❶ 低数据模式什么意思
低数据模式是苹果最新的 iOS13 网络设置中新增的一个开关。
从苹果官方描述来看，“低数据模式”主要可以帮助 iPhone 上的应用减少使用网络数据。大概意思就是，开启低数据模式后，系统会减少 iOS设备 后台未使用的应用刷新数据，可以节约没必要的流量浪费，还能减少设备的功耗、增强续航能力。
对于iOS13设备，开启低数据模式，主要作用是屏蔽一些没必要刷新的应用，节约更多流量使用，另外还有减少设备功耗，提升续航的作用。该功能并不会影响到信息推送，也不会降低网速，果粉用户不用担心网速这一点。
对于，想要节省流量、减少设备功耗，可以放心开启“低数据模式”这个功能。
如何开启
1、首先点击手机桌面中的设置，如下图所示。
❷ 信效度怎么降低
01
提高信度的方法
方法1：适当增加同质的题目来增加量表的长度
方法2：问卷题目设置的难度适中
方法3：测验的时间够充分
02
提高效度的方法
方法1：确定好量表的假设结构维度，编好每个问题题目
方法2：保证回收量表的质量和数量，题目数量与被试样本数量之比最好是1:5
方法3：适当增加同质的题目来增加量表的长度
03
使用成熟问卷
建议使用现成成熟问卷，或者稍加改动后使用。因为，也有少数人觉得修改一些没有问题，然后导致问卷逻辑有问题，最终造成信效度较低甚至不达标，辛苦收集的数据白白浪费掉。
04
小范围测试问卷
发放正式问卷之前，最好有一次试测，即便小范围收集几十个样本，然后跑一下数据，看看信效度和其他分析的大致情况。
05
剔除无效样本
只要真实收集问卷，无效样本量会很小，但严格来讲，并为了保障结果更好的满足预期，需要剔除无效样本。
❸ 提高数据质量的步骤和措施
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。
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。
❹ 浅谈如何保证统计数据的质量
统计数据的质量管理也称统计数据质量控制,是指为了保证数据达到应有的质量标准,从组织、方法、技术等方面对统计数据的误差,进行预防、控制、检查和校正的活动。统计数据的质量主要指统计数据的准确性。数据数据的质量管理贯穿于统计活动的全过程,统计数据质量的高低,直接影响统计分析的科学性和决策性。一、影响数据质量的多元因素数据数据的取得是通过向调查单位搜集大量的原始资料,同时也包括搜集经过加工整理过的次级资料,在规定的时间内,综合运用不同的调查组织方式进行全面或不全面的调查,取得的统计数据数量庞大,汇总整理可能需要大量的人员参与,对数据进行采集、存储,经过加工、传输等环节整理汇总而获得。统计数据形成过程中,造成统计数据误差的因素很多。比如统计基础工作不规范,原始记录混乱,统计台账不健全;核算手续不严,计量检测工具不全;在手工整理、电脑过录、统计调查数据处理软件使用过程中统计人员业务能力参差不齐;现行统计方法制度中某些指
❺ 数据入库质量控制的方法实现
数据库数据质量是数据库的生命，再好的入库数据质量控制的方法，如果得不能贯彻和执行，也不能保证入库数据的正确性。所以，基于上述入库数据质量控制思想，研发了航空物探数据库数据采集软件（图5-3），强制数据入库工作按规范化的流程执行，保证数据库数据质量。
数据采集软件包括数据导入录入、数据检查、数据编辑、数据归档入库等功能，为了方便数据采集人员工作，把本系统应用软件中的数据查询统计和数据制图功能也集成到该软件中。各部分功能分述如下。
图5-3 数据库数据采集软件结构
一、创建项目树
航空物探勘查项目工作一般分为航空物探生产测量、数据处理和地质解释3个阶段，野外生产测量和数据处理完成之后分别编写航空物探生产报告和数据处理报告，通过评审后须上交测量资料和处理后的数据。此时，地质解释工作正进行。
航空物探科研项目工作一般是分课题（二级项目）、课题分子课题（三级项目）等进行的。级别低的项目总是最先完成，然后评审和上交资料；级别较高的项目较后完成，一级项目最后完成，最后上交资料。
如果把勘查项目的3个阶段当成3个课题（事实上的确如此，只是习惯上不这样叫），勘查项目和科研项目不仅在工作形式上是一致的，资料上交的次序也是相同的（图5-5）。这种按项目完成的先后次序进行项目资料归档方式，在资料人工管理人工服务时代，人们并没有觉得有什么问题。只是，资料管理方式的变革，人们对资料服务提出了更高的要求，希望资料信息化管理不要再忽视不同级别项目间的关系信息。
