数据质量管控如何设定一个产品质量参数的管控范围

加强税收数据质量管理有什么意义

一、加强税收数据质量管理有三大方面意义： 　　1、加强税收数据质量管理，进一步加快税收系统信息化建设步伐，促进数据的安全、高效、有序运行，提高税收管理信息系统数据的全面性和真实性，全面提升税收征管信息系统在税收系统范围内的运行质量； 　　2、加强税收数据质量管理，进一步推进税收工作向精细化、科学化、专业化的方向迈进，逐步强化税收数据管理，不断拓宽税收数据管理渠道，加快信息化建设； 　　3、加强税收数据质量管理，进一步推行税收科学化、信息化、精细化管理，加快税收信息化建设，及时掌握真实、完整的税收信息数据，对充分发挥税收各项职能作用，反应税收工作的现状，预测税收发展趋势，切实维护纳税人的合法权益，为国家的宏观分析决策、引导资源优化配置、更好地服务经济社会发展大局提供坚实的基础。

通过分析信息数据可揭示征收管理中的薄弱环节，使决策建立在客观、真实基础上，从根本上实现决策从经验型向科学型转变，从而避免认识上的误区和工作上的盲点。

　　二、如何加强税收数据质量管理： 　　1、统一思想，提高认识。

对应职能部门要以数据采集、复核、修正、垃圾数据清理工作为抓手，制定实施方案，突出数据采集、核查、录入、修正、垃圾数据清理任务的分配、人员安排、时间进度，把工作职责、环节、任务分配到具体部门和责任人，层层把关、层层落实，做到人人身上有任务、个个肩上有担子，确保征管基础数据清理工作顺利实施。

　　2、规范数据采集，确保录入质量。

要求各单位在采集数据时做到采集前有审核，采集后及时复核、校验，发现问题数据及时确认并纠正，确保数据录入的质量，使采集到征管系统的数据能够满足应用需求。

　　3、加强数据维护，提高数据质量。

加强数据质量监控分析，采取人工审核、计算机自动审核、人机结合审核和实地抽查等多种方式，加强征管系统的数据审核。

做到对采集到征管系统的数据既有过程控制，又有事后监控审核，促进数据质量的进一步提高。

　　4、深化数据应用，提高管理水平。

各单位在充分利用征管系统提供的数据资源，进一步加强数据应用工作，针对对征管基础数据分析利用重视不够现象，建立涉税信息分析机制，积极利用征管数据分析研究解决税收征管问题，养成利用征管数据分析研究解决征管问题的习惯，通过税收分析和纳税评估，发现征管薄弱环节和疑点问题，采取有针对性的措施加强征管，积极研究、探索科学实用的分析方法，同时根据数据应用过程中暴露出的问题，改进数据管理方法和手段，促进数据质量不断提高。

　　5、围绕平台，查缺补漏。

充分应用综合征管软件的查询统计模块，各管理分局人员不定期进行管户查对，有针对性地对异常数据进行修正和补录，对每期数据通报中存在的问题数据深入剖析原因，提出改进措施和建议及时整改，防微杜渐；同时抓好数据整改落实后续管理，切实提高征管业务系统中数据的质量。

　　6、加强业务操作培训，提高干部运用水平。

县局将综合征管软件运用培训和辅导作为一项长期性的基础工作，采取多渠道、多形式和多层次的学习培训，保证各岗位操作人员对负责的功能模块能大胆使用，正确熟练操作，规范处理各项税收征管事务。

数据质量管理的数据质量管理评估维度

由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。

这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。

数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。

针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。

任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。

通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。

完整性 Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。

规范性 Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。

一致性 Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。

准确性 uracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。

唯一性 Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。

关联性 Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。

配置管理 Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。

评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。

培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等； 验证和确认 Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。

评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善； 监督和监控 Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。

脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。

监督和监控的流程是否完善。

数质量管理具体指的是什么管理

1、到百度文库中下载《油库管理手册》，有425页，对你的问题会有帮助； 2、同样在百度文库中下载《质量管理概论 》，里面的关于数质量管理有详细论述。

共344页 建议你到百度文库中搜索就可以得到许多用得着的书籍了。

质量管理体系数据分析怎么分析

质量体系数据分析是一个大概念，是告诉组织，所有的过程、活动，只要你觉得有数据分析以及后续的改进需要，你都应该进行数据分析。

楼上二位说的，主要是针对产品制程过程所采用的数据分析。

其实除了制程过程要分析外，比如：采购合格率，销售计划达成率，服务满意率、售后服务热线接通率，等等。

包括培训等，都可以数据分析啊。

而且质量统计分析工具的标准，也没有固定，一定要用什么什么方法。

你可以用简单点的，比如：饼图、柱状图，也可以的。

如何设定一个产品质量参数的管控范围

1．制定明确的质量管控规范 要加快从事统计数据的质量评估的独立社会中介机构的成立，保证统计数据的质量评估具有公正性、独立性。

制定完备的统计数据质量考核、评价标准，明确各项统计数据误差范围，使统计数据质量的考核与评价有明确的参照标准。

对统计数据的质量评估指标范围和重点做详细的规定，并制定相关的评估监督办法，与社会公众及数据用户做好沟通工作。

2．建立科学的统计制度 要进一步完善并改进各项普查制度，建立健全相关法律法规，对各项普查的项目、顺序、时间和周期都进行合理安排，确保各项普查之间及普查和年报之间能够很好地衔接。

将现行的各项普查根据性质进行归并，方便依据各类普查特点进行分类的管理。

要适应市场的多元化需求，结合多种形式的调查手段，取长补短，互相验证，为统计数据准确性提供保证。

3．应用SPC统计数据质量管控系统 统计数据的质量是通过数据采集、分析、加工、评估等过程得到保证的，所以，应当改变统计数据事后检验的方法，加强数据采集、分析、加工、评估过程的质量控制，实行全过程控制。

盈飞无限SPC统计过程控制系统能够对过程数据进行快速采集、分析，帮助企业实现过程数据质量管控的目的。

应用盈飞无限SPC统计过程控制系统进行质量管控，不仅可以提高统计数据的质量，使不合格产品的数量减少，满足客户需要，还能够降低统计成本，为企业节约了资源。