新能源与环保专业数据库数据质量控制办法(草案)(精)

第一篇：新能源与环保专业数据库数据质量控制办法(草案)(精)

新能源与环保专业数据库数据质量控制办法（草案）1总则

1.1规范目的

为有效控制与管理新能源与环保专业数据库的数据质量，保障数据的准确性、完整性、一致性、适用性，制定本规范纲要。1.2规范主题

“新能源与环保科学数据库”项目（以下简称“本项目”）采集录入、传输交换、存储管理、加工处理以及展示提供的数据质量技术规范。1.3适用范围

本规范适用于本项目的技术人员和数据录入人员，以及项目建立的数据中心、数据分中心及有关数据节点管理人员。2编制依据

《专业数据库建设规范》，2009年。3标准与技术规范

在新能源与环保科学数据库数据处理（采集、存储、交换、加工及展示提供）过程中，执行统一的数据标准与技术规范。新能源与环保科学数据库数据标准与技术规范是新能源与环保科学数据库质量管理技术规范的重要组成部分，由建库主管部门制定并颁布实行，在实际工作中严格遵循，不再另行制定。4质量评估体系与方法

在新能源与环保科学数据库数据处理的每个环节，采用科学的数据质量评估体系和有效的检验方法，对数据质量适时进行检验和评估，保障数据质量。4.1质量评估原则

新能源与环保科学数据库数据评估应遵循以下原则：

⑴准确性：采集数据应真实可靠，准确反映各类数据的主要信息； ⑵一致性：数据处理过程中的数据与原始数据完全一致，不发生改变。⑶完整性：采集数据完整，能够全面反映数据信息；

⑷适用性：采集数据能够满足用户需求，符合实际使用要求； 4.2质量检验方法

本项目数据质量检验方法包括人工检验法、随机抽样检查法和综合评估法。（1）人工检测法：通过专业人员对录入数据直接观察，进行数据质量检测和评估。

（2）机抽样检查法：对录入的数据集，根据一定比例进行随机抽样，然后对样本进行检测，以推断总体的数据质量。

（3）综合评估法：根据数据处理各环节、总体数据集各组成部分数据的质量状况，对数据的总体质量进行全面评估。

4.3质量评估与检验标准

数据质量评估与检验要求如下：

（1）采集录入数据集的准确性和真实性误差：在0.05%以内，为良好；在0.05%-0.5%之间，为合格；在0.5%-3%之间，为基本合格；超过3%，为不合格，必须重新采集录入。

（2）扫描或数码拍摄的图片集各项技术参数误差：在3%以内，为合格；在3%-5%之间，为基本合格；超过5%，为不合格，必须重新采集录入。

（3）对于重要的基础性科学数据，必须重点检验，力争做到100%的数据符合要求。

5数据处理的过程控制

5.1 数据录入过程控制

数据处理的过程控制，是保障数据质量最重要和最关键的环节。数据库数据的质量关系到整个数据库的实用性、效率、科学性，对连续采集的实验数据通过编写程序进行校验，校验出突变可疑数据，再进行特别分析处理。对于入库数据由专家认定后方可入库，保证了数据的科学性。入库数据的标准按照标准数据数字格式、图形格式、视频格式进行入库，根据科研需求定义数据需要保留的精度。5.2数据采集录入的方法

文本数据手工填报；文本数据计算机手工录入；二维图像信息拍摄或计算机扫描；原有数据的格式转换。

5.3数据采集录入的技术要求

（1）数据表的设计，一般采用二维表形式，表式设计应便于填写和录入，各 项指标及其分类应便于数据的加工处理。

（2）数据项著录的填写，应符合有关规定要求，力争做到不缺不漏，其中核心指标项必须填写著录。文字表达应当规范、简明、正确、严谨，含义清楚。5.4 数据加工处理的方法（1）文本数据的加工处理

文本数据的加工处理包括数据汇总、数据计算和数据分析。其中，数据汇总（迭加汇总、超级汇总）是指由采集数据直接汇总成综合数据；数据计算指按各种数学模型和算法对数据进行计算；数据分析指对统计数据进行数据的合理性、准确性、相关性、趋势性分析，如对比分析、构成分析、相关分析、时间序列分析等，并生成图形图表。（2）图片资料的加工处理