这种关系与计算机磁盘文件管理的目录间关系是相似的，目录等同于项目，子目录等同于子项目。目录、子目录间的关系似树形结构，称为目录树；项目、子项目间的关系也似树形结构，称之为项目树。有计算机常识的人都知道，按照一定的方式建立目录树，把文件存在相应目录下，不仅文件管理更有条理，用户查找文件的速度也成倍提高。因此，本系统采用项目树方式来管理项目资料。该管理方式符合人们的思维习惯，资料查询更方便。
图5-4 数据库数据采集软件主界面
图5-5 不同级别项目资料归档次序图
在新项目数据导入或录入数据库之前，须先创建项目树。建项目树与在磁盘上创建文件目录相似，按项目（目录）、子项目（子目录）顺序创建，不能倒行逆施。然后，按项目导入或录入数据。图5-6为创建项目树界面。用户在父项目的下拉框中选择新建项目的父项目（一级项目为null），再填写项目的档案号等信息后，按“确定”创建项目树的根项目（一级项目），或项目树的一个节点（子项目），并自动为项目分配一个项目标识号，作为识别项目和项目资料的唯一标志。
图5-6 创建项目树功能界面
二、数据录入和导入
项目数据进入数据库有数据录入和数据导入两种方式。数据录入方式是使用系统的数据录入界面将数据直接录入到数据采集库中。若用户已按入库数据接口标准要求整理好入库数据，可采用导入方式将数据导入到数据采集库中。其实，这两种方式没有本质上的差别。例如，项目概况数据、空间要素类（岩石物性、异常、解释评价）属性数据等都必须是人工录入的，区别是谁来录入?资料整理人员，还是数据采集人员?这不属本系统的研究范畴，系统支持这两种数据入库方式。
因数据库的每张表所包含的信息不同，所以每张表都应有独立的数据录入界面（录入、浏览、编辑数据）。加之用户查询界面、数据统计界面，1张数据库表需要3个用户界面。本系统共有地球物理数据库表31张，按照常规做法需要开发93个用户界面。随着航空物探技术发展，可能在数据库表中增加新的信息，或新增数据库表，都需要通过修改软件代码来满足新的需求。该方法不仅软件研发和测试工作量大，后期软件维护工作量也很大。
为此，本系统研究出根据数据库表的描述信息动态生成用户界面的方法，此方法具有很好的通用性，对数据库的所有表均适用，有效地降低了软件开发工作量，方便了后期软件维护。图5-7是使用该方法动态生成的项目概况数据录入界面，用于项目概况数据的录入和编辑。
图5-7 项目概况数据的录入定制界面
该方法是将数据库表的描述信息存储在资料库中的库表属性清单表中，在运行时系统根据数据库表名称从库表属性清单表和其相关的数据字典表中提取该表对应的字段信息，然后调用界面定制函数，根据界面类型（录入、浏览、修改、简单查询）动态生成相应的界面。
由于数据库表包含的字段数相差较大（多的近30个字段，少的不到10个字段）、同一表的字段类型不同（有字符串、数字、时间、大字段）、字段数据类型长度不一（有的字段长度为200个字符，有的只有1个字符），同时库表的相关字段在界面上相邻摆放较合适，针对这些问题在界面定制时采取以下策略：
1）对库表字段分组，并为每组取一个合适的名字。在定制界面上，同组的字段摆放在同一张卡片中，组名作为卡片名。
2）字段值来源于数据字典表的数字型字段，用组合框显示其值，组合框中内容从数据字典表提取。用文本框显示其他数字型字段、字符串型字段值。
3）根据定制界面上父控件的尺寸、字段名称、字段数据类型长度确定其对应控件的位置和大小，控件的布局遵循一行最多显示两字段的原则。
不同类型界面的定制方法大同小异，因此采用了同界面定制代码，只是在个别地方根据需要相关处理。例如，对于大字段型的字段，如果界面定制类型为“录入”，则其对应文本框后的命令按钮为打开文件。如果界面定制类型为“浏览”，则其对应文本框后的命令按钮为浏览大字段值。
三、入库前系统检查
入库数据进入采集数据前，系统对其进行唯一性检查、缺项检查和数据类型检查，即入库前系统检查。
唯一性检查：航空物探资料库是航空物探数据的最终目的地，但可能会有部分项目数据因没有通过质量检查而滞留在采集库中。在进行新的项目数据采集过程时，为了避免项目数据2次入库，在其进入采集库前需要进行唯一性检查。方法是用入库数据每条记录主键作为查询条件，查找资料库和采集库中相对应的库表是否存在有相同的记录。例如，黄海北部海域航空磁测普查（项目标识号AGS011978000251），在项目概况数据导入采集库时，根据项目概况数据库表的项目标识号（主键）在采集库和资料库的相应表中查找是否有相同的项目标识号存在：若资料库中存在，说明该项目数据已归档；若采集库中存在，该项目数据已被导入采集库中待检，不需再次导入。
