數據質量自查工作計劃范文第1篇
1、出風流量超出防喘工作點設置
2、將防喘開度降至97%(每步調節<3%)
3、觀察出風量變化、增速箱振動值無上升趨勢、電機電流穩定。再進行下一步調節。防喘振閥門調節不得低于55%
二、Ⅲ系列底流泵電機溫升過高接近155度極限值，電流值接近滿負荷，電機過載跳閘風險增大，影響下礦.具體措施：通風冷卻，降低電機溫升，保障電機安全運行
具體措施：
1、通過在電機風葉端加裝軸流風機。與電機的轉向相同，增強空氣在散熱片上的流動速，提高散熱能力。
2、加強對電機的監護，不得使電機超過額定電流運行。溫升超過120度倒備用泵。
三、粗、精選浮選機軟啟動器出廠設置啟動方式為限流啟動，當礦漿濃度超過45%時，啟動時間已到，但啟動電流未下降，導致啟動失敗，電機啟動轉矩不足，頻繁啟動導致電機過熱、繞組老化，影響生產。處置方法：保障電機順利一次啟動，不影響生產運行
具體措施;：
1、調整初始啟動電壓值由原來出廠建議值30%改為40%，保障啟動需要的轉矩力;
2、根據每臺電機啟動電流持續時間，分別調整不同的啟動時間(約10——15秒范圍)
3、更改啟動方式設置為定時啟動。
四、藥劑淀粉攪拌槽攪拌任務完成停機時，容易導致軟啟動進線側斷路器保護分閘。在啟動攪拌槽時，操作人員才能發現故障。另外，經常帶大負荷跳閘，容易導致斷路器主觸點弧光燒灼，嚴重影響斷路器使用壽命。處置方法：保障攪拌槽可以隨時啟動，不影響生產;保障斷路器在停車時不跳閘。具體措施：
1、調整斷路器長延時旋鈕為Ie=1·2*Ir;
2、根據負荷形式，調整短路保護為10倍改為12倍額定電流值可有效避免攪拌槽電機停車時產生涌流意外保護動作跳閘。
3、定期對斷路器主觸點進行檢查，發現弧光燒灼結瘤及時清理，保障觸點光滑。
五、粗、掃選浮選機主接觸器在連續使用1-2月后，觸頭由于頻繁開斷、閉合，電弧燒灼結瘤，導致接觸電阻增大，產生壓降影響電機安全運行。處置方法：定期進行檢查，清理，保障電機安全運行。具體措施：利用系統檢修對粗、精、掃選電機主接觸器主觸電進行全面檢查，對出現結瘤的觸點采用0#砂紙，或銼刀進行清除，使接觸面光潔、平整。
2、檢測接觸電阻≤0·03微歐。
數據質量自查工作計劃范文第2篇
傳統質量監管方式的缺陷
我國對產品質量實行以抽查為主要方式的監督檢查制度, 質量檢測以相應標準規定或明示質量狀況等為檢測依據。抽樣檢測是在不可收集和分析全部數據的情況下的選擇, 它能夠以較低的成本實現較為準確的統計數據。但其本身存在許多固有缺陷, 它的成功依賴于采樣的絕對隨機性, 但是實現采樣的隨機性非常困難。一旦采樣過程中存在任何偏差, 分析結果就會相去甚遠。隨機抽樣還需要嚴密的安排和執行。人們只能從采樣數據中得出事先設計好的問題的結果, 千萬不要奢求采樣的數據還能回答突然意識到的問題。所以雖說隨機采樣是一條捷徑, 但它也只是一條捷徑。隨機采樣方法并不適用一切情況, 因為這種結果缺乏延展性, 及調查出來的數據不可以重新分析以實現計劃以外的目的。即能更快更容易地發現問題, 但不能回答事先未考慮到的問題。這也正是奶粉事件未發生前, 我們為何沒能檢測出三聚氰胺的主要原因。