图片资料的加工处理包括图片资料的数字化、图片分析和修复。（3）扫描资料的加工处理

加工处理的数据必须是经审核通过的文献数据。

数据加工处理的软件必须是经测试和试用被证明是具有良好的稳定性、可靠性和容错性，并经过正式批准使用的软件；

数据加工处理人员必须是具有技术资格、并经授权的人员。5.5数据存储管理过程的质量控制

（1）原则：存储管理的数据必须始终保持数据的完整性和一致性，保证数据不丢失或被破坏。

（2）存储方法：使用计算机硬盘、磁盘阵列以及移动存储等存储设备进行各种数据的存储。

（3）数据库管理：对于采集后净化的数据和加工处理后的数据进行入库，由数据库管理系统对数据进行管理。

（4）数据的自动备份，对重要数据采用备份系统对数据和系统定时在本地或通过网络在异地进行备份。5.6 数据存储管理的技术要求

（1）存储的数据必须由专人管理，未经授权任何人不得进行更改；

（2）存储的数据必须按统一规定的格式进行存储，并应登记存储数据的文 件名称、类型和存储地址等信息；

（3）入库数据必须是经整理后的数据，数据库数据一般不能修改； 6数据安全性保障措施

（1）计算机病毒感染的防治

统一购置、安装防病毒软件，并由专人负责定期进行病毒的检测、清除和软件升级；

（2）数据备份与灾难恢复系统

在本地和异地建立数据备份与灾难恢复系统，对整个数据集和各种数据库应用系统进行备份，以便在事故与灾难发生时自动恢复。中国科学院广州能源研究所 2010年3月

第二篇：质量控制办法

质量控制办法

为了使检修公司所承担业务的施工质量更好地受控，使检修公司的质量管理工作更加规范有效，特制定本办法。

一、适用范围

本规定适用于检修公司所承担的常规检修（包括日修、定修、大中修、和抢修）、离线检修（备件修复）及所承接的其它项目的质量管理工作。

二、管理职责

(一)副总经理（主管质量）1.2.3.4.组织建立和完善公司的质量保证体系，制订公司质量方针和目标。负责对公司检修和各项施工的技术和质量进行指导和监督。负责督导对公司重大质量事故的综合分析工作 对公司由于质量问题造成的事故负责。

(二)技术质量部 1.2.在公司主管经理的领导下，负责全公司质量方面的工作。负责建立和完善公司质量保证体系，健全质量管理网络，制订公司质量方针和目标，制订质量管理相关制度和管理考核办法，确保体系的稳定运行。3.负责公司各项质量管理相关制度的监督落实，定期组织对质量管理体系运行情况的检查，监督检查质量管理体系的完成情况和管理方案的落实执行情况，定期进行质量工作分析，提出整改意见并督促落实。4.负责本部门质量管理体系认证相关文件资料的综合管理，负责各种有关质量文件、法律法规和标准的收集整理和监督实施。5.负责公司工程项目各类质量异议和质量事故的调查分析处理，提出整改措施和处理意见。6.负责组织开展上级质量主管部门布置下达的各项工作任务并按要求

1.检修（作业）部、分公司在检修项目施工之前，依据项目任务单和相关方的现场交底情况进行项目的质量控制策划。2.1)2)3)项目策划应包含如下事项： 确定重点控制(检查)项目 确定检验和试验内容

确定重点控制项目质量检查人员

(二)重点控制项目原则上包含以下内容： 1.备件材料的验收和确认。对重要备件和材料的外观及关键尺寸在施工前进行确认，如有问题及时反馈给相关方。2.1)关键过程

高精度、高转速联轴器找正，轴承更换或检查（包括轴承游隙、接触面点蚀情况）。2)3)4)5)6)3.1)2)3)4)4.齿轮啮合状态检查（啮合间隙及接触斑点）。管道、容器的吹洗试压。电气绝缘测试和仪表校验。需无损检测的焊接。汽轮机、大型轴流风机。特殊项目过程（含隐蔽项目）

