如何确保数据信息的准确性完整性

1. 保证数据完整性有哪些技术

保证数据完整性有的技术、实体完整性将行定义为特定表的唯一实体。实体完整性强制表的标识符列或主键的完整性（通过索引、UNIQUE 约束、PRIMARY KEY 约束或 IDENTITY 属性）。域完整性
域完整性是指给定列的输入有效性。强制域有效性的方法有：限制类型（通过数据类型）、格式（通过 CHECK 约束和规则）或可能值的范围（通过 FOREIGN KEY 约束、CHECK 约束、DEFAULT 定义、NOT NULL 定义和规则）。引用完整性
在输入或删除记录时，引用完整性保持表之间已定义的关系。

2. 做数据分析如何保障数据的准确性

从业多年，在数据准确性上摔过不少跟斗，总结了一些切实有效的方法，能够帮你尽可能的规避错误，确保数据的准确性，分享给大家

虽然看上去，数据分析师是掌握数据资源的人，但从数据的生产流程来看，数据分析师其实位于数据的下游，数据需要至少先经过采集环节、清洗环节、存储环节才能被数据分析师拿到，甚至有的体量特别大的数据，他的调取和处理环节也不能被数据分析师控制。所以，想要最终做出的数据不出错，那就要先确保我们的数据上游是准确的。

虽然数据上游一般是由其他业务或技术人员负责，但数据分析师也可以通过提需求或生产过程参与的方式，对数据上游进行管理：

“大包小包过机安检”只要你坐过北京的地铁，相信这句话一定耳熟能详，为了确保所有旅客不把易燃易爆等危险品带入地铁内危及他人安全，地铁在每个进站口设置安检站对所有过往人员物品进行检查。虽然避免数据错误的最主要方法就是检查，但全流程无休止的数据检查显然是费时费力且效率低的，我们其实也可以在数据流入流出的关键节点设立“安检站”，只在这个时候进行数据检查。

一般我会在这些地方设立“安检站”：

几种行之有效的检查方法：

除了上述成体系的错误规避手段外，几个日常的好习惯也可以让我们尽可能的离错误远一点：

以上，是确保数据准确的大致经验总结，几句最关键的话再重复唠叨一下：

数据处理的准确性校验一直是个难题，是否存在一些针对据处理准确性的通用做法呢？

下面是一些对于数据进行计算处理后，保证数据准确性的个人实践：

对于大部分数据来说，数据处理可以分为以下 五个步骤 ：

1.数据采集；2.数据传输（实时/批量）；3.数据建模/存储；4.数据计算/分析；5.数据可视化展示/挖掘

针对上面五点分别展开介绍：

一、数据采集

通常数据处理之前会有数据采集的过程，数据采集会涉及到多数据来源，每中数据来源由于格式等不一致，需要特殊处理。

1.针对不通的数据源，需要做到每个数据源获取 数据能够独立。

2.采集过程需要监控，传输之前如有条件，可以做到本地有备份数据，便于异常查找时进行数据比对。

二、数据传输（实时/批量）

数据源本地已经做到有备份的情况下，对于传输异常的时候，需要 支持重试 ，存储端需要支持去重。

三、数据建模/存储

数据存储可以针对结果集合进行冗余分类存储，便于数据进行比对,针对存储需要进行副本备份，同时数据可以考虑按生效记录进行叠加存储，支持回溯 历史 的存储结构进行存储。

四、数据计算/分析/挖掘

数据进行计算，分析的时候需要进行步骤分解，便于准确性的分析和统计

1.计算之前，支持测算，同时支持数据进行分批计算，需要能导出本批次清单基础数据（例如人员或者id），便于数据核对。

2.计算之中，支持快速少量指定的典型数据测算，支持选择，是否存储参与计算过程的全部的中间变量。

3.计算之后，可以选择，支持导出本次计算过程中的所有参与变量和中间变量参数，可以线下根据数据列表对应的参数，进行计算，从而进行数据准确性的核对。

计算过程中，支持针对有问题的数据ID进行染色，染色后的数据，所有的中间过程变量全部进行打印输出。

五、数据可视化展示

可视化挖掘过程，需要主要前台图形化界面的数据量

3. 实现数据完整性有那些方法

数据的完整性靠添加约束实现。实现完整性约束的方法依类别不同而不同。完整性约束可以分为两大类：静态约束和动态约束。

1、静态约束

静态约束是对数据库状态的约束，有可分为固定约束、隐含约束和显示约束。

2、固定约束

是数据模型固有的约束，如关系的属性是原子的，即满足INF的约束。固有约束在DBMS实现时已经考虑。

3、隐含约束

指隐含于数据模式中的约束，一般用数据定义语言（DDL）语句说明，并存于数据目录中。例如，域完整性约束、实体完整性以及参照完整性约束，都由相应的DDL语句说明。

4、显示约束

固有约束、隐含约束是最基本的约束，但概括不了所有的约束。数据完整性是多种多样的，且依赖于数据的语义与应用，这些约束只有显式地说明，故称显式约束。显式约束的说明一般有三种方法：