質量是一組固有特性滿足需求的能力。在這個定義中, “一組固有特性”表達的是客體可以被標準衡量的存在, “滿足需求的能力”表達的是主體對客體實際存在的滿意程度。這樣的理解更能揭示質量的本質。也就是說, 質量應該包括安全指標和品質指標兩部分, 安全是底線, 也就是強制標準所規定的部分。而品質則是上線, 是企業為滿足市場和消費者的需求, 對產品不斷賦予的部分。隨著社會和經濟的發展, 消費者對質量的要求日益提高, 社會的質量需求不斷增長, 產品的不斷升級換代, 實驗室的檢測數據已難以全面衡量產品的質量全貌。這也正是化妝品、電飯煲等高合格率產品仍不被消費者認可, 而要赴日購買的主要原因。這樣以合格率為導向的質監工作, 越來越難得到人民群眾的認可。產品出現了問題, 人們首先指責的就是質監部門的不作為, 另一方面, 也很難解決不斷增長的質量需求和質量保障之間的矛盾, 難以服務于地方經濟的發展, 因此質監工作急需轉型升級。
大數據的主要特點和應用
如今, 一個大規模生產、分享和應用數據的時代正在開啟?；ヂ摼W, 尤其是社交網絡、電子商務與移動通信把人類社會帶入一個以“PB”為單位的結構與非結構數據信息的新時代。大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維, 大數據開啟了一次重大的時代轉型。什么是大數據?研究機構Gartner給出了這樣的定義:“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。也就是說, 大數據是一種用海量數據解決問題的方法, 而這里的“問題”來自于具體的業務, 這就要求大數據需要與具體業務融合。采樣的目的是用最少的數據得到最多的信息, 當可以獲得海量數據的時候, 它就沒有什么意義了。數據處理技術發生了翻天覆地的改變, 而監管方式也需要進行改革和創新。
如今大數據掀起的風暴正在席卷各行各業, 不論是商業開發還是政府管理, 大數據已經從IT技術的熱點走向社會熱點, 逐漸融入到人們的日常生活中。美國是應用大數據的領先國家, 谷歌公司利用搜索詞條, 建立數學模型, 成功預測禽流感的散布趨勢;洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生;在國內, 淘寶銷售數據可以用來做金融機構的信貸信譽評估。因此, 大數據時代的政治、經濟和許多科學門類都會發生本質上的變化和發展, 進而影響人類的價值體系、知識體系和生活方式。
大數據的特點就是不用隨機分析法這樣的捷徑, 而采用所有數據的方法。如今, 我們可以搜集并獲得大量的信息數據, 對其進行分析, 有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據, 而不再依賴于隨機抽樣。在大數據時代進行抽樣分析就像高鐵時代的綠皮火車一樣, 雖然在某些特定情況下, 我們依然可以適用樣本分析法, 但這不再是我們分析數據的主要方式。慢慢地, 我們會完全拋棄樣本分析。
大數據與質量監管工作的融合
博弈論告訴我們, 由于信息的不對稱, 會造成逆向選擇。產品質量監管的目的, 就是不斷地降低產品質量信息不對稱的程度, 監管的本質就是總體質量信息的監管。
質監內部業務信息包括企業代碼數據、產品條碼和質量抽檢數據、行政違法案件、計量器具和特種設備所有資料和使用情況、生產許可證和產品及實驗室認證數據、各種產品的標準等等。這些都是質監部門的特有信息, 但目前各業務子單元處于封閉獨立的狀況, 未能將這些數據融合、分析, 并實現共享。此外, 還有大量企業和產品的資訊、消費者的購買和評價情況等海量信息, 我們完全可以利用這些信息和數據建立一個大數據平臺。
