❶ 如何保证检测数据的准确性、科学性、公正性
实验室从广义上讲是指从事科学实验、检验、检测和校准活动的科研技术机构,向社会出具具有证明作用的数据的检测,保证其出具的数据和结果的可靠、稳定和准确。那么如何保证实验室检测数据的准确性主要从技术要求上谈三个方面的内容。一.人员素质:人是最宝贵的资源,一个实验室的水平高低优劣很大程度取决于人员的素质和水平。检测人员应经过与其承担的工作相适应的教育、培训并有相应的技术知识和经验,经资格考核合格,持证上岗。必须熟悉、了解、掌握检测方法,严格按照质量管理手册和作业指导书及操作规程进行检测,才能提高检测数据的准确性。1.作为一个专业的检测机构,首先,检测人员必须具备大专以上学历和与之检测相关的专业文化素质;其次,必须有20%甚至更高比例的工程师以上职称的人员。西宁水质监测站目前有化学、食品、土壤、给排水、计算机等各类专业人员近二十名,其中工程师、高级工程师九名,占总人数的约50%,大专以上学历人员占总数的约90%。2.对检测机构的检测人员要不断加强业务培训。建议采取“送出去,请进来”的方式进行培训。
❷ 怎么保证统计数据的真实性.有效性
一、真实的统计数据在企业中的重要性 真实可靠的原始统计数据是企业统计工作的灵魂，是一切管理工作的基础，是经营者进行正确经营决策必不可少的第一手资料。企业做任何一个重要决策都要通过外部环境及内部能力的反复分析评估。外部环境的分析包括企业的最新动态，全球的经济形势及科技发展状况，而内部能力的评估就是从企业的各种基础统计数据开始的，所谓基础统计数据包括入库单、工时记录卡、各类统计台账等等第一手资料，可见无论是外部环境还是内部环境分析都离不开原始统计数据，如果没有这些数据的支持，企业各项经营决策就无从下手，如果原始数据是虚报、瞒报、不实报的，这样的数据就会导致企业看不到真实的状况从而做出错误的经营决策方案，使企业步入歧途，后果不堪设想。既然原始统计数据是企业经营决策的根本，那保证原始统计数据的真实可靠显得尤为重要，那么怎么保证企业原始统计数据的真实可靠呢？ 二、如何做好原始数据的统计工作 下面以生产车间工人工时卡片记录填写及控制为例加以论述。 一张工人每日必需填写的工时记录卡片内容:日期、图号、编号、工序、准结、单件、追加、计划数、完成数、定额工时、实作工时、停工、缺勤、开会、其他、原因，也是工人一天劳动成绩的记录，这种工时卡片是企业最普遍也是最常见的原始统计数据记录卡。该记录卡参与填写的人员众多，要保证这些数据的真实有效，需要做大量的工作，笔者选定它来论述整个文章的论点，是因为它在原始数据统计中非常具有代表性，能以点代面说明问题。现在就通过如何保证这张原始卡片的数据真实性来进行阐述。 第一步：从原始数据的填写开始 首先表格上的每一栏目填写必须口径统一，关系到时间的都用小时为单位，字迹填写工整规范，不准龙飞凤舞让人无法辨别并规定统一用碳素墨水笔或签字笔填写（便于原始数据的经年保存）。公司应下达正式相关管理文件，规定每一栏的填写要求，每个栏目数据的来源，如“准结、单件”两栏，规定按照公司下达到各班组的定额工时填写，任何人不得随意改动；“计划数、完成数”应根据生产计划和每天的实际完成数填写，不得虚报瞒报；“实作工时”一个班有效时间是八小时，就填八小时；因设备停工、开会、公务或缺勤发生的时间也应如实的填列在各相关的栏目内，并注明原因。如果这个环节每个人都做好了，再经过电脑统计，一套完整的生产工人生产工时和非生产工时一览无余，由于数据真实可靠，以此套数据来分析当下设备能力，生产能力，人员能力等就非常准确，同时还可以从这套数据中看出工时定额的准确程度，影响设备能力、人员能力的原因，为企业的各种能力测算及经营管理工作打下了坚实的基础。 所以要确保原始数据的真实性，第一步，正确、规范填写，统一口径至关重要，企业在这个环节应有强而有力的规章制度作为保障，制度定下来，员工就必须按制度办事，这样才能从统计数据的源头开始控制好数据的质量。 第二步：加强培训，确保原始数据真实有持续性 规章制度固然重要，但如果没有培训的支持，规章制度就无法贯彻下去，培训应该在规章制度出台时同步进行。