缺项检查：入库数据的字段数必须等于相应数据库表的字段数，比数据库表字段数多或少都不能通过缺项检查。
数据类型检查：对入库数据所有字段数据进行类型检查。若是日期型数据，则检查数据格式（YYYY-MM-DD），YYYY、MM、DD是否为数字。若数字型数据，检查整数位和小数位的位数是否超过范围，整数位和小数位是否为数字。字符型数据，则检查字符串长度是否超限。
入库数据通过入库前系统检查后被存入采集库中，否则软件给出错误提示信息（图5-8）。采集人员根据提示信息纠正数据中存在错误，再新导入数据。
图5-8 入库前系统检查的错误提示
四、入库后系统检查
系统对进入采集库中的数据进行非空和可空检查、前后数据检查、相关数据检查、值域范围检查、选择范围检查，即入库后系统检查（图5-9）。
非空检查：入库数据指定字段的值不能为空，如所有数据库表的项目标识不能为空，项目名称、项目参加单位名称、参加人员名称都不能为空。
可空缺项检查：入库数据指定字段的值在有一定条件下可以为空，例如当勘查项目概况表记录方式字段的值为打点记录或纸卷模拟记录时，航磁数据的采样率为空。若为数字收录，航磁数据的采样率不能为空。
前后数据检查：检查入库数据指定字段与其父表中相同字段数据的一致性，如项目参加人员表中的项目标识必须与项目概况信息中的项目标识相同。
图5-9 入库后系统检查
相关数据检查：检查相关表中相关字段数据对入库数据指定字段的约束，如项目概况信息中有项目的起始日期和完成日期两个字段，那么项目人员参加项目工作的起止日期都必须在项目的起始日期和完成日期之间。
值域范围检查：入库数据指定字段的数值必须是在设定的值域范围内，如勘查项目概况中的调机小时设定在0和100 h范围，若超过此范围，调机小时数据有错误。
选择范围检查：入库数据指定字段的数值必须是一个已知数据集合的元素之一，如项目成果评价只能在优秀、良好、通过和不合格4个选项中择其一。
根据选定的库表名提取该库表各个字段的检查规则，逐条记录进行前后数据检查、相关检查、值域范围检查、选择范围检查。发现错误，把错误记录暂存在内存中，继续进行下条记录检查，至所有记录检查完。把错误写入检查日志表（若有相同检查日志记录，则先备份到检查日志备份表后再删除，以便查看数据入库不通过的历史轨迹）；否则，写入一条系统检查通过的日志记录。再进行另一张表的系统检查，所有库表全部检查后，若有错误，系统给出错误提示信息。
五、拓扑检查
航空物探解释数据和评价数据为空间要素类数据，入库时要进行拓扑检查（表5-6，图5-10）。检查各要素类之间相互位置关系的正确性。
以油气远景评价数据集为例说明拓扑检查。检查规则是局部构造异常位置应位于油气远景评价区的某一分布区内，油气远景评价区之间不以有重叠。若发现错误，把检查的错误日志暂存在内存中，继续进行拓扑检查；检查完成后，把错误写入检查日志表。没有发现拓扑错误写入一条通过拓扑检查的日志记录。
表5-7 解释数据和评价数据拓扑检查规则表
图5-10 拓扑检查空间数据源列表界面
六、文件比较检查
通过入库后系统检查和拓扑检查的入库数据，系统将对其进行与原数据文件比较检查，保证数据的一致性。所有的入库数据均须与原数据文件进行比较检查。
根据项目标识号和库表名从采集库中提取相应的数据，若存在数据字典代码，则将其替换文字字符，存放在Oracle临时表中；打开本地路径下原数据文件，逐条记录对比。若有不匹配的记录，显示提示信息，并在日志库中写一条检查日志。
七、人工检查与复核
经过系统检查、空间拓扑检查，以及文件比较检查后，还必须进行人工检查和人工复核检查。人工检查是用原表格数据、空间属性数据、解释评价数据、图件、文字报告（含软件源代码）与采集库中相应的各类数据进行人工比对。若有原始纸质图件，则需从采集库中提取相应的数据使用相同软件相同绘图参数绘图，并加以比较。若人工检查发现错误，写明错误原因（图5-11），保存日志。
图5-11 填写人工检查结果界面
人工复核检查与人工检查过程完成一样，只是人员不同。
八、系统归档检查
在入库数据归档到资料库之前，系统对归档项目数据的完整性进行检查，即归档检查。系统根据归档项目的类别、工作性质、测量方法及归档阶段，定义了项目资料归档对照表，该表记录每类项目各个归档阶段的项目资料清单和资料的归档标识。在资料归档时，系统检查项目资料的归档标识。若为非空，说明该资料必须归档；若为空，说明该资料可归档，从而保证了数据库中的项目资料完整性。