减速箱、油箱开盖检查或内部清洗、维修、调整。

钢筋、预埋螺栓、一次二次基础浇灌等土建作业（针对外委项目）。各类地下管网或其它在埋设后无法直接检查到的管道、构件或设备。罐内作业（封口后从外观不能检查）。相关方指定的重点项目或关键特殊过程。

(三)质量控制总体要求 1.对关键过程和特殊项目过程，承担任务的各检修部、分公司必须组织填写质量记录(对隐蔽项目原则上应形成照片)，并由本部质量检查员进

四、离线设备检修（备件组装）的质量控制

离线设备的检修和组装必须严格按点检所提供的技术要求进行组装，完成后由点检人员或相关方检验合格后签字。

五、不合格项目的控制

(一)常规检修（作业）中发现的一般维检过程不合格，由各检修（作业）部、分公司质量检查员在现场及时处置。

(二)如检修（作业）部、分公司在施工过程中发现严重过程不合格，必须立即报技术质量管理部，由技术质量管理部组织检修公司有关人员共同就不合格性质和影响程度，提出纠正和预防措施,必要情况下技术管理部上报公司领导协商。

(三)如发生相关方验收不合格，在作上述处理时还应请相关方有关人员共同确认和处理。

六、质量信息的传递

各检修（作业）部、分公司每月向检修公司汇报一个月来的质量管理情况，并进行总结和分析。

七、存档资料

过程检查形成的质量检查记录一般保存期为一年，项目检修周期超过一年质量检查记录至少保存一个检修周期。

第三篇：进一步完善统计调查数据质量控制办法和控制机制

进一步完善住户调查数据质量控制办法和控制机制

统计专业繁多，彼此千差万别，但是有一点是相同的，那就是一切统计工作都以数据质量为生命线，数据质量是衡量统计工作水平的最重要的标准。而影响统计数据质量的原因则是统计误差的存在。

因此我们探讨数据质量控制的办法和机制，首先要了解影响数据质量的统计误差来源。从调查过程来看，统计误差主要分为调查阶段的误差和数据维护开发使用时产生的误差，从误差产生原因来看则可分为主观性误差和客观性误差。

在调查阶段，因主观原因造成的误差主要有：数据采集阶段时调查人员水平低或工作漫不经心态度不认真造成的误差；被调查人员记忆不清、刻意隐瞒或理解错误造成的误差等。客观原因造成的误差主要有：非全面性调查特有的代表性误差，其中也包括样本老化带来的误差；因理论不完善、调查方式不合理、指标设置不当、分组界限不清等造成的设计误差；数据采集阶段因采集方法不科学、数据处理程序有欠缺等原因造成的技术性误差等。

在数据维护和使用阶段，因主观原因造成的误差主要有：出于某种目的刻意篡改统计数据造成的误差、调查基础资料维护不当造成的误差等。因客观原因造成的误差主要有汇总方式不科学以及运算、制表、打印等计算机处理过程中出现的误差。

造成误差的原因繁多，对不同问题必须详细分析针对不同原因进行应对和解决。总体来说，主观性误差可以通过体制完善和法制手段来解决，而客观性误差则需要通过对统计方法制度的不断改进来解决。

二、城镇住户调查数据质量存在的问题

我开始从事城镇住户调查工作的时候，正好是南京市城镇住户调查工作重大变革伊始：南京市开始实施全面在地统计，调查样本扩大；常规记账户的样本每三年进行一次轮换；五年以来，记账指标、数据处理程序、汇总表式等都在不断的改进变化。调查方法的变革与改进，一方面顺应了时代要求与变化，改进了工作方法，提高了样本代表性，指标更加科学；但在进步的同时也产生了不少新的问题。