培训的内容应该涵盖原始数据统计各相关要求，经过几次强化培训，绝大部分人就能掌握要领，再进行数据的登统便顺理成章。特别是新工人进厂后，这种培训就显得尤为重要，因为新工人在这一环节还是一张白纸。新工人招工进厂候都要进行厂史、厂规、企业文化等的一系列培训，笔者却认为对生产工人进行原始数据的填写培训也是必不可少的，因为他们实习期满就将参与到原始数据的统计工作中来，他们填写的第一手数据也是我们整体数据中不可缺少的一部分。每年从各种渠道招聘进厂的技能员工络绎不绝，如果不进行相关培训的话，新员工在原始数据填写这一环就是一片空白，势必导致原来真实有效的原始数据逐渐失真，好的传统和习惯得不到延续和传承，所以培训才能使原始数据的统计永保真实有效。 统计数据的真实有效不是一个短期的目标，而是一项长期的工作，随着企业用工情况的不断改变不断会有新人加入到原始数据的统计工作中来，这时如何保证原始数据的真实有效又面临了新的问题，培训无疑是解决这一阶段问题的一种好的方法。
❸ 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。
❹ 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
对数据上游的管理虽然看上去，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：
设立数据“安检站”“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：
确保数据准确的几个日常习惯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
❺ 如何提高实验室数据准确性
那么如何提高实验室检测数据的准确性呢？笔者从技术要求方面谈以下观点： 一是人员素质。一个实验室的水平高低优劣，在很大程度上取决于人员的素质与水平。检测人员应经过与其承担的检验、检测项目相适应的教育、培训，并有相应的业务技术知识和实践经验，经资格考核合格，持证上岗；必须熟悉、了解掌握检测方法，严格按照程序文件、作业指导书及按检测仪器操作规程进行样品检验检测，才能提高检测数据的准确性。 二是设施和环境。为了保证抽样、检测、校准结果的准确可靠。实验室一方面应确保其检测、校准设施及环境条件满足相关法律法规、技术规范或标准要求，另一方面这些设施和环境条件还应确保实验室的安全性，保障操作人员的安全和健康；设施和环境条件是直接影响证书、报告质量的要素。因此，实验室应具备对环境条件进行有效监测和控制，这是保证检测工作正常开展的先决条件。 三是方法选择。正确地选择检测方法对提高检测数据的准确性是至关重要的，它能规范检测工作，减少检测工作的随意性，保证检测数据的准确性。这就要求检测人员根据项目的要求，制定相应的检测程序。选择合适的检测方法应优先选择国家标准、行业标准、地方标准作为检测的依据。 四是样品的抽取和制备。样品抽取及制备是检测工作中重要的一步，正确抽取具有代表性的均匀样品，是保证检测数据准确性的重要环节。因此，抽取样品一定要严格按照标准规定的方法或经批准的抽样实施方案规定进行，以确保检测数据能真实反映样品的情况，提高检测数据的准确性。样品的制备也应严格按照检测标准规定的方法进行，使所制备的样品保持原始样品的特性，提高后续检测工作的准确性。 五是质量控制。检测结果质量是实验室始终关注的重点，检测过程是检测机构的质量体系运行的主要过程。为确保检测结果的准确有效，实验室应有质量控制程序和质量控制计划，以监控检测工作的全过程。因此，实验室应经常利用内部手段，如盲样检测、留样检测、人员比对、方法比对等验证检测工作的可靠性，并借助外部力量验证检测能力。在检测过程中，不是不允许出现问题，需要发现问题并控制它，找出原因，针对原因采取改进措施，从而提高实验室检测数据的可靠性、稳定性和准确性。 六是检验报告。检验报告是实验室检测工作的最终产品，也是实验室工作质量的最终体现，检验报告的准确性和可靠性，直接关系客户的切身利益，也关系到实验室的形象和信誉。
❻ 数据库保证数据准确性的措施有哪些
数据库保证数据准确性的措施有：
方法一、数据库数据加密