質監大數據平臺就是基于大數據的思維理念, 利用海量并行處理系統 (MPP) 或云計算、網格計算等先進計算分析系統, 綜合質監部門內部所有業務信息, 并運用網絡搜索技術識別和抓取互聯網中的質量信息、通過語義分析和情感分析技術對這些海量的質量信息進行分析加工, 確定那些對業務有分析價值的戰略性數據, 例如, 什么樣的信息組合能夠預警質量風險, 什么樣的信息組合能夠評價質量狀況, 什么樣的信息組合能夠確定關鍵監管對象等。然后基于這些數據運用評價建模和統計分析方法對質量進行評價和預警。
質監大數據首先優化了質監工作的管理方式。質監大數據平臺可以有效融合內部各業務子單元的信息數據, 可以對本業務部門進行反饋和指導, 同時收集企業和消費者的質量信息;可以有效地反應出產品、行業、地區質量數據;可以有效地對一些產品的質量走勢進行預判, 從而使質監工作從原先的被動監測產品質量到主動把握產品質量趨勢, 對產品質量問題進行預判, 有重點、有目標、有方向的開展質量監測, 從原先大量產品的全面式監測轉變成有問題部分重點監測, 也可以為產品突擊監測提供實時的、可靠的依據, 同時更好的理解質量安全事件發生的內在規律, 通過數據收集和算法計算, 預測質量安全事件的發生率和發生頻次, 進而實現從被動處置到主動預防的質量安全事件管理模式的轉變。
質監大數據平臺拓寬了質監工作管理內容。質監大數據平臺首先引入了互聯網中來自消費者的主觀質量評價, 將質監工作從原來對客觀質量的監督抽查, 拓展到主客觀質量相結合的監測;其次, 質量大數據將各種質量信息搜集、整理、存儲起來提供分析, 將原來“以點為主”的工作, 延伸到線狀方式, 從時間、區域、行業等不同維度, 全方面的對質量進行整體監測;最后, 質監大數據還能夠加強質監工作的公共服務能力, 通過對互聯網中來自消費者的質量信息的搜集分析, 以此展開工作, 建立一種面向消費者指導的公共服務模式, 也體現出與消費者共同治理質量的機制。
數據質量自查工作計劃范文第3篇
一、加強外匯數據分類和標準化管理
(一) 通過業務分類使信息得到更好的整合
外匯業務數據信息只有通過加工、處理、整合才能更好地運用于外匯管理活動中, 而加工、處理、整合的過程實質上就是數據信息多元和多維組合的過程。從數據來源來看, 外匯數據信息組合性越好, 可用性就越高。提高組合性的可行辦法是“以分促合”, 通過合理的外匯業務分類將外匯業務信息要素“顆?；? “顆?；钡迷郊? 信息組合運用的效果才會越好。這就好比顯示器分辨率, 分辨率越高, 顯示出的畫面就越清晰。因此, 有必要對現有的外匯業務從業務種類、業務階段、信息要素等方面進行全面梳理, 掌握信息顆粒結構。
(二) 通過標準化對數據信息進行準確定義
所謂標準化, 是指為了在一定范圍內獲得最佳秩序, 對實際的或潛在問題制定共同的和重復使用的規則的活動, 其重要意義是通過“去異求同、去繁就簡”, 改進產品、過程和服務的適用性。外匯業務標準化就是在尊重業務實質基礎上, 以外匯業務分類為基礎, 在生產、采集、存儲、使用等環節對不同機構、不同環節繁雜的外匯業務、數據信息、技術方法進行統一規范的活動。以銀行為例, 目前外匯指定銀行數量眾多, 性質、規模、業務狀況等方面均存在較大差異, 業務系統更是各不相同。在此情況下, 要匹配銀行外匯信息供給與外匯局管理信息需求, 需要在銀行端妥善處理不同銀行間的業務差異和數據差異問題。另一方面, 從業務分類角度看, 沒有規則的業務細分最終將導致信息成為一盤散沙。正如不同形狀、不同大小的三角形組合起來很困難一樣, 不同規則的業務信息也難以真正實現有機整合。在業務分類基礎上通過銀行外匯業務標準化為信息組合提供規則, 信息就能既分得下去也合得起來。