我们还是从统计误差的来源来分析当前城镇住户调查数据质量存在的问题。

1、调查阶段的误差

在调查阶段，因为实施了在地统计，得以能够扩大样本量，增加了样本代表性，但是由于调查工作的下移，使得中间多了培训环节，通常由市一级向区县一级负责人进行业务培训，再由他们向一线调查员和被调查人进行培训指导，多级培训容易产生理解错误和掌握程度的参差不齐，这种误差往往贯穿整个调查阶段。对一线调查员的控制和约束不足，造成调查员工作质量的良莠不齐。被调查的记账户出于私隐心理，填报数据普遍有虚报瞒报的现象，部分调查户水平不足或态度不认真，有混记、回忆记账、漏记等各类不规范记账行为。访户、换户等基础工作不扎实。这都对源头数据的质量产生影响。

从客观情况来看，目前，城镇住户调查采用（PPS）法，即分层多阶段随机抽样的方法确定。从理论上来讲，在抽样调查诸多方式中，这种方法是比较科学的，也能最大限度的减少抽样误差。但是，目前的调查抽样工作却存在样本框不完善的情况，这直接对样本代表性产生影响，增大了抽样误差。其主要存在的问题有：

一、目前城镇住户调查和农村住户调查分开进行，但是随着城市化进程的加快，部分城乡结合部城镇居民和农村居民混杂，村、居委会之间行政区划不明，无法截然分开；

二、区县行政区划变动频繁，合合分分，而目录维护工作往往不能同步跟上；

三、部分居委会规模庞大，通常还要在其内部进行一次区划的划分，增加了一次抽样误差。上述几个方面都可能会导致估算上出现问题，增大抽样误差。

2、数据维护和使用阶段的误差

从主观原因来看，城镇住户调查的结果直接反映民生，部分指标是居民小康指标的重要组成部分，因此往往与地方政绩挂钩。在地统计使源头数据的管理变弱，可能会出现恶意篡改数据的现象。

目前，调查户的住址、家庭人口情况、住房情况、家庭耐用品情况等基础台账信息目前采取一次性全面核实，有变动即时同步更新的方式进行维护管理。部分区县基础信息更新不及时，造成情况失实，对最终汇总结果产生影响。

从客观原因来看，城镇住户调查的数据处理程序近年来一直在更新变化，操作简便性增加，数据处理分析能力增强，界面也不断友好化。但是程序的复杂也带来了很多问题：对操作环境要求提高，数据库容易损坏，数据时常有丢失的现象。

三、现有数据质量控制办法

现有城镇住户调查数据质量控制办法，主要针对造成统计误差的主观性原因，注重源头数据质量，以提高调查调查员的责任性以及各项基础工作水平，确保城镇住户调查资料的真实、可靠为目的，建立在对户资料审核的基础上。账本质量的好坏、基础资料的完整、准确等是其原则。

现有数据质量控制办法主要有：

对汇总数据影响较大的大额收支进行上户及电话核实。并对偶然性数据进行分摊以降低其对调查结果代表性的影响。

通过定期或不定期的数据质量检查、抽样访户、建立主要数据监测体系等方法发现问题，并作为数据质量控制的依据。

严格换户制度。

对发现有恶意篡改数据、基本资料不实等问题的区县加大评估认定力度。现有城镇住户调查数据质量控制办法主要着眼于数据本身，通过数据质量检查等办法，被动地发现问题，解决问题。在主动性方面有所欠缺。同时缺少对客观原因造成的误差的控制办法。

四、城镇住户调查数据质量控制办法的完善

针对现有城镇住户调查数据质量控制办法的欠缺与不足，建议从以下几个方面进行：

1、增强质量控制办法的主动性，加强一线调查员的培训力度和控制约束力。增加垂直培训和直接培训，制作填报指南等，对于工作态度差，工作质量低的一线调查员建立奖惩和替换制度。

2、加强《统计法》宣传，提高依法行政能力，增强公民懂法、守法的观念，为开展住户调查营造良好氛围。针对城镇住户调查面对千家万户的特点，要在最基层的城镇社区做好宣传发动工作，提高居民对住户调查重要性的认识。减少被调查户抵触情绪，增强源头数据质量。

