合格品的统计以及顾客投诉(抱怨)反馈数据的统计,根据所统计的数据进行分析,得出分析结论

1.从一至七月份不合格品数据分析柱状图8.4-1-2013-1可以

看出二月 不合格品较少是因为二月工作时间较少而3,4,5,6月份不合格数量较多是因为产品的数量多,总之不合格品率还是比较平稳的,一月重机分厂较多是因为上年结转一部分造成,7月重机分厂不合格品率明显下降

2.从一月至七月顾客投诉反馈信息数据分析柱状图

8.4-1-2013-2可以看出顾客不满意还是呈现出稳中下降的趋势

编制: 李志伟审核: 陈金生批准: 肇军日期:2013-9-9

第五篇：2011年监测数据质量管理工作报告

2011年环境监测站

监测数据质量管理工作报告

环境监测数据是监测站的产品，数据的质量就是监测站的生命线，做好质量管理工作，保证监测数据的质量，是监测站自身存在和发展的基础和必要条件。为提高通城县监测站环境监测质量管理水平，规范环境监测质量管理工作，确保环境监测数据和信息的质量，使环境监测质量管理工作贯穿于环境监测的全过程。为了保证环境监测数据的质量，我站采取措施，从严要求，常抓不懈，保证监测数据的真实性和可靠性。

一是认真执行监测人员持证上岗制度，按照《湖北省环境监测人员持证上岗考核实施办法》做好监测技术人员的持证上岗理论考试和操作考核工作；建立监测人员持证情况动态档案，严把材料审核关，坚决杜绝不符合条件人员的考核申报。我站认真做好只有持证人员方能从事相应的监测工作，未取得合格证的人员在持证人员的指导下完成监测工作，保证了监测数据的质量。

二是加强对监测人员的监督管理，要求监测人员做到任何人员都不得受行政或其他有碍监测分析公正性的干预，任何人不得参与和被监测单位技术合作等有损公正性的活动，并且把公正性要求纳入年终考核，从而保证了所有技术人员都能严格按照操作规范进行监测工作。

二是建立了良好的质量保证体系。严格按照《实验室资质认定评审准则》的要求，在日常监测工作中，我站严把监测数据质量关，从采样点的布设、采样频率、样品的采集、运输、处理、污染物测定方法等均按规范标准，监测数据及各类报告，报表均实行三级审核，从而保证了每一个监测数据的准确性。

三是加强仪器设备的管理和量值溯源工作。对所有的分析仪器都制定了详细的检定计划，按计划把仪器设备送到技术监督部门进行检定，仪器必须检定合格且在检定周期内使用。按照年初制定的期间核查工作计划，认真做好仪器及标准物质的期间核查工作，对日常的仪器使用记录情况进行监督检查，保证了监测数据的量值溯源。

四是加强日常监测的质量管理，采取各种措施确保监测质量。加强监测全过程的质量控制，是提高监测质量、保证数据准确可靠的有效途径。大部分监测技术人员均经过上岗基本理论考试、操作技能考核及样品考核并持有上岗合格证。

五是用现场平行样、实验室平行样、加标回收样和标准控制样等质控样来保证监测数据的质量。在承担建设项目环境影响评价现状监测和建设项目竣工环保验收监测时，要严格按照国家有关环评监测的技术规范要求承担相应能力的环评监测工作，强化环评监测质量管理，保证数据准确可靠，提供合法有效的环评监测报告。

二〇一二年一月