数据加密可以有效防止数据库信息失密性的有效手段。通常加密的方法有替换、置换、混合加密等。虽然通过密钥的保护是数据库加密技术的重要手段，但如果采用同种的密钥来管理所有数据的话，对于一些不法用户可以采用暴力破解的方法进行攻击。
但通过不同版本的密钥对不同的数据信息进行加密处理的话，可以大大提高数据库数据的安全强度。这种方式主要的表现形式是在解密时必须对应匹配的密钥版本，加密时就尽量的挑选最新技术的版本。
方法二、强制存取控制
为了保证数据库系统的安全性，通常采取的是强制存取检测方式，它是保证数据库系统安全的重要的一环。强制存取控制是通过对每一个数据进行严格的分配不同的密级，例如政府，信息部门。在强制存取控制中，DBMS所管理的全部实体被分为主体和客体两大类顷搏伏。主体是系统中的活动实体，它不仅包括DBMS 被管理的实际用户，也包括代表用户的各进程。
客体是系统中的被动实体，是受主体操纵的，包括文件、基表、索引、视图等等。对于主体和客体，DBMS 为它们每个实例(值)指派一个敏感度标记。主客体各自被赋予相应的安全级，主体的安全级反映主体的可信度，而客体的安全级反映客体所含信息的敏感程度。对于病毒和恶意软件的攻击可以通过强制存取控制策略进银闹行防范。但强制存取控制并不能从根本上避免攻击的问题，但可以有从较高安全性级别程序向较低安全性级别程序进行信息传递。
方法三、审计日志
审计是将用雀携户操作数据库的所有记录存储在审计日志(Audit Log)中，它对将来出现问题时可以方便调查和分析有重要的作用。对于系统出现问题，可以很快得找出非法存取数据的时间、内容以及相关的人。从软件工程的角度上看，目前通过存取控制、数据加密的方式对数据进行保护是不够的。因此，作为重要的补充手段，审计方式是安全的数据库系统不可缺少的一部分，也是数据库系统的最后一道重要的安全防线。
❼ 如何提高工作中数据的准确性
提高人工数据标注的准确性可指灶以从以下几个层面入手：
一、加强标注员培训，提高标注能力。
人工智能本质上是先有“人工”，后有“智能”，数据标注行业尤其如此。目前的数据标注行业仍属于劳动密集型产业，几乎所有的数据都依赖于人去标注。因此标注员的素质高低将直接影响标注数据质量的好坏。
通过自建标注团队，并设立合理的培训机制，可以有效提高标注员的标注能力，进而提高标注结果的准确率。
二、提高管理和执行系统平台化融合能力
随着AI基础数据需求多样化，以及复杂程度的提升，以往项目经理“人管人”的管理方式和使用单一工橡逗局具应对单一需求的执行方式在质量和效率上都显得捉襟见肘。因此，拥有一套自主研发管理和执行一体化平台，能在提升人机协作效率，扩大产能，灵活可变地增加标注能力之外，准确地把控每一环节的数据安全和质量问题。
三、梁让建立全面的质检与审核机制。
质检与审核体系的建立可以有效提高整体标注的准确率。同时，通过引入AI辅助，可以大幅提高质检与审核的效率与准确率。
❽ 如何提高测定的准确度和测定结果的可靠性
检测结果是质检机构依据国家各级现行标准检验各类样品的质量向社会和政府部门提供的特殊“产品”，它还是技术监督部门、法院等单位执法的重要依据。关于检测结果的处理，在日常检测工作中发现几种不当做法：一是检测过程中记录的有效位数过少。特别是遇到以“0”结尾的数字时，不记录末尾的“0”，认为这样做不影响检测结果。实际上虽不影响检测结果数值的大小，但影响检测结果的有效位数，即影响检测结果的准确程度。
二是检测结果保留的有效位数过多。第一种原因是不懂有效数字的计算规则，无意中多保留，第二种原因是故意多保留，希望以此“提高”结果的准确程度。
三是在对外出具的检验报告或者提交各级主管部门的总结材料中照搬检验原始数据,不知按检验方法要求合理保留检测结果的有效数字位数，更不知按评判(限量值、指标值)标准换算计量单位，或换算计量单位时任意增减有效数字位数，这些做法都会影响检验机构的公正性、权威性。
因此质检机构的质量管理一个关键环节就是对检测结果的质量控制，它是确保检测数据的准确性，检验结论的科学性和公正性，并具有可追溯性的重要环节。
质检机构对检测结果质量控制的技术要点笔者认为应考虑以下几方面:
1 严格数据处理与控制