如区域航空磁力勘查项目资料归档分为3个阶段（图5-12），第一阶段是生产测量资料归档，航空磁力勘查项目概况（项目概况、勘查项目概况、航磁概况）信息、测区信息生产报告必须归档。第二阶段是数据处理资料归档，航迹线数据、航磁数据、数据处理报告必须归档。第三阶段是地质解释资料归档，项目概况信息、岩石磁性数据、图件数据、文字数据、断裂构造和区域构造单元必须归档。
科研项目资料归档时，根据项目标识号及项目级次，确定该项目是否有子项目，以及子项目资料是否已全部归档。在所有子项目资料全部归档后，使用项目资料归档向导（图5-13）进行该级次的项目资料归档。如果项目属保密项目，系统同时对归档数据进行加密。数据成功归档后，系统删除采集库中已归档数据，并把各种检查日志存放到备份日志表中，以备检查。
图5-12 勘查项目资料归档示意图
图5-13 项目资料归档向导
❻ 我家有个高斯贝尔锅，中星6B的，信号强度70%左右信号质量o%咋办啊 咋调啊
可以下载个寻星精灵计算本地三大角，对比图片，用河北卫视或者东南卫视寻星，高频头对准锅心，高频头零刻度水平。按信息键，出现信号强度和信号质量信息条，先调仰角，把信号强度调到最高，再调方位角，（一般是正南稍偏东或西，这和你当地经度有关），出现信号质量，并调到最高，再换到湖南广东等信号弱的台，把信号调到最高，（此时可以微调极化角，方位角和仰角，直到把台收全）
❼ 如何提高数据质量
如何提高数据质量
大数据时代带来了海量、多样、非结构化的数据，我们得以进行更加广泛且深入的分析，但这必须建立在高质量的数据上才有意义。本期以企业级的视角，介绍数据质量的评价、提升与监控。
大数据的时代，数据资产及其价值利用能力逐渐成为构成企业核心竞争力的关键要素;然而，大数据应用必须建立在质量可靠的数据之上才有意义，建立在低质量甚至错误数据之上的应用有可能与其初心南辕北辙背道而驰。因此，数据质量正是企业应用数据的瓶颈，高质量的数据可以决定数据应用的上限，而低质量的数据则必然拉低数据应用的下限。
数据质量一般指数据能够真实、完整反映经营管理实际情况的程度，通常可在以下几个方面衡量和评价：
准确性：数据在系统中的值与真实值相比的符合情况，数据应符合业务规则和统计口径。常见数据准确性问题如：
与实际情况不符：数据来源存在错误，难以通过规范进行判断与约束;
与业务规范不符：在数据的采集、使用、管理、维护过程中，业务规范缺乏或执行不力，导致数据缺乏准确性。
完整性：数据的完备程度。常见数据完整性问题如：
系统已设定字段，但在实际业务操作中并未完整采集该字段数据，导致数据缺失或不完整;
系统未设定字段：存在数据需求，但未在系统中设定对应的取数字段。
一致性：系统内外部数据源之间的数据一致程度，数据是否遵循了统一的规范，数据集合是否保持了统一的格式。常见一致性问题如：
缺乏系统联动或联动出错：系统间应该相同的数据却不一致，缺乏必要的联动和核对。
及时性：数据在采集、传送、处理等环节快速支持应用的程度，考察数据的时间特性对应用的满足程度。及时性关系到系统能否在规定的时间内获取到系统需要的特定时间产生的数据，以完成系统功能。常见及时性问题如：
缺乏时效性：未按照规定的数据更新时间要求对数据进行更新。
可用性：用来衡量数据项整合和应用的可用程度。常见可用性问题如：
缺乏应用功能，没有相关的数据处理、加工规则或数据模型的应用功能，获取目标数据;
缺乏整合共享，数据分散，不易有效整合和共享。
其他衡量标准再如有效性可考虑对数据格式、类型、标准的遵从程度，合理性可考虑数据符合逻辑约束的程度。此前一项对某企业数据质量问题进行的调研显示常见数据质量问题中准确性问题占33%，完整性问题占28%，可用性问题占24%，一致性问题占8%，在一定程度上代表了国内企业面临的数据问题。
提高数据质量的首要任务是定义一套标准化的数据规范，对具体数据项的定义、口径、格式、取值、单位等进行规范说明，形成对该数据项的具体质量要求。依托这套规范作为衡量和提高数据质量的标尺，可在数据采集、加工和应用的各环节对关键数据项进行预防性或监测性的核检。广义的企业级数据字典可以作为数据标准化规范的载体，对企业运营过程中涉及的数据项名称、业务定义和规则等要素进行收录、规范和编制，对数据项描述信息进行标准化处理，统一定义对安全性和数据质量的要求，进而为业务运营提供可靠的数据服务、提高整体数据质量奠定基础。理想情况下广义的企业级数据字典是完备的，企业各系统全部数据项都被数据字典收录，不存在同名不同义或同义不同名的情况。与此相对，狭义的数据字典通常是针对单一系统的技术属性标准，为单一系统的开发和应用服务。