3、加强从客观角度出发的质量控制办法：

A、及时维护抽样框，减少抽样误差。做好本地村级目录的更新和维护工作，可以结合人口普查做好维护工作，并及时上报。

B、当前做好城镇居民和农村居民的甄别和划分，同时做好住户调查城乡一体化的研究准备。

C、加强方法制度的研究学习，积极提出改善意见与建议

第四篇：外协质量控制办法

外协质量控制办法

a.生产（供应）商应严格执行工艺流程，在生产过程中，生产（供应）商如实详尽填写流转检测卡。

b.公司质检员监控产品的生产过程，复检产品的相关尺寸。c.公司外协管理人员负责监控生产进度情况。

d.生产（供应）商在生产过程中须正确使用检测设备，采取正确的检测方法，对产品进行检测，并如实记录。同时，坚持产品尺寸的一致性、互换性，即控制尺寸的波动程度。

e.生产过程出现尺寸超差时，应停工，申报超差，经双方交流并确认处理意见后，生产（供应）商按处理意见执行。

f.质检人员监督半成品和成品在生产过程中的周转保护、采用包装的执行情况，保证产品无划伤，无碰伤等。4.成品检测（终检）

1）.质检人员检查生产（供应）商的流转检测卡的执行情况，按《检验规范》检测的记录报告是否满足规范要求。

2）.各外协单位应对所加工产品做出厂检验，把加工废品与成品分离出来交我司做入厂检验。

3）.公司检测人员按《检验规范》对产品进行复测，做好检测记录并对比生产（供应）商提供的检测报告。产品检测后：

a．合格：则开具合格证并标识入库。由库房按产品交付标准处理。b．超差件：隔离标识，并申报超差交技术部由技术部与用户交流后作出审核批示，按批示结果处理，但相关记录应输入供应商档案。c.不合格：提出不合格报告，并标识隔离放置。

d: 如生产（供应）商在我司的入厂检验合格率 < 98%的（其中铸件供

应商的入厂检验合格率< 95%时），则应要求其做相应的整改措施并书面回复我司。

e: 如生产（供应）商连续三次在我司的入厂检验合格率 < 92%的，则取消该生产（供应）商的生产（供应）资格。

4）.检验记录和流转卡交技术质量部资料室存档。并做为生产（供应）商质量控制水平的评定以及资格和级别评价资料。

5.对产品生产、质量、技术工艺等资料和记录归类存档，建立目录以便追塑查寻。

各生产（供应）商的加工费降低20%。

c: 若不合格品为需返工（返修）的，原则上由生产（供应）商自行解决；如因特殊原因需我司帮助返修（返工）的，则应书面（或电话）通知生产（供应）商，并由其承担返修（返工）费用及检验费用200元。

应扣付的加工费= ｛交检合格品数量×合格率×单件加工费+让步接收产品数量×（1-20%）×单件加工费｝×（98%-合格率）。应赔付的产品成本费用=废品数量×单件产品的成本价值。最终我司应支付给加工单位的加工费=交检合格品数量×合格率×单件加工费+让步接收产品数量×（1-20%）×单件加工费-应扣付的加工费应赔付的产品成本费用-200元（只有返工返修时才算）。

4）.对各加工单位交我司入厂检验的每批次（数量少于50件的）合格产品，经我司检验出来的不合格品要由各生产（供应）商在规定的时间内自行对不合格品进行筛选，逾期一律按废品处理。产品筛选后的处理方法如下。

a: 若不合格品为报废处理的，则各生产（供应）商应按照我司产品的成本价值赔付，应赔付的费用=不合格品数量×单件产品的成本价值。

b: 若不合格品为可以让步接收的，则就该批让步接收产品应支付给各生产（供应）商的加工费降低30%。

c: 若不合格品为需返工（返修）的，原则上由生产（供应）商自行解决；如因特殊原因需我司帮助返修（返工）的，则应书面（或电话）通知生产（供应）商，并由其承担返修（返工）费用