①用过程说明约束。这种方法不约束的说明和检验交给应用程序，应用程序中可以插入一些过程，以检验数据库更新是否违反给定的约束，如果违反约束，则回滚事务。检验约束的过程一般用通用高级程序语言编写，可以表达各式各样的约束。这是一种普遍方法。

②用语言说明约束。断言指数据库状态必须满足的逻辑条件。数据库完整性约束可以看成一系列断言的集合。为了表示约束，DBMS须提供断言说明语言。

③用触发子表示约束。触发子是一个软件机制，其功能相当于WHENEVERTHEN，即一旦给定条件成立，系统就引发相应的动作。利用触发子可以表示约束，以违反约束作为条件，以违反约束的处理作为动作。

动作不限于回滚事务，也可以给用户一个消息或过程。在系统中定义一批触发之后，就会监督数据库状态，一旦出现违反约束的更新，就会引发相应的动作。

5、动态约束

动态约束不是对数据库状态的约束，而是数据库从一个状态变为另一个状态时应遵守的约束，例如在更新职工表时，工资、工龄这些属性值一般只会增加，不会减少。动态约束一般也是显式说明的。

在上述约束中，固有约束必然实施，隐含约束在大部分现代DBMS中基本实施或部分实施，显式和动态约束只在个别DBMS中实施。

(3)如何确保数据信息的准确性完整性扩展阅读

知识点①：对数据操作语句来说，数据存储到数据库中，如果我们不对其进行分析和处理的话那么数据就是没有价值的，这种用户对数据中数据的操作大多数查询和修改的，修改包括了增加新的数据删除旧的数据以及更改已有的数据。

那么SQL语言提供了功能强大的数据查询以及修改功能，那么他的查询功能是html语言的核心功能，这是数据库中使用得最多的操作，那么查询语句也是SQL语言中比较复杂的一个语句。

知识点②：其实查询语句是数据库操作中最基本和最重要的女婿之一，它的功能是从数据库中检索满足条件的数据，查询的数据源可以来自一张表也可以来自多张表甚至是仕途，那么他的查询功能是由领航。

或者多煮几路组成的一个记录集合，并允许选择一个或多个字段来作为，输出字段了，查询语句的基本结构可以描述，在一些结构中，我们可以对指定的输出字段以及用于指定数据的来源，那么他有什么单表查询呢，数据源只设计一张表查询的话是为了帮助读者更好地理解SQL语句中的执行情况，这里指大部分查询语句均列出来返回了结果。

4. 如何确保数据的真实有效

如何确保计划统计管理的真实性和有效性
各位朋友，做为业主方要经常收集施工单位上报的各种进度数据、工程量等，但是施工单位经常上报的数据不及时准确，
怎么样才能保证统计数据真实性和有效性呢？请给位赐教

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智者明

由现场项目组或工程部加强承包商的周报（日报）管理，每周（关键工序统计到日，如：达因、试压包）要求承包商上报周报，包括：工程形象(设计、采购、施工、试车）、实物量、机具、投入劳动力、进度百分数、质量指标、HSE执行、存在问题、下周工作计划，等等。
月度报表就可以对照周报进行检查，至少减少承包商上报的数据不及时准确的问题，保证统计数据真实性和有效性，如果发现做假或失真，可以及时纠偏措施。
如果大部分承包商的数据都真实有效，则项目的统计众数也趋于真实有效。

让施工方做日报可能不容易实现（除非是管理相当严谨的施工方），大多数都做不到日报。但周报是必需的，否则不容易控制进度和质量，施工方也乐于接受，但关键质量控制点除外。

我说说我们单位的统计模式：
在施工前期建立相对完善的全项目进度计量系统，一般是按照施工工序排序，加载实物量和计量权重。在正式的施工中每天更新数据就ok了。这个工作量不是很大，关键是计量系统要做的严密并依据施工实际不断更新完善。该计量系统也可以作为进度款的申请依据。当然间断性的检查工作是必要的，可以检验施工承包方日报的数据准确性。我在这里一般不要求他们报周报，所有的数据一目了然。