企业级数据字典通常分为三层：数据项、值域和域取值。数据项层面的规范主要包括名称、业务规则定义、数据安全要求和数据质量要求等。
数据项名称：包括数据项的中文名称、英文名称和英文简称，含义不同的数据项名称不同，物理数据库应沿用数据字典定义的全局唯一的英文简称对字段命名
业务规则定义：包括数据的业务含义、转换规则、加工规则等安全元数据：包含数据来源、所有者和访问权限等安全要求的定义
数据质量要求：在数据规范定义基础之上，提出满足业务需要的数据长度、格式、取值、数据处理、勾稽关系等要求，以此作为数据质量管理的落脚点
值域可细分为代码域、编码域、文本域、金额域、数值域、时间域等。例如“出生地”数据项对应值域为“行政区划”代码域，引用国家标准GB-T2260-2016《中华人民共和国行政区划代码》，对应的域取值为该国标定义的代码表。再如“借记卡号”数据项对应值域为“19位卡号”编码域，定义16位卡号和19位卡号两种编码方式，不需列举对应具体的域取值。
数据质量管理是指在数据创建、加工、使用和迁移等过程中，通过开展数据质量定义、过程控制、监测、问题分析和整改、评估与考核等一系列管理活动，提高数据质量以满足业务要求。数据质量管理工作遵循业务引领的原则，确定重点质量管控范围，并动态调整阶段性管控重点，持续优化。可按照“谁创建、谁负责;谁加工、谁负责;谁提供、谁负责”的原则界定数据质量管理责任，由数据流转环节的各责任方对管辖范围内的数据质量负责。对数据质量规则优先采取系统程序的自动化控制措施，并尽可能前移管控点，从源头上控制数据质量。
数据质量监控点通常针对关键数据项设置实施，定义数据质量监控规则，生成监控报警，按严重性等级分级报告，由相应层级进行处理和响应。关键数据项根据经验判断，一般影响较广如涉及多业务条线，或应用于关键业务环节如合约签订、会计核算、绩效分析、产品定价、资金收付等，或应用于内部经营管理、对外信息披露和行业监管要求，例如财务报告数据和新资本协议实施中明确提出的重要指标项。
数据质量监控点的控制手段分为预防型和监测型：
预防性控制防止错误数据的产生，一般部署在数据采集点，用于控制手工输入的源数据，以及批量导入的源数据校验：
数据输入校验：例如贷款利率的输入校验;
数据阈值：例如数据非空，数据取值超出值域定义合理范围，数据格式不符合标准等;
质量控制方式：系统自动校验/双人手工复核;
系统校验方式：强制，如不符合规则无法通过。
监测型控制监测错误数据，发现数据质量问题进行报警。一般部署在数据加工和应用环节，验证数据完整性、一致性和准确性等：
数据输出校验：例如贷款余额总分核对
数据一致性：例如交易头寸与总帐系统记录的交易头寸一致
质量控制方式：系统自动校验
系统校验方式：非强制，错误及差异提示
对选定的关键数据项，需定义数据质量规则以及数据质量等级。数据质量等级可利用“阈值”和“容忍度”进行分级：
良好：数据项质量评分高于“阈值”
可容忍：数据项质量评分低于“阈值”，但高于“容忍度”
报警：数据项质量评分低于“容忍度”
严重报警：数据项的质量问题将带来非常严重的影响，人工经验判断
关键数据项监控点的详细信息应在企业级数据字典中维护更新，与其开发、实施和测试情况保持同步。
在进行数据质量分等级报告及响应纠错时应遵守如下原则：
及时性。对导致数据质量等级进入“可容忍”、“报警”和“严重报警”状态的数据质量事件能够及时发现、报告和处理;
规范性：针对分级别的数据质量问题，汇报至利益相关方，配置相应资源;
高效性：数据质量问题，在分级别规定时间内被解决。应按照“可容忍”、“报警”和“严重报警”酌情规定响应时间;
有序性。在开展数据质量分等级报告工作时，应有序上报、统一领导、分级负责。
部署在UDP层面的数据质量监控程序实时或定期监测关键数据项的质量，对其数据质量进行评分，通过比较该监控点的“阈值”和“容忍度”，将数据质量进行分级，对于非“良好”的评价结果，数据质量监控程序将发送报警消息通知数据质量管理人员。报警消息内容包括问题定位头文件和具体描述。数据质量管理人员根据报警信息调查问题数据项，验证报警内容，生成预警信息通知下游用户，同时填制纠错工单通知相关责任人员。相关责任人员依据纠错通知提示的具体内容，开展数据质量问题调查，提出数据质量改进需求和解决方案，由实施运维团队在数据应用层面修正，或在数据采集和集成层面修正。若纠错告警问题由数据质量要求过于严苛或控制规则错误引起，应修改关键数据项清单及其相关监控规则，并由实施运维团队修改或取消已部署的对应监控点。