(三) 通過數據集中采集提升數據采集效率
統一采購模式被現代大型零售連鎖集團廣泛采用, 在此模式下, 零售門店獨立采購職能弱化, 大宗商品采購交由集團物流中心統一管理, 集團物流中心在商品種類、配送要求、商品價格、結算條款等方面統一與供應商協商, 并要求各供應商根據門店實際需求向門店配送商品。此種模式降低了采購成本, 同時使門店能夠專注于銷售, 有利于業績提升。借鑒上述經驗, 提出外匯業務數據集中采集模式的構想, 將數據的“采”與“用”相分離, 統一規劃數據采集范圍、采集內容、采集渠道、采集方式、采集時間, 避免數據重復采集、盲目采集、低效采集, 確保數據更全面、更詳細以及更有質量。在此種模式下, 數據采集不以應用為直接目的, 而是以業務源為出發點, 重點考慮數據的完整性、一致性和規范性, 考慮數據采集的及時性和可擴展性。外匯局層面的數據應用則直接基于數據倉庫展開, 原則上不應再向銀行采集數據。
二、把握外匯業務數據質量控制的關鍵環節
(一) 加強外匯業務數據的輸入控制
一般來說, 數據采集方式可包括3種, 一是純手工錄入, 二是手工錄入與接口程序相接合, 三是純接口程序, 無論哪種方式, 都應當注重對數據輸入的控制。手工錄入模式下, 在數據錄入端應當增加機器校驗功能, 并制定嚴格的數據錄入規范;在接口導入方式下, 應當嚴格管理接口程序開發環節, 重點關注接口程序數據采集的全面性, 對數據采集規則應當進行嚴格測試, 增強接口程序的自動糾錯功能;在半手工半接口方式下, 應當確保手工錄入人員充分了解接口程序數據采集規范, 避免兩種方式相互影響。此外, 使用接口程序時, 應當關注系統滯留數據產生的原因, 及時處理, 并反向完善接口程序。
(二) 提升系統數據質量分析功能
一是加強數據使用狀況分析?？萍疾块T應當通過技術手段, 對外匯局系統現有業務數據的使用情況進行全面分析, 區分熱點數據和垃圾數據, 有針對性地加強數據質量管理。二是提升后臺數據質量分析能力。在數據集中情況下, 通過后臺處理, 對不同數據之間的邏輯關系進行分析, 查找質量存在問題的數據, 集中抽出進行處理, 從而提升數據質量管理效率。三是增強系統對數據質量的反饋能力, 允許系統使用人在使用過程中, 針對系統、系統數據、數據質量提供反饋意見和建議, 從而促使系統不斷完善和改進。
(三) 管好銀行這個數據采集的關鍵樞紐
當前, 外匯局多數數據都是在銀行端產生, 隨著外匯管理改革的進一步深化, 許多管理環節下放至銀行的趨勢越來越明顯。因此, 當前需要加倍重視對銀行數據的管理。具體可從以下幾個方面著手:一要加強對銀行的技術指導, 特別是對銀行接口程序開發的技術指導;二是要求銀行建立相應的數據核查和處理機制, 支持銀行在自身系統開發過程中一并開發數據質量核查程序;三是加強對銀行業務人員的培訓, 讓銀行人員準確地理解業務;四是加強對銀行數據質量的考核, 除各業務部門考核外, 科技部門可協調各部門進行綜合考核。
三、加強外匯數據質量監督檢查
(一) 建立外匯管理業務數據縱向追溯機制