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如何确保监测数据真实准确？
2014/5/12 10:00:13
作者: 许颖 孙俊杰 石来元
目前，监测数据造假主要是修改设备工作参数或破坏采样系统。且看青岛环境空气自动监测站点实现全市联网管理后
“截至目前，青岛市共设立了23个环境空气自动监测站，对大气环境中主要污染物进行连续的监测，判断大气质量是否符合国家制定的大气质量标准，做到了空气质量的全程监测。” 山东省青岛市环境监测中心站相关负责人这样说。
近年来，各地纷纷建立环境空气自动监测站，空气质量监测能力得到了极大的提升。同时，环境空气自动监测也面临着一些问题，比如监测设备型号繁多、监测人员技术参差不齐、自动化空气质量监测过程中的数据质量控制环节不规范等。目前，保证监测数据的代表性、准确性、精密性、可比性和完整性，已经成为环境空气自动监测站面临的重点任务。
那么，青岛市如何建设环境空气自动监测站点？如何确保监测数据的准确性？
规范点位设置 确保监测数据的代表性
虽然青岛市市区在去年以前已经有13个环境空气监测站，但是随着环境问题的凸显，这些环境空气监测站已经远远不能满足空气监测的要求。去年11月，青岛市环保局按照山东省环保厅环境空气质量管理“上收一级”的要求，将黄岛区和即墨市、胶州市、平度市、莱西市的市控空气自动监测站纳入了全市联网管理，并施行了统一社会化运营。自此，全市共设立23个环境空气自动监测站，并按照空气质量新标准要求，在每个环境空气自动监测站配置了相应的仪器和设备。
那么，在环境空气自动监测站已经基本完善的基础上，青岛市环境监测中心站如何保证这些点位的设置具有代表性？
为了能更好地反映全市的空气质量，使得环境空气自动监测站点位的选择具有代表性，青岛市印发了《市控空气自动监测站统一运营实时方案》、《环境空气质量监测点位布设技术规范》等一系列文件，对点位设置、调整以及日常运行管理维护等方面进行了严格的规范和管理。
青岛市环境监测中心站负责组织对全市空气自动监测点位设置情况进行全面调查，按照国家有关技术规范，对现有空气自动监测点位进行技术评估，对不符合要求的提出整改意见和建议。
购买第三方服务 确保监测数据的准确性
“我们以前都是自行维护、运营环境空气质量监测站。”青岛市环境监测中心站的技术人员说：“随着环保任务量的不断增加，监测任务和数据统计、分析工作繁重，维护、运营环境空气质量监测站就有些力不从心了。”
青岛市环保局是如何解决这一矛盾的呢？
“在这种形势下，逐步培养社会化的运营机构，由政府购买服务，雇佣社会化专业的运营公司来操作，大大缓解了人员数量不足与工作量逐年增加的矛盾，现有的环境监测人员能够投入更多的精力进行数据的分析和研究工作。” 青岛市环境监测中心站相关负责人介绍说。
早在2012年年底，按照山东省环保厅的要求，青岛市的环境空气监测站实现了“转让——经营”模式质量管理机制，这一模式将监测设备进行有偿转让，并由专业队伍运营维护，设备的准确性由专业机构进行移动比对（即由运营单位利用移动监测车等便携式空气设备，对分布在各处的环境空气质量监测站进行同步比对监测）。环保部门通过对数据质量进行考核，政府直接购买合格的数据。这一模式将数据质量推向了市场，按照市场优胜劣汰的法则，具有竞争力，可以提供可靠的、准确的、真实的数据的运营商才有资格对环境空气监测站点进行运营。
那么哪些公司拥有运营管理的资格呢？各运营公司须按照环境保护部下发的《环境空气质量自动监测技术规范》、山东省环保厅《山东省环境空气质量自动监测“转让——经营”模式质量管理体系技术规定》等技术规范和要求，完成环境空气自动监测质量保证实验室和系统支持实验室建设工作，通过山东省环境信息与监控中心组织的验收，并取得资质认定计量认证（CMA）证书才能够进行运营管理。
除了战略上的转变外，青岛市环境监测中心站还加强了制度建设。环境监测中心站制定了《空气自动监测运营管理考核细则》（以下简称《考核细则》），细化了对运营公司的监督和管理，比如规定环境监测站应当加强巡检督查和现场比对监测，严格对运营单位进行管理与考核，发现运营单位工作质量达不到要求的，按照《考核细则》予以扣分，并通知相关区市环保局扣除运营单位相应的运营费用，并且要求各区市环保局协助市环境监测中心站对运营单位进行监督和考核。
《考核细则》对运营单位也提出了要求，运营单位要建立健全设备校准、维护、故障维修和日常巡检等制度规程，保证空气自动监测设备稳定运行，监测数据准确有效。
据了解，《考核细则》实施以来，参与青岛环境空气质量自动监测站运营的单位严格按照规范和要求，认真做好运营维护工作，保证了空气自动监测数据的准确性。
杜绝人为干扰 确保监测数据的真实性
目前，数据失真主要由人为导致。山东省环境信息与监控中心污染源监控室副主任石敬华介绍说，通过干扰自动监测设备正常运行，对数据造假的方式主要有两大类，一类是通过修改设备工作参数等软件手段造假，“比如说实际监测的排放浓度是1000毫克每立方米，在软件计算时加了个0.1的系数，结果就成了100毫克每立方米，不达标的就变成达标了”。另一类是通过破坏采样系统等硬件手段造假，“比如在设备采样管上私接稀释装置等”。
那么，青岛市环保局如何避免人为干扰设备？为更好地适应当前大气污染防治工作需要，进一步提高监测数据质量，强化区市环境空气质量考核，青岛市环保局在2月底下发了《加强环境空气自动监测站运行管理的通知》，严格要求各区市环保局不得以任何方式人为干扰空气自动监测设备正常运行。在未征得市环境监测中心站同意的情况下，不得擅自进入空气自动监测站房，不得擅自调整或要求运营单位违规调整监测设备参数。同时，要求运营单位加强教育培训和监督管理运营人员，保证其严格按照空气自动监测运营管理制度和规程开展工作，杜绝弄虚作假行为，确保监测数据客观、真实和公正。
市环境监测中心站则是整个过程的监督者和管理者。整个过程，环境监测中心站采取远程视频监控、飞行检查、组织异地交叉检查等方式，对各区市空气自动监测工作进行质量控制，确保监测数据质量。一旦发现违规干扰自动监测设备正常运行的，对相关监测数据不予确认，并在考核中予以扣分，并对有关责任人予以通报批评，追究责任。若发现运营单位工作中存在弄虚作假行为的，直接终止运营合同。
青岛市环境监测中心站的相关负责人说：“从近期的运行情况来看，全市23个环境空气质量自动监测站的运行和管理还是不错的，有了严格的规范和考核要求，更加理顺了环保部门和运营公司的关系。”