❽ 数据库的质量控制
一、质量保证控制体系
在数据库建设过程中，各工作单位和计划项目综合组均制定了相应的质量保证体系和措施，从资料的来源、整理录入、检查汇总层层严格控制。质量保证控制体系内容包括：质量保证组织体系和质量保证制度体系，组织体系和制度体系又由承担单位和计划单位综合项目组两套体系组成。承担单位按照本单位全面质量管理制度和办法建立了以全面质量管理办公室、项目组和工作组为核心的质量保证组织体系以及完整的质量管理制度体系。以计划单位为核心的综合项目组的质量保证组织体系是由计划项目负责人、工作项目负责人和工作组构成。建立了三级质量检查监控体系：一是数据库工作人员的自检和互检；二是承担单位项目组组织的质量抽检；三是计划项目综合组组织的阶段性质量抽检和验收。在各级检查过程中，对发现的问题都做了详细的记录，并进行了认真修改，保证了录入资料的准确性。
二、质量保证措施
（一）属性数据的质量保证措施
属性数据就是要真实地反映原始资料，质量保证措施最主要的就是质量检查、核对，形成录入→检查→修改→补充→汇总五个步骤的工作流程。每一项内容录入完成以后，录入人员必须将录入数据与原始数据进行校对，自检率为100%，发现问题及时解决之后，再开始下一项数据的录入。工作每告一段落，要进行互检，互检率也是100%；同时承担单位项目组进行质量抽检，抽检率为30%～50%；计划项目综合组的阶段性质量抽检和验收，抽检率为20%～30%。数据库工作人员平时工作有记录，每次检查有记载，发现的问题修改情况也有记录，做到出问题有据可查，责任有人承担，确保数据录入的准确和可靠。同时，还制定了安全防范措施，即防计算机病毒破坏、防数据库数据误删除、防蓄意破坏。
（二）图形数据的质量保证措施
1.地理底图质量保证措施
本次使用的数字地理底图是国家测绘局1∶25万地理要素图，利用Map GIS的裁剪功能以松嫩平原界线为范围边界裁剪而成，图层要素有外图廓、经纬网、境界线、水系、公路、铁路、等高线、高程点等，并依据2005年11月中国地质调查局颁发的《1∶25万地理底图编辑要求》和水环所提供的图库进行了修编。原地理底图自带图库与水环所提供的图库有很大差别，都按图层及图元参数一一替换图案号及更改参数，保证了更换图库前后地理底图所示内容的一致性。
2.成果图件数字化质量保证措施
成果图件均由编图人员在喷绘的地理底图上绘制，然后采用300 dpi以上的分辨率进行扫描，提高了栅格文件的清晰度，减小了误差；制图人员利用Map GIS将图像配准到已矢量、修编好的地理底图上，所有经纬网交叉点都作为控制点采集对象，保证了图像配准的精度；矢量过程中窗口放大到40倍，鼠标跟踪输入；各类成果图件中松嫩平原边界在空间上严格重合，在面元建立拓扑时，不能作结点平差，分区线元与边界相交处分区线元用延长靠近母线、母线加点功能，在此基础上建立拓扑关系形成面元，保证了公共边界线元空间拓扑的一致性；对不同成果图件有相同要素的，要将其单独提取图层，根据图件要求予以增加，保证了不同图件中相同内容的一致性。通过上述工作方法，使图件数字化质量得到有效的控制。
矢量化后，喷出彩图检查图元信息，图元信息检查是保证图形数据质量的关键，这项检查工作以自检为主，检查都在两遍以上。图形属性数据通过MAPGIS属性管理系统输入完成，其属性字段按照《地下水资源调查评价数据库标准》要求填写。
3.提高数据库工作人员的质量意识
人是保证质量的主动因素，提高数据库工作人员的质量意识是保证数据库质量的重要措施，因此在数据库建设过程中，无论是承担单位，还是综合项目综合组都开展了提高质量意识的重要性教育，使每一个工作人员在思想上重视数据库质量，在行动上保证数据库质量。
❾ 怎么用格式工厂降低MP4数据速比特率
解决办法:
打开你的工厂，按左列表里的“视频”，将所有视频转到MP43的输出配置，点击里面的“屏幕大小”，在右边列表选好想要的，通常是“缺省”。双击“比特率”，一般都是300－550之间每秒桢数同上，设好桢数下面就要选好“音频流”里的“采样率”和“比特率。
如果让它默认的话，容量是比较大的，而且音质方面只用外放的话，128和64是感觉不到有什么区别的，建议用44100与64，这样就会是默认的音频容量的一半值。
