数据质量评估方法研究_杨青云.pdf

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1、数据质量评估方法研究杨青云&赵培英!杨冬青&唐世渭&童云海&&（北京大学信息科学技术学院，北京&""C,&）!（山东轻工业学院计算机系，济南!)"&""）DE;20/：B0=FG6=H@3$

2、!""#）"%E"""(E"!文献标识码4中图分类号JK(&&!"#"$%&’()*$+$,-$./+01##"##2")+3"+’(4(.(506$)5,/)50-)78’$(9"/0/)5:6$)5*()5;/)57<$)5=’/>"/7<()56-)’$/7&（L5M::/:NO=N:7;280:=L50.=5.2=@J.5M=:/:FG，K.I0=FA=01.7>08G，-.0P0=F&""C,&）!（9:;<68.7Q.<278;.=8，LM2=@:=FO=>80868.:NR0FM8O=@6>87G，S0=2=!)"&""）1?#+%$&+：Q282B

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5、实例着企业应用系统数据量的急剧扩大、新应用的不断出现以及应阐述了其构造技术和计算方法，第四节进行总结并介绍了今后用之间的相互整合，数据质量问题变得日益突出，这些问题主进一步的工作。要表现在数据不正确、数据不完整、数据不一致等方面。质量低劣的数据已经成为影响企业进行正确决策的重要因素，所以数!数据质量评估的基本指标据质量管理必将成为企业进行信息化进程中一个必不可少的文献’!，(，#，)*提出了一些数据质量的评估指标。在进行数环节。据质量评估时，要根据具体的数据质量评估需求对数据质量评针对数据质量问题的各个环节，包括数据清洗、数据整合、估指标进行相应的取舍。但是，数据

6、质量评估至少应该包含以相似记录检测、数据质量评估、数据质量过程控制和管理等方下两方面的基本评估指标：面，业界已进行了大量的学术研究和实际应用的探索。在这些（&）数据对用户必须是可信的（-./0.123/.），其中包括精确环节中，数据质量评估是提高数据质量的基础和必要前提，它性、完整性、一致性、有效性、唯一性等指标。这些指标的具体能对应用系统的整体或部分数据的质量状况给出一个合理的含义：评估，从而可以帮助数据用户了解应用系统的数据质量水平，精确性（4556728.）：描述数据是否与其对应的客观实体的并采取相应的处理过程来提高数据质量。特征相一致。对于数据质量评估，一

7、些研究人员也进行了许多工作。文完整性（9:;0>8.=8）：描述同一实体的同一属性的值在不同的分析和浏览的工具，文献’&*给出了一种基于属性的数据质量的系统或数据集中是否一致。评估模型。但总的来讲，它们都没有提供一个定量的系统方法有效性（?2/0@）：描述数据是否满足用户定义的条件或在来进行数据质量的评估。该文在此基础上，提出了一个数据质一定的域值范围内。量的评估模型，并阐述了该

8、模型的构造