d: 不合格品数量超过2件的，每件不合格品按50元/件收取检验费用。但收取的检验总费用不超过1000元。

第五篇：农业专业统计数据质量控制办法

农业专业统计数据质量控制办法

一、适用范围

1.对象：农业统计调查。

2.内容：包含农林牧渔业生产活动相关报表。

3.指标：本办法所指的统计数据农作物播种面积、单产、总产量；农产品价格及中间消耗；主要畜禽产品出（存）栏量；农林牧渔业产值及发展速度等农业统计调查主要指标。

4.时期：农林牧渔业生产季节、季度、。

二、质量管理

（一）数据采集

数据采集要严格执行国家、省制定的统计调查制度所规定的指标涵义、计算方法、调查表式，按照经批准的统计调查制度规定的时间、范围、方法，采集有关农业统计数据。

全面统计报表。主要包含各项农作物播种面积和产量季节报、畜牧业生产情况、农林牧渔业产值、增加值。全面统计报表数据要确保数据来源为制度规定来源，由于农林牧渔业产值、农林牧渔业增加值表由多项指标综合计算，以下对农林牧渔业产值数据采集规范统一：

农林牧渔业总产值、增加值及发展速度由农产品产量、农产品价格、农产品价格缩减指数、农产品中间消耗率核算取得。

（1）农产品产量：农产品产量须采用方法制度规定的法定数据。要求以抽样调查定案的数据，必须使用抽样调查定案数。其余数据采用省统计局和有关部门认定的统计数据。

（2）农产品价格：按照市统计部门报省核准后下发的农产品生产价格。特殊农产品价格必须反映当地的实际情况。

（3）农产品价格缩减指数和农产品中间消耗率：按照州统计部门报省核准后下发的农产品价格缩减指数和农产品中间消耗率。

（二）数据审核

1.资料完整性审核。报表调查范围是否全面，调查单位是否完整，调查指标是否缺漏。

2.资料来源审核。数据是否来源于制度规定的采集渠道，源头数据是否被擅自更改。

3.表间表内平衡关系审核。严格按照制度报表规定的平衡关系进行审查，保证各项指标平衡关系正确。计算机审核时，必要性审核出现错误的内容必须查实纠正或做解释说明，其他错误类型应核查确认并进行说明。对在审核过程中发现的存疑数据、差错，应及时通知到基层，不得自行变更。

4.逻辑关系审核。主要保证指标间逻辑协调，符合我州和当地实际情况。如农作物单产水平、牛羊出栏率、畜牧业存栏结构、农林牧渔业产值结构；产值、增加值增速与产量增长趋势、与当地农业发展实际情况相符。

5.间纵向比较审核。在正常年景下不出现异常的大起大落。

6.地区间横向比较审核。本区域内生产条件、情况相近的单位同一指标增减趋势和幅度及生产水平不出现较大差异。

（三）数据分析与检查

1.工作质量检查。通过基础工作检查和事后质量抽查，对报表制度、调查方案和基础工作操作规程等的执行情况，对数据搜集、录入等各个环节的工作质量进行检查，对调查数据的可信度作出判断。

2.报表数据逻辑关联关系检查。农业统计报表内部和报表间内存在逻辑性和相关性。尤其报表间的相关性是检查调查资料真实性的重要手段。

（1）农林牧渔业产值及增速。粮油产量、蔬菜产量、畜禽出栏量等各项产量增长情况是计算可比价产值增速的关键因素，计算可比价产值增速要充分考虑各项农产品产量增长对产值增长的贡献度。

（2）设施农业（种植业）面积。设施农业调查中，蔬菜设施面积要和蔬菜产量统计表的数据相匹配。

3.趋势分析检查。对于上报的统计资料，增速过高过低的指标，要重点说明经济现象的原因，并结合农业发展宏观情况进行分析。

4.原始数据中偶然因素、特殊因素、不可比因素的检查。在对农业统计调查原始数据资料来源的准确性和真实性检查确认后，对其中的偶然因素、特殊因素、不可比因素进行分析。

5.外部因素变动影响检查。农业统计调查的主要数据的增减变化趋势和幅度除了与宏观大环境有密切联系外，往往更直接地受当地政府的政策措施、报告期的自然气候条件、严重灾情、市场价格变动等外部因素的影响。

三、组织实施

各县农业统计调查部门，应严格执行现行农业统计调查制度规定，保障人员力量，加强业务培训。需配备相应的统计调查人员，明确专业人员的工作内容和职责范围。内对下一级农业统计业务培训不少于一次。