计算机在科研、实验以及各方面管理上的应用已成为发展趋势，对检验机构而言，检验人员除了日常的检验工作以外，相当一部分时间花在仪器设备物资的管理上。另外在检验工作中，已广范利用微机进行数据采集、结果处理以及检验报告的输出上。如何借助计算机进行有效地科学管理?这就需要检验人员具备一定的管理知识和经验，以及掌握计算机的实际操作应用，借助计算机使管理规范化、科学化，提高工作效率。实验室应有适当的计算和数据转换及处理规定，并有效实施。
2 正确记录测量观察值
在实际工作中很多检验人员由于概念模糊不清楚怎样准确无误的记录测量观察值，从而影响最终的检验结果准确性，正确记录测量观察值要掌握的原则就是：首先，要正确理解有效数字的概念，它是指测量中实际能测得的数字，包括全部准确值和一位可疑值。其次，记录测定结果的有效数字位数应与所有计量器具、仪器设备的测定精度一致，不能任意多取或少取，这里的仪器精准度还包括标准物质的有效示值，下面对分析中常用的几类仪器、量具、标准物质举例说明。
（1）用分析天平（最小分度值为0.1mg）进行称量时，有效数字可以记录到小数点后面第四位，如2.1453g此时有效数字为五位；称取0.5687g，则为四位，用百分之一天平（最小分度值为0.01g）称取25克试样，应记录为25.00 g，记录为25g就是错误的。
（2）常量滴定管和移液管记录至毫升为单位的小数点后2位数字；2ml以下的微量滴定管，其读数应记录至毫升为单位的小数点后3位数字。也就是说滴定管最多可取4位有效数字，如10.23ml，有时只有3位，如5.23ml，有时也有2位与1位的，如0.48ml与0.03ml等。100~1000ml容量瓶应记录至小数点后1位数字，50 ml以下的容量瓶应记录至小数点后2位数字。如单标线A级50 ml容量瓶，准确容积为50.00 ml，有效数字为四位。比色管在检验中的稀释至刻度的操作可视同容量瓶的定容，可取4位有效数，但要注意的是其精度不如容量瓶。
（3）分光光度计最小分度值为0.005，因此，吸光度一般可记录到小数点后第3位，有效数字一般最多也只有3位。
（4）带有计算机处理系统的分析仪器，往往根据计算机自身的设定打印或显示结果，可以有很多位数，但这并不增加仪器的精度和可读的有效位数，在一系列操作中，使用多种计量仪器时，有效数字以最少的一种记录仪器的位数表示。因此，色谱类的一般取3位有效数字，最多取4位，如液相的紫外检测器其实就是分光光度计，气相类的如FID检测器，其实就是电流检测器，尽管仪器给出的信号值很多位，但其有效数与一般的电流表一样同时色谱的有效数又受制于进样针的有效位数，如气相的1.00微升，液相的20.00微升。
（5）买来的标准溶液一般是4位有效数，我们在稀释后特别是高倍数稀释后，一般要降低其有效位数方为合理。如是自己配制的标液，还要注意原配试剂的含量示值的有效位数，如其标明为≥99.95%，可取4位，如为≥99.9%，则只能取3位。
3 准确计算检测结果
检验人员在检测中不仅要精确测定各种数据、正确记录，而且要按运算规则进行准确计算检测结果。因为检测结果数值不仅表示被测项目含量多少，还反映了检测方法、检验过程的准确程度，所以正确地处理检测数据至关重要。其一，检测人员对检测方法中的计算公式应正确理解，保证检测数据的计算和计量单位之间转换不出差错，计算结果进行自校和复核。其二，检测结果的有效位数应与检测方法中的规定相符计算中间所得数据的有效位数应多保留一位。
具体的操作流程如下：
（1）首先根据测试过程中的分析方法和仪器精准确度，确定各参与运算的数值的有效位数，先进行运算，按《GB8170-2008数值修约规则与极限数值的表示和判定》进行修约，得出原始的检测数据这一过程要掌握有效数字的确认、数字修约和有效数字运算的原则。
4 合理报告与判定检测结果
（1）检测结果报告的示例
常量组分分析中，含量≥10%的结果用四位有效数字表示；含量在1~10%的用三位有效数字表示，含量≤1%微量组分分析通常用两到三位有效数字表示分析结果。如用滴定法或质量法检验，当被测物的浓度含量较高且取样量较大时，测量的相对误差可低至千分之一，则检测结果可报告4位有效数字。使用各类仪器分析法检验时，检验结果的有效位数一般为2至3位，在检测限附近时常为1位，所以实验室审核者应注意检测报告中不应出现5位及以上有效数字的检测结果。