當前, 許多數據都在跨系統使用, 數據質量好壞直接影響其他業務工作的開展。因此, 在業務管理環節上, 應當增加數據質量的縱向追溯機制。在整個業務管理鏈條上, 處于下游的管理部門, 如果發現數據質量問題, 可以逐級向上追溯, 查找數據質量問題所在環節, 有針對性地進行改進。
(二) 完善外匯管理業務數據的橫向比對機制
在業務管理中, 多個部門之間的數據在邏輯上可能存在相關性, 對這些數據的比對有利于發現數據質量問題, 例如海關進出口數據與貿易收付匯數據, 國際收支預收預付款申報數據與貿易信貸登記數據。因此, 在外匯管理局內部之間, 或者是外匯管理局與外部部門之間, 有必要建立或完善數據橫向交叉比對機制, 通過交叉比對, 及時發現數據質量問題。
(三) 進一步完善數據質量核查工作機制
堅持現場核查與非現場核查相結合的方法, 不斷創新核查工作機制。非現場核查層面, 可以嘗試將電子數據導出排查、專用軟件核查、監測分析系統篩查有機結合, 從而實現多角度、廣渠道的立體核查, 提升核查工作效果。在現場核查工作層面, 可以嘗試建立風險導向核查方法, 以被核查對象內部評估為基礎, 進一步開展主體信息核查和交易信息核查。
(四) 加強數據質量責任管理
當前, 數據質量管理中較為突出的問題就是外匯局內部對數據質量管理的責任界定不清晰, 既無法問責, 又難以“盡責”, 最終結果是數據質量好與壞一個樣, 管與不管一個樣。因此, 有必要將數據質量管理的責任細化至各個部門、各個崗位, 同時建立起數據質量管理的任務清單, 要求各個部門、相關崗位人員必須全面完成任務清單內容, 防止數據質量管理過程中出現的“不作為”現象。FTT
參考文獻
[1]宗威, 吳鋒.大數據時代下數據質量的挑戰[J].西安交通大學學報 (社會科學版) , 2013 (5) :38-43.
[2]郭志懋, 周傲英.數據質量和數據清洗研究綜述[J].軟件學報, 2002 (11) :2076-2082.
數據質量自查工作計劃范文第4篇
2007年7月
雨花區城市住戶調查統計工作在市、區領導的高度重視指導下，全體統計人員認真貫徹省、市城市住戶調查工作精神，按照上級要求,切實抓好基層基礎工作,不斷強化質量意識和服務意識，確實提高數據質量。
一、城市住戶抽樣調查樣本情況
1、為保證城市住戶調查樣本在地理分布上的合理性，我區共抽選城市住戶記帳戶73戶，分別分布于6個街道，10個社區。2007年城市住戶基本情況抽樣調查樣本嚴格按照市調查隊通知規定執行，抽中社區地理分布相對于雨花區講比較均勻、合理。
2、人口與年齡結構
人口與年齡結構比較表
二、居住情況
居住類比較情況單位：%
三、就業單位與部門類別
為進一步規范統計基礎工作，確保統計數據的準確性。今年6月，我區結合實際，對2006年城調年報的各項工作進行了認真總結，并對報表的各項數據逐一進行清理，核對，
檢查評估?，F將數據質量檢查的有關情況如下：
一、領導重視，措施得力
我局領導高度重視城市住戶調查統計工作，為保證各項工作的順利開展，我局就城調工作的重要性及工作要求，以及需要的經費安排，擬訂的培訓計劃等問題，在去年年底專題向區領導進行了匯報，取得了區委、區政府的支持，解決了15萬元的專項調查經費。為記帳戶購買了所需的計算器、文件夾、筆、記帳本等記帳工具。按每戶50元/月按時足額發放到位。局領導非常重視統計隊伍的建設，把城調工作納入了統計局的重要工作范疇，進一步規范了城調工作。