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如何确保测试数据的真实性
提升常态课堂质效离不开“数据”,一串数据胜过一打纲领。彼得.德鲁克说：“精妙地运用统计学方法来解释纷繁复杂的数据，找出数据背后隐藏的规律和秘密的艺术是很重要的事业。”恰如一句话：“心中有数据，方能运筹帷幄，决胜千里；心中无数据，必定差之毫厘，缪之千里。”用数据说话是教育者做出正确决策的前提与基础。用数据说话是教育者改进教学方式和转变教学理念的前提与基础。用数据说话是教育者规范自己的教育教学行为和提升教育教学质效的根本保证。课堂精细化管理离不开真实性数据支持，准确数据的获得并非轻而易举，获取准确数据路径和能力是根本。一方面提高收集数据，描述统计的能力。能迅速将所收集到的大量数据进行归类，并用表格或图形表示出来，通过计算，把握所得数据的“集中量数、差异量数和相关系数”等特征数据，描述影响教育教学质效各要素的典型性、波动性和关联性和内在性。另一方面，提高推断统计的能力。利用数据进行统计检验、统计分析和非参数统计，作出科学决策。
第一、试场地器材的真实性
测试场地和器材必须符合测试具体项目国家规定的标准，否则，所测试的数据一定存在着误差，从而导致上报数据的失真。比如，初中男女生50米测试项目，需要提供符合国家场地标准化的跑道数量、跑道宽度和跑道长度等精确的条件，决不能人为的缩短50米跑距来组织学生测试，或让学生站立在50米起点线前几米处来组织学生测试等弄虚作假行为呈现，这样不仅欺骗国家、家长、孩子，还欺骗了自己的职业情操，更彻头彻尾的玷污了教师这个称谓。
第二、试对象身份信息的真实性
测试对象身份的真实性同样决定着抽测结果的真实性。最科学的就是以一个年级为抽测样本，现场开放式的随机抽取一、二个班级学生作为抽测对象进行统一编排、安排测试顺序、随机抽取测试项目，随机抽取测试工作人员，然后进行现场测试，并把测试结果现场公布。决不能人为的把本年级里精华学生抽取出来参加测试，或让高一级学生冒名顶替来应付测试，这种弄虚作假的作派，不能解决广大青少年学生体质下降的事实，更不能掩盖各级各类教育管理机构领导的失责，更可悲的是，我们这样的弄虚作假行为教坏、教歪一批批本性纯真的学生，使得一代代国民素质越来越低下，最终毁国败家。
第三、试组织人员的真实性
如果各级各类教育管理机构领导人都抱着虚假应付一下国家抽查的理念，就会暗示负责抽查的本单位部门领导人，下面就会心领神会的执行，无疑从上到下都会这样敷衍、搪塞虚假下去。当然，测试对象、测试工作人员都是半真半假，所得的测试数据自然也是达到国家标准。
第四、试过程的真实性
测试过程真实，就会收获真实测试结果。实心球测试过程真实，就得保证实心球的重量符合标准、测试场地符合标准、测试人员丈量方式要规范、测试人员对抽测学生要一个评价标准，这样的测试数据才能真实可信。仰卧起坐计数人员、评判学生测试技术动作是否标准要统一；1000米、800米要跑实距、计出实时来，包括其他引体向上、立定跳远等测试项目都应该规范、严格、认真操作，从源头上确保测试的项目数据的真实性。
第五、测试数据采集的真实性
美国心理学家和教育家通过观察同样处于中等发展水平的学生（50%）遇到不同水平教师的发展结果后，得出如下结论：如果遇到优秀教师，他们可以达到优秀（平均90%），遇到平庸教师则降到较差（平均37%）。以上的信息得到，就是数据有“真实”最好呈现。只有每一个测试过程都是真实的，才能保证采集的数据是靠谱的，否则仅能欺上瞒下了。
第六、数据上报的真实性
作为学校最下层，应该保真的把每一个年级学生的身体素质测试结果数据，毫无失真的上报到国家体质健康网平台，决不能人为的修修改改去黑贱自己。倘若你、我真有这么在意，就应该踏踏实实、扎扎实实、切切实实、确确实实、真真实实去上好每一天、每一节常态体育课，认真负责爱岗敬业，相信，随着时间的推移，你、我所教的每一届学生一定能够收获运动技能和运动体能双丰收，同时，你、我这种职业道德一定能赢得学生、家长的肯定，更对得起“教师”这个神圣称呼。