测定结果的计量单位应采用中华人民共和国法定计量单位，并且一般要求与判定标准，如产品标准或限量标准，保持一致，以便比较和评判，如按方法标准GB/T5009.22中9检验,稻谷黄曲霉B1为8.6ng/g,检测报告应按限量标准GB2715-2005的规定换算报告为8.6ug/kg; 如按方法标准GB/T5009.15-2003第一法检验，小麦镉含量为35 ug/kg，检测报告应按限量标准GB2715-2005的规定换算报告为0.035mg/kg;
分析结果在检出限以下，可以用“未检出”表述，并注明检出限数值或以最低检出限报告测定结果，如0.02mg/kg。
平行样测定结果在允许偏差范围之内时，报告用其平均值表示测定结果，并报告计算结果表示到小数点后的位数或有效位数，首先，结果要保留到检测方法要求的有效数字；其次，测定值的有效数的位数应能满足卫生标准的要求。如大豆、菜籽等原油溶剂残留GB2716-2005卫生标准要求是≤100mg/kg,而检测方法GB/T5009.37要求保留3位有效数字，假如做出的数值是100.3 mg/kg，就可报告为100mg/kg。结论为合格, 而大豆、菜籽等三、四级成品油溶剂残留卫生标准要求是≤50mg/kg, 假如做出的数值是50.34 mg/kg，就只可报告为50.3mg/kg，结论为不合格。
当被测物浓度含量太高或太低时, 应使用科学计数法,因有效数字来源于测量仪器，反映了测量仪器的测量精确程度，所以单位的变换不应改变有效数字的位数，如检测数据12.2g/kg若标准中要用mg /kg和ug /kg作单位时，虽然从数学角度来看，可记为12200mg/kg和12200000ug/kg，但从测量角度来看，这一做法改变了有效数字的位数，是错误的采用科学计数法可以保证在单位变换下，有效数字位数的不变，因此，检测报告中要求尽量使用科学计数法表示实验数据。
通常情况下，实验做双实验，平行样测定结果在允许偏差范围之内时，报告用其平均值表示测定结果，但检测分析也有一些特例，如油脂的色泽、面粉的磁性金属物等测定结果要以高的试验结果为测定结果，而不是平均值，这要引起注意，不要按习惯性处理数据，否则也将导致检验结论错误。
5 总结
因为作为对外服务的第三方检测机构，检测报告的严谨性、科学性集中体现在检测数据和检验结论的准确性上，要确保检测数据的科学性和准确性，质检机构的管理者应采取多种方式有重点地培养和提高专业技术人员和管理人员素质，培训突出基本技能和高精尖技能并重，工作中按照国家标准和实验室质量控制规范操作，掌握各环节检测数据处理和质量控制的技术要点，才能提高检测技术水平和实验室管理水平，更好地向社会和政府部门出具真实的检测结果和准确的检测结论。答案来自
❾ 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。
❿ 如何确保烟气在线监测数据的准确性，该如何做
如果是采用采用点式采样监测法，则需做好以下五点：1、采样前的准备，采样前还要对测试仪器进行全面仔细的检查，包括采样泵、传感器和显示器等。检查仪器的管路系统是否有漏气和堵塞的情况，若有问题应及时解决，以确保污染源烟气在线监测工作顺利进行。2、监测点的选择，采样位置应该选在管道中气流平稳的垂直和水平管段中，避开断面形状发生急剧变化的管段和弯头处，切采样断面的气流不小于5m/s。3、温度和湿度的控制，烟气烟尘的温度和湿度也是污茄租染源烟气在线监测过程中要重点得到的数据。4、流速的控制和采颤神兆样，为了得到较为精确的数据，应该采用等速采样方法。所谓等速采样就是指气体进入采样嘴的速度等同于采样点处的烟气流速。5、数据记录及处理，污染源烟气在线监测工作准备过程中，要认真瞎旁记录锅炉设备的型号、生产厂家、生产能力，环境的温度、湿度、气压和风速，烟道的直径和高度等；监测工作结束后要及时认真的记录下各个监测点的数据，并经检查无误后填入到相应表格中。
如果是采用开放光程分析仪器，则无需如此复杂，且操作简单，能够避免采样过程中操作失误导致的数据失真，系统后期运营费用较低。