二、強化質量意識，把握重點，提高數據質量
1.扎實地做好樣本輪換工作。為了進一步提高數據質量，一方面按照市局的統一部署，立足調查樣本更加接近總體水平，更具代表性的要求出發，及時的組織進行了30%的樣本輪換，在落實新調查戶時，我們不斷吸取以往落實新戶的經驗和教訓，對新戶逐戶上門走訪，宣傳城調有關精神，減輕住戶的思想負擔，使其能夠真實客觀的反映收入和支出情況。
2.勤勤懇懇地抓訪戶工作。我們始終把加強城市住戶統計的基礎建設作為城調工作的重點來抓。為確保數據的真實性和準確性，制定了城市住戶統計工作檢查計劃，定期和不定期檢查各社區的城市住戶統計工作。今年我們采取了上
門訪戶和電話聯系相結合的訪戶方式，做到平均每月每戶上門訪戶兩次，并隨時加強電話聯系。一是核對手存現金和家庭基本情況，糾正上月發生的記帳錯誤;二是查看帳本，輔導記帳;三是交心談心，建立深厚感情。調查戶遇到困難時，我們及時地給予力所能及的幫助，從而調查工作也得到了積極的配合和支持。通過訪戶，我們掌握了記帳戶家庭的基本情況，特別是耐用品擁有情況，手存現金帳情況;通過訪戶，使記帳戶掌握了記帳方法，懂得了住戶調查工作的重要意義，贏得了調查戶對我們工作的支持和幫助;通過訪戶，鞏固了調查戶，提高了記帳質量。通過檢查評估，95%的記帳戶的帳記得較為規范、準確，購買的商品記準了日期、數量、金額，計量單位準確，記帳符合邏輯性，且日清月結。
3.踏踏實實地做數據處理工作。我們以高度負責的工作態度，編碼以“手冊”為依據，錄入以帳本為準繩，發現問題及時查找及時更正，堅決杜絕隨意更改現象，基本做到了歸類、編碼準確，錄入不錯、不漏。對報表堅持了各環節的“初審、復審、總審”制度，做到了報表數據與軟盤數據、臺帳數據完全一樣，達到了把報表差錯消滅在上報之前的年初計劃。
4.切切實實做數據評估工作。為保證調查數據的高質量，我們每月的報表數據都要和市統計局綜合統計數據如勞動工資，GDP增長速度、商貿統計數據以及工業生產運行狀
數據質量自查工作計劃范文第5篇
一、強化基層基礎建設, 提升源頭數據質量
強化名錄庫建設和維護。將統計基本單位名錄庫的維護和管理工作向鄉 (鎮) 街延伸, 由鄉 (鎮) 街與市、縣級統計局共同做好日常管理和更新維護工作, 使鄉 (鎮) 街及時掌握本區域基本單位主要情況, 確保轄區內新增達到入庫標準單位及時納入統計范圍。推進基層統計基礎建設。不僅將鄉 (鎮) 街統計基礎建設情況納入績效考核, 還要作為每年統計執法大檢查的主要內容之一, 建立長效的監督檢查機制, 進一步完善和提高統計基礎建設, 切實保障基層統計上報渠道順暢, 確保源頭數據真實、可靠。強化業務指導, 指導鄉 (鎮) 街等基層統計機構完善統計站建設, 并及時將統計資料整理歸檔。做好星級達標培訓, 指導轄區內企業做到“一企一檔”, 為易于保存和查詢, 針對有條件的統計調查對象, 指導建立統計電子臺賬, 切實減輕企業和基層統計機構的負擔。加強源頭數據質量管理。嚴格統計數據審核評估, 出臺數據質量審核評估管理辦法, 修訂完善主要統計指標數據質量審核評估辦法, 對數據變化較大或者不符合實際的數據, 逐個查明原因, 嚴格審核把關, 切實提高源頭數據質量。同時, 根據階段性工作重點, 經常性依法組織開展數據質量檢查、抽查活動, 發現問題及時采取措施進行針對性解決, 保證源頭數據質量真實可靠。
二、規范統計業務工作, 夯實統計基礎根基