5. 数据库中，如何保证数据完整性

数据的完整性是指数据库中数据的准确性。
如果两个或更多的表由于其存储的信息而相互关联，那么只要修改其中的一个表，
与之相关的表毒药做出相应的修改，如果不这么做，存储数据就不在准确，
即，失去了数据的完整性。

6. 什么是数据一致性和完整性，如何保证

数据一致性通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。而数据存储的一致性模型则可以认为是存储系统和数据使用者之间的一种约定。如果使用者遵循这种约定，则可以得到系统所承诺的访问结果常用的一致性模型有： a、严格一致性（linearizability, strict/atomic Consistency）：读出的数据始终为最近写入的数据。这种一致性只有全局时钟存在时才有可能，在分布式网络环境不可能实现。 b、顺序一致性（sequential consistency）：所有使用者以同样的顺序看到对同一数据的操作，但是该顺序不一定是实时的。 c、因果一致性（causal consistency）：只有存在因果关系的写操作才要求所有使用者以相同的次序看到，对于无因果关系的写入则并行进行，无次序保证。因果一致性可以看做对顺序一致性性能的一种优化，但在实现时必须建立与维护因果依赖图，是相当困难的。 d、管道一致性（PRAM/FIFO consistency）：在因果一致性模型上的进一步弱化，要求由某一个使用者完成的写操作可以被其他所有的使用者按照顺序的感知到，而从不同使用者中来的写操作则无需保证顺序，就像一个一个的管道一样。 相对来说比较容易实现。 e、弱一致性（weak consistency）：只要求对共享数据结构的访问保证顺序一致性。对于同步变量的操作具有顺序一致性，是全局可见的，且只有当没有写操作等待处理时才可进行，以保证对于临界区域的访问顺序进行。在同步时点，所有使用者可以看到相同的数据。 f、 释放一致性（release consistency）：弱一致性无法区分使用者是要进入临界区还是要出临界区， 释放一致性使用两个不同的操作语句进行了区分。需要写入时使用者acquire该对象，写完后release，acquire-release之间形成了一个临界区，提供 释放一致性也就意味着当release操作发生后，所有使用者应该可以看到该操作。 g、最终一致性（eventual consistency）：当没有新更新的情况下，更新最终会通过网络传播到所有副本点，所有副本点最终会一致，也就是说使用者在最终某个时间点前的中间过程中无法保证看到的是新写入的数据。可以采用最终一致性模型有一个关键要求：读出陈旧数据是可以接受的。 h、delta consistency：系统会在delta时间内达到一致。这段时间内会存在一个不一致的窗口，该窗口可能是因为log shipping的过程导致。这是书上的原话。。我也搞不很清楚。。数据库完整性（Database Integrity）是指数据库中数据的正确性和相容性。数据库完整性由各种各样的完整性约束来保证，因此可以说数据库完整性设计就是数据库完整性约束的设计。包括实体完整性。域完整性。参照完整性。用户定义完整性。可以主键。check约束。外键来一一实现。这个使用较多。

7. 如何更好的实现信息披露的真实，准确，完整，有什么建议

信息披露的基本原则主要包括以下几个方面：（一）真实、准确、完整原则真实、准确和完整主要指的是信息披露的内容。真实性是信息披露的首要原则，真实性要求发行人披露的信息必须是客观真实的，而且披露的信息必须与客观发生的事实相一致，发行人要确保所披露的重要事件和财务会计资料有充分的依据。完整性原则又称充分性原则，要求所披露的信息在数量上和性质上能够保证投资者形成足够的投资判断意识。准确性原则要求发行人披露信息必须准确表达其含义，所引用的财务报告、盈利预测报告应由具有证券期货相关业务资格的会计师事务所审计或审核，引用的数据应当提供资料来源，事实应充分、客观、公正，信息披露文件不得刊载任何有祝贺性、广告性和恭维性的词句。（二）及时原则及时原则又称时效性原则，包括两个方面：一是定期报告的法定期间不能超越；二是重要事实的及时报告制度，当原有信息发生实质性变化时，信息披露责任主体应及时更改和补充，使投资者获得当前真实有效的信息。任何信息都存在时效性问题，不同的信息披露遵循不同的时间规则。（三）风险揭示原则发行人在公开招股说明书、债券募集办法、上市公告书、持续信息披露过程中，对有关部分简要披露发行人及其所属行业、市场竞争和盈利等方面的现状及前景，并向投资者简述相关的风险。（四）保护商业秘密原则商业秘密是指不为公众所知悉、能为权利人带来经济利益、具有实用性并经权利人采取保密措施的技术信息和经验信息。由于商业秘密等特殊原因致使某些信息确实不变披露的，发行人可向中国证监会申请豁免。内幕信息在公开披露前也是属于商业秘密，也应受到保护，发行人信息公开前，任何当事人不得违反规定泄露有关的信息，或利用这些信息谋取不正当利益。商业秘密不受信息披露真实性、准确性、完整性和及时性原则的约束。