点击左边的“另存为”，然后可以起一个名字，按“确定”返回就可以按“添加文件”，选择你要转的文件选下面的“输出文件夹”，点右上角的确定，然后就可以选择想要的比特率了。
比特率是指每秒传送的比特(bit)数。单位为bps(Bit Per Second)，比特率越高，传送数据速度越快。声音中的比特率是指将模拟声音信号转换成数字声音信号后，单位时间内的二进制数据量，是间接衡量音频质量的一个指标。 视频中的比特率（码率）原理与声音中的相同，都是指由模拟信号转换为数字信号后，单位时间内的二进制数据量。信道编码中，K符号大小的信源数据块通过编码映射为N符号大小的码字，则K/N成为码率，其中假设编码前后的符号表没有变化。
❿ 大数据时代如何做好数据治理
企业数据分析系统的数据来源是各个业务系统或手工数据，这些数据的格式、内容等都有可能不同。如果不进行数据治理，数据的价值难以发挥。只有对数据标准进行规范，管理元数据、数据监控等，才能得到高质量的数据。得到规范的数据后，才可在此基础上进行主题化的数据建模、数据挖掘、数据分析等。
2013年被众多的IT人定义为中国的大数据元年，这一年国内的大数据项目开始在交通、电信、金融部门被广泛推动。各大银行对Hadoop的规划、POC尤其风生水起，带动了一波大数据应用的热潮，这个热潮和当初数据仓库进入中国时的2000年左右很相似：应用还没有想好，先归集一下数据，提供一些查询和报表，以技术建设为主，业务推动为辅。这就导致了这股Hadoop热潮起来的时候，传统企业都是以数据归集为主的，而BAT这样的企业则天生以数据为生，早早进入了数据驱动技术和业务创新的阶段。
随着Hadoop技术的提升，数据如何进来，如何整合，开展什么样的应用都已经有了成熟的案例，可是，同传统数仓时代一样，垃圾进垃圾出，如何破？相比传统数仓时代，进入Hadoop集群的数据更加的多样、更加的复杂、量更足，这个数仓时代都没有处理好的事情，如何能够在大数据时代处理好，这是所有大数据应用者最最期盼的改变，也是大数据平台建设者最有挑战的难题：数据治理难的不是技术，而是流程，是协同，是管理。 睿治数据治理平台平台架构
元数据：采集汇总企业系统数据属性的信息，帮助各行各业用户获得更好的数据洞察力，通过元数据之间的关系和影响挖掘隐藏在资源中的价值。
数据标准：对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准，并通过标准评估确保数据在复杂数据环境中维持企业数据模型的一致性、规范性，从源头确保数据的正确性及质量，并可以提升开发和数据管理的一贯性和效率性。
数据质量：有效识别各类数据质量问题，建立数据监管，形成数据质量管理体系，监控并揭示数据质量问题，提供问题明细查询和质量改进建议，全面提升数据的完整性、准确性、及时性，一致性以及合法性，降低数据管理成本，减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。
数据集成：可对数据进行清洗、转换、整合、模型管理等处理工作。既可以用于问题数据的修正，也可以用于为数据应用提供可靠的数据模型。
主数据：帮助企业创建并维护内部共享数据的单一视图，从而提高数据质量，统一商业实体定义，简化改进商业流程并提高业务的响应速度。
数据资产：汇集企业所有能够产生价值的数据资源，为用户提供资产视图，快速了解企业资产，发现不良资产，为管理员提供决策依据，提升数据资产的价值。
数据交换：用于实现不同机构不同系统之间进行数据或者文件的传输和共享，提高信息资源的利用率，保证了分布在异构系统之间的信息的互联互通，完成数据的收集、集中、处理、分发、加载、传输，构造统一的数据及文件的传输交换。
生命周期：管理数据生老病死，建立数据自动归档和销毁，全面监控展现数据的生命过程。
数据安全：提供数据加密、脱敏、模糊化处理、账号监控等各种数据安全策略，确保数据在使用过程中有恰当的认证、授权、访问和审计等措施。
建立完整的、科学的、安全的、高质量的数据管控技术体系，是首要的任务。作为数据管控的基石，为了更好支撑后续工作的开展，技术体系必须一步到位，是功能完备、高质量、高扩展性的，而不是仅实现部分功能，或者功能不完善的“半成品”。
叠加更多业务数据、细化数据业务属性与管理属性、优化与调整数据管控流程，尤其是适应未来的现代企业数据管控制度的建立完善，是逐步积累推广、不断磨合改进的长期过程。这些工作应及早启动，并成为后续大数据平台建设工作的重点。