強化統計查詢、訂正制度。規范數據查詢方式和流程, 書面查詢與現場查詢相結合, 督促落實數據查詢、訂正結果, 完善查詢、訂正記錄及檔案留存。規范統計數據提供流程。為確保數據的保密性, 建立健全數據管理制度, 嚴格執行統計數據管理規定, 對外提供數據必須嚴格遵守《統計法》和其他相關規定和要求, 明確提供范圍, 規范提供方式和內容。數據提供相關人員要履行職責, 不越權提供、不超范圍提供。加大數據審核力度。加強數據比對核實工作, 加強統計數據質量的督查, 定期和不定期地深入基層統計單位檢查, 采取聯合、交叉等執法形式加強監督檢查, 嚴把數據源頭關、聯網直報關、數據審核關、執法檢查關, 提高數據的客觀性、準確性, 真正做到基本數據來源資料齊全, 數出有據, 依法提高統計能力、數據質量和政府統計公信力。根據工作需要, 每月組織各專業人員深入到企業進行走訪、調研, 了解企業情況, 及時解決統計工作中存在的問題, 對重點單位進行日常跟蹤監測, 提前預判, 既接地氣, 又能掌握大量第一手材料, 還能加強業務指導, 提高了工作效能。確保服務基層始終在一線, 使企業走訪常態化, 解決問題及時化。。加大培訓力度, 切實把統計法律法規和業務培訓始終貫穿于常規工作中, 針對工作中存在的問題, 對政府各職能部門、企業等相關工作人員采取分批次、分類別、針對性強、形式靈活的業務培訓, 提升相關工作人員統計業務能力, 擴大統計宣傳。
三、提升統計執法能力, 維護數據真實準確
加大統計執法檢查宣傳力度。多年來, 統計工作重點放在日常業務報表工作上, 執法工作較日常報表仍有所滯后, 并且宣傳力度不夠, 對單位的影響不夠, 這就要求統計部門在執法工作前后要不斷加強宣傳, 使基層單位認識到統計工作的重要性。將統計法律法規、方法制度解釋作為重要內容。在認真總結單位提供不真實統計數據的原因后發現, 在很大程度上是由于單位對統計法律、法規, 方法制度掌握不夠清楚全面, 缺乏系統性學習。因此, 在對單位進行執法檢查的過程中, 統計主管部門應將深入講解統計法律法規、方法制度作為一項重要工作來抓, 這樣才能不斷規范和完善單位的統計工作, 保證數據的準確性。進一步加強執法人員業務水平。相對于日常專業報表工作, 統計執法檢查更貼近單位實際, 因此, 加大統計執法檢查力度, 應從加強執法人員業務水平開始。統計執法人員要加強業務學習, 接受系統的統計業務培訓, 真正了解數據的來龍去脈, 把握住數據計算收集的每個環節, 這樣才能對單位的統計工作具有更強的監督和指導作用。使統計執法工作制度化、經?；?、規范化。
摘要：統計是經濟社會發展重要的基礎性工作, 是宏觀調控的重要依據, 必須防范統計造假、弄虛作假, 確保統計資料真實準確、完整及時, 加快形成推動高質量發展的統計體系。扎實做好依法統計工作, 確保統計數據質量, 基層統計部門可以從強化基層基礎建設, 提升源頭數據質量、規范統計業務工作, 夯實統計基礎根基、提升統計執法能力, 維護數據真實準確等幾個方面做起, 強化名錄庫建設和維護, 強化統計查詢、訂正制度。規范數據查詢方式和流程, 書面查詢與現場查詢相結合, 督促落實數據查詢、訂正結果, 完善查詢、訂正記錄及檔案留存, 加大統計執法檢查宣傳力度。
關鍵詞：依法統計,統計數據,數據質量
參考文獻
[1] 王永波.提高統計數據質量的研究[J].經營管理者, 2015 (22) .
數據質量自