8. 统计数据如何保证准确

统计数据是经济社会发展的晴雨表，统计数据质量是统计工作的生命。统计数据质量从使用的要求上看，取决于准确性、及时性和完整性。准确性是统计数据质量在统计信息客观真实性方面的体现，是统计数据使用者的首要要求。及时性是统计数据质量在统计信息的时间价值上的体现，是对统计数据形成和提供的高速度、快节奏、强效率的要求。完整性是统计数据在统计信息的内容含量上的体现，就是要求统计部门提供的统计数据在内容上应该包括使用者所需的所有项目，不能残缺不全。随着我国社会主义市场经济体系的建立和完善，经济领域呈现经济利益多元化、经济格局多样化、经济统计现化化的趋势，统计工作面临的困难和挑战越来越大。县（市、区）统计工作如何适应新形势的要求，发挥统计在经济社会发展中的作用，确保统计数据可信可靠。笔者认为要抓好以下几方面的工作： 一、优化统计环境 强化统计生态 统计生态是指统计组织赖以生存和发展的各种外部政治、体制、经济、法律、社会、文化环境因素在相互联系和动态演化中形成的有机整体。在恶劣的统计生态环境下，不可能有准确的统计数据，也不可能树立统计的公信力。我们需要一个共建、共有、共保、共享的统计生态链，这是一项系统工程，需要社会各方共同努力。 第一要完善《统计法》。加强统计法制建设，提高法律的可操作性，加大执法力度，市场经济就是法制经济，我们一定要做到有法必依、执法必严、违法必究，保障统计生态环境的健康发展。统计机构必须是依照法律独立设置的，并且统计机构在行政上应保持其独立的地位。要健全统计法制建设，依法统计，尤其要严格执法。强有力的法律实施机制将使得违法成本极高，从而真正杜绝虚报、瞒报、伪造、篡改统计资料，阻挠统计执法检查等统计违法行为的发生。三是要加大普法力度，广泛宣传《统计法》，增强社会各界的统计法制观念，只有这样才能依法统计，保证统计工作的顺利进行和统计数据的客观真实性。大力加强统计法制建设，提高依法行政水平。要与人大、政协、监察局、法制、司法等部门联合开展执法大检查，对违法案件进行处罚和曝光，增强各级领导和广大统计员的统计法律意识，统计数据质量得到较大提高。 第二进一步完善各级统计部门机关管理制度。用制度管人管事，奖优罚劣，精神和物质鼓励相结合；强力推进学习型统计局建设，深入开展“三个代表”、“保持共产党员先进性学教活动”和机关作风建设，在统计系统上下形成讲政治、讲大局、讲团结、比学习、比作风、比进步的良好风尚；加强领导班子决策能力建设，按照“三强五好”的要求切实加强领导班子建设和党风廉政建设；狠抓统计职业道德教育，忠诚统计、爱岗敬业、恪尽职守、无私奉献，争创一流工作业绩。五是抓办公条件的改善，为干部职工营造良好的工作环境。配备电脑，使办公条件大为改善，工作效率显著提高。 第三进一步理顺统计管理体制，增强统计系统凝聚力。更好地体现整体性特点，发挥统计整体功能。为此，必须坚持行政管理与业务管理一致的原则，一方面在统计机构和制度上，提高独立性和抗干扰能力，另一方面要建立约束机制，减少各方面的干预。这是科学管理的工作要求决定的，这样有利于贯彻责权利的统一。 第四进一步增强县（市）级统计局的力量。按照统计工作的流程对各级各类统计机构设置合理的内部机构进行系统优化。把统计局建设成为符合未来形势发展要求的，灵敏、快速、高效、精干的调查机构，提高效率，并使之适合网络时代的特点。各县（市）可按照普查制度规定成立适应普查任务要求的普查机构，专司各项普查工作。 第五切实树立统计大系统的观念.各级统计部门的领导要多为基层着想，为基层办实事、解难事。在开展普查时，要贯彻受益者出钱的原则，按照受益大小分担经费，使基层统计局的领导从为上级要经费的尴尬局面中解脱出来。上级统计部门要切实为基层统计干部在待遇上排忧解难。一是争取提高统计人员待遇上的有关政策，二是对经济贫困县（市）统计部门实行经济扶贫，增加经济投入，解决统计人员经济待遇差的问题，确保统计干部队伍稳定。 第六改革完善考核评价体系。现行的考核评价体系很大程度是以统计数据为主要考核依据。考核是对一个地方经济社会发展的评价，也是领导政绩的体现。考核作为指挥棒，具有很强的引导性。近年来，各级各类的工作考核，在某种程度上发挥了一定的作用，但也存在不少问题：一是互相攀比，二是数据失真，三是围绕考核想尽“办法”拿名次。如果这些问题不能很好地解决，就会造成“聪明人”得益、老实人吃亏，从而挫伤大部人的积极性。