谈大数据时代的数据治理 当前要做的是功能框架的完善，而完善的着力点则是“数据资产目录”：用资产化的视角来管理一个企业的数据，只有把数据作为资产来认识和管理，大数据项目才能达成预期，也能够治理好。大数据时代带来的价值，个人认为主要有两个，一个是技术架构，主要是架构理念的进步，另外一个更重要的则是对数据的重视。大数据时代是数据的时代，IT向DT转型，不单单是BAT，所有的IT公司，未来都在数据这两个字上。
对于一个企业来说，把数据作为资产，才是建设大数据的最终目的，而不是仅仅是因为Hadoop架构带来性价比和未来的扩展性。当一个企业把数据作为资产，他就像管理自己名下存折、信用卡一样，定期梳理，无时无刻不关心资产的变化情况，关注资产的质量。
而资产目录就是管理资产的形式和手段，他像菜单一样对企业的资产进行梳理、分门别类，提供给使用者；使用者通过菜单，点选自己需要的数据，认可菜单对应的后端处理价值，后厨通过适当的加工，推出相应的数据服务；这是一个标准的流程，而这些流程之上，附着一整套数据管理目标和流程。
大数据平台以数据资产目录为核心，将元数据、数据标准、主数据、数据质量、数据生命周期、数据轮廓等信息在逻辑层面关联起来，在管理层面上整合成统一的整体，构建起数据管理体系，全面的支持数据服务等具体应用。
大数据平台实现了数据存储、清洗和应用。在数据汇入和汇出的过程中，需要对数据的元数据进行统一记录和管理，以利于后续的数据应用和数据血缘分析。数据质量一直是数据集成系统的基础工作，对数据的各个环节设置数据质量检查点，对数据质量进行剖析、评估，以保证后续应用的可信度。
在数据收集的过程中，随着数据维度、指标的聚集，如何找到所需的业务指标及属性，并且评估相关属性的业务及技术细节，需要对收集的所有数据进行业务属性，并进行分类，建立完善的数据资产目录。
数据资产目录是整个大数据平台的数据管理基础，而数据资产目录由于数据的多样性，在使用的过程中，必然涉及数据权限的申请、审批管控流程，而管控流程的建立依赖于相应岗位的设立和对应职责的建立。
大数据平台的数据管理架构规划，通过数据物理集中和数据逻辑整合，彻底摆脱企业“数据竖井”的困境。大数据平台数据管理架构分为功能架构、流向规划和数据架构三个层面。
数据管理功能架构：借鉴DAMA数据管理和DMM数据成熟度理论，着眼于数据管理技术和数据管理流程融合，组织数据管理功能。
数据流向规划架构：规划整个大数据平台的数据流向，并在数据流入、数据整合、数据服务的具体环节实现精细化管理。
数据管理的数据架构：以数据资产目录为核心，数据项为最小管理单元，将技术元数据（实体、属性和关系）、业务元数据和管理元数据（数据标准、主数据、数据质量、数据安全）融合为彼此紧密联系、密不可分的整体，共同构成精细化管理的数据基础。
数据管理在整个大数据平台不仅仅是一个主要功能模块，它还是整个企业层面数据治理的重要组成部分，它是技术和管理流程的融合，也需要合理管控流程框架下组织机构之前的协调合作。如何利用统一的数据管理模块对企业所有进入到数据湖的数据进行有效管控，不单单取决于数据管理模块本身，也取决于元数据的合理采集、维护，组织结构及制度的强力支持保证。
谈大数据时代的数据治理 大数据平台数据管理参照了DAMA对于数据管理的九个管理目标，并进行裁剪，并对部分管理目标进行了合并，并参照了CMMI制定DMM数据成熟度目标，采用循序渐进，逐步完善的策略对管理目标进行分阶段完成，制定完整的管控流程和数据治理规范，以便持续的对数据进行管理，递进实现DMM定义的成熟度目标。
亿信睿治数据治理管理平台和DAMA的对应关系如下：
谈大数据时代的数据治理 大数据平台数据管理的核心内容是数据资产目录，围绕数据资产目录的数据流入、数据整合、数据服务都是数据管理的核心。数据管理主要管理数据的流动，以及管理流动带来的数据变化，并对数据底层的数据结构、数据定义、业务逻辑进行采集和管理，以利于当前和未来的数据使用。为了更好的对数据进行管理和使用，制度层面的建设、流程的设立必不可少，同时也兼顾到数据在流动过程中产生的安全风险和数据隐私风险。
因此数据管理介入到完整的数据流转，并在每个节点都有相应的管理目标对应，整个数据流框架如下图所示：
谈大数据时代的数据治理 企业在建制大数据平台的同时，对进入数据湖的数据进行梳理，并按照数据资产目录的形式对外发布。在发布数据资产之后，则对进出数据湖的数据进行严格的出入库管理，保证数据可信度，并定期进行数据质量剖析检查，确保数据资产完善、安全、可信，避免“不治理便破产”的谶言。