因此，要逐步淡化考核工作或建立一种科学合理、客观公正的考核体系，以引导各级领导树立正确的政绩观，使统计数据不受包括政府在内的各方干扰，推进各项工作的顺利开展。 二、改善统计方法 提高统计质量 提供高质量统计数据是统计工作的中心任务和根本职责，是统计事业改革和建设的出发点和归宿点，亦是新时期和新形势对统计工作的基本要求。 1、树立新的统计数据质量观理念。提高统计数据质量是统计工作的一个永恒的主题。但是在不同时期对统计数据质量有不同的标准，明确新时期统计数据质量的涵义和概念，树立全新的统计数据质量理念，是指导我们做好工作的前提和基础。因此，对数据质量评估判断标准的思维须从狭义转向广义，要从过去的只重视搜集生产转为生产和营销并重的观念。要从过去单纯注重提高数据准确性和及时性，扩展到提高数据的时效性、科学性多维的质量内涵，要从过去工作重点是收集上报搞准统计数据的工作思维中解脱出来，既要抓数据的准确性,又要做好解读统计数据,开发统计分析研究成果。逐渐把满足用户需求的程度作为评价数据质量的标准。以新理念来确立新思路，制定新措施，开拓新局面。 2、改革统计制度及方法。当前统计制度存在着调查方法单一、对全面报表的依赖仍然过多、指标体系不尽合理、任务繁重以及完成任务的条件脱节等问题，要解决这些问题就必须加快统计制度及调查方法的改革。首先，必须明确应收集哪些资料，官方统计机构的职能除了将这些数据收集、整理及出版外，还要对这些数据进行进一步的统计分析，或将数据分析工作交给社会研究机构，这些都必须以一定的制度形式予以规定。其次，建立一套更加完善的国民经济核算体系及适应经济增长方式转变的统计指标体系，并且保证经确定的统计指标体系的全国统一和相对稳定，对指标的含义、统计口径、计算方法都必须做出说明和界定范围，同一指标不能有两种口径和随意变更，这些也都必须以制度形式予以规定。一方面，这样可以保证数据在时间上的可比性，使它能更好地反映现象发展的数量特征；另一方面，有利于使用者根据指标的说明和按研究的需要对数据进行调整和分析，增强数据的适用性。此外应建立从实际出发的科学适用的统计调查方法体系，适当减少全面统计报表，推广抽样调查，注重效益、节省成本，提高时效，减少被调查者的负担。 3、建立完整规范的统计数据质量控制体系和统计数据质量监控评估中心。统计数据质量的监控与评估是一项复杂的、长期的系统工程，可在政府统计部门内建立权威的数据质量监控和评估中心，建立健全完善的统计数据产品质量管理体系，对统计数据生产全过程实行全面质量管理，提高统计数据的完整性和透明度。最近国家统计部门建立了自我检查和评估制度，对国内生产总值、工业增加值、价格指数、社会消费品零售总额等主要的统计指标数据质量实行定期评估，它对于减少统计数据的误差，提高统计数据的质量有着积极的作用。实际上，统计数据的监控与评估可以采用自我评估、监督评估与定性评估、定量评估相结合的方法。 4、加强统计基础建设工作，提高统计人员素质。统计基础工作是整个统计工作的基石，要提高统计数据质量就必须加强基层统计组织的建设。一是狠抓基层统计机构的设立，统计人员的配备工作；二是加强对基层统计基础工作的业务指导和统计人员的业务培训，统计人员业务素质不断提高；三是抓基层基础规范化建设工作，针对部分乡镇统计力量薄弱，工作条件差，有些部门统计、行业统计工作削弱、人员精减、统计人员兼数职、统计台帐、原始记录不全的状况，必须采取多种有力措施，强化统计基础工作；软硬并举，统计信息化工作再上新台阶，争取领导重视，充实统计信息化的硬件设施；统计信息化水平得到提升，使乡镇单位实现了联网直报。 一方面，要加大资金投入，解决经费问题和改善基层统计组织的工作条件，提高先进统计设施在基层统计部门中的普及率和应用率。可以考虑建立部分数据的有偿使用机制，帮助筹措更多的资金来更好地收集数据，以维持统计基层部门工作的正常进行�帮助统计机构建立激励机制，以奖励那些对数据的搜集做出突出贡献的人员。另一方面，要着手培养和提高基层工作人员的素质，采取定期培训或考核的办法不断提高基层工作人员的业务素质，使他们熟练掌握统计新知识、新方法，特别是现代统计调查、统计整理、统计分析技能和计算机应用技术，并做到培训教育经常化、制度化、规范化，不断提高统计人员的业务水平。同时，加强统计职业道德建设，树立行业职业道德的优秀典型，弘扬务实求真、忠于职守的精神。

9. 如何确保数据，信息的准确性，完整性，可靠性，及时性，安全性和保密性

数据完整性（Data Integrity）是

指数据的精确性（Accuracy） 和可靠性（Reliability）。它是应防止数据库中存在不符合语义规定的数据和防止因错误信息的输入输出造成无效操作或错误信息而提出的。数据完整性分为四类：实体完整性（Entity Integrity）、域完整

性（Domain Integrity）、参照完整性（Referential Integrity）、用户定义的完整性（User-definedIntegrity）。

保证数据的完整性:

1. 用约束而非商务规则强制数据完整性

如果你按照商务规则来处理需求，那么你应当检查商务层次/用户界面：如果商务规则以后发生变化，那么只需要进行更新即可。

假如需求源于维护数据完整性的需要，那么在数据库层面上需要施加限制条件。

如果你在数据层确实采用了约束，你要保证有办法把更新不能通过约束检查的原因采用用户理解的语言通知用户界面。除非你的字段命名很冗长，否则字段名本身还不够。 — Lamont Adams

只要有可能，请采用数据库系统实现数据的完整性。这不但包括通过标准化实现的完整性而且还包括数据的功能性。在写数据的时候还可以增加触发器来保证数据的正确性。不要依赖于商务层保证数据完整性；它不能保证表之间（外键）的完整性所以不能强加于其他完整性规则之上。

— Peter Ritchie

2. 分布式数据系统

对分布式系统而言，在你决定是否在各个站点复制所有数据还是把数据保存在一个地方之前应该估计一下未来5 年或者10 年的数据量。当你把数据传送到其他站点的时候，最好在数据库字段中设置一些标记。在目的站点收到你的数据之后更新你的标记。为了进行这种数据传输，请写下你自己的批处理或者调度程序以特定时间间隔运行而不要让用户在每天的工作后传输数据。本地拷贝你的维护数据，比如计算常数和利息率等，设置版本号保证数据在每个站点都完全一致。

— Suhair TechRepublic

3. 强制指示完整性

没有好办法能在有害数据进入数据库之后消除它，所以你应该在它进入数据库之前将其剔除。激活数据库系统的指示完整性特性。这样可以保持数据的清洁而能迫使开发人员投入更多的时间处理错误条件。

— kol

4. 关系

如果两个实体之间存在多对一关系，而且还有可能转化为多对多关系，那么你最好一开始就设置成多对多关系。从现有的多对一关系转变为多对多关系比一开始就是多对多关系要难得多。

— CS Data Architect

5. 采用视图

为了在你的数据库和你的应用程序代码之间提供另一层抽象，你可以为你的应用程序建立专门的视图而不必非要应用程序直接访问数据表。这样做还等于在处理数据库变更时给你提供了更多的自由。

— Gay Howe

6. 给数据保有和恢复制定计划

考虑数据保有策略并包含在设计过程中，预先设计你的数据恢复过程。采用可以发布给用户/开发人员的数据字典实现方便的数据识别同时保证对数据源文档化。编写在线更新来“更新查询”供以后万一数据丢失可以重新处理更新。

— kol

7. 用存储过程让系统做重活

解决了许多麻烦来产生一个具有高度完整性的数据库解决方案之后，我所在的团队决定封装一些关联表的功能组，提供一整套常规的存储过程来访问各组以便加快速度和简化客户程序代码的开发。在此期间，我们发现3GL 编码器设置了所有可能的错误条件，比如以下所示：

SELECT Cnt = COUNT (*)

FROM [<Table>]

WHERE [<primary key column>] = <new value>

IF Cnt = 0

BEGIN

INSERT INTO [<Table>]

( [< primary key column>] )

VALUES ( <New value> )

ELSE

BEGIN

<indicate plication error>

而一个非3GL 编码器是这样做的：

INSERT INTO [<Table>]

( [< primary key column>] )

VALUES

( <New value> )

IF @@ERROR = 2627 -- Literal error code for Primary Key Constraint

BEGIN

<indicate plication error>

第2 个程序简单多了，而且事实上，利用了我们给数据库的功能。虽然我个人不喜欢使用嵌入文字（2627）。但是那样可以很方便地用一点预先处理来代替。数据库不只是一个存放数据的地方，它也是简化编码之地。

— a-smith

8. 使用查找

控制数据完整性的最佳方式就是限制用户的选择。只要有可能都应该提供给用户一个清晰的价值列表供其选择。这样将减少键入代码的错误和误解同时提供数据的一致性。某些公共数据特别适合查找：国家代码、状态代码等

10. 从哪些方面保证数据库完整性

1、最重要，备份，定时备份以及增量备份；
2、定时检查备份的有效性
3、做数据库高可用集群，保证数据库容灾；
4、磁盘做raid
5、系统做HA
6、规范数据库操作，以及业务的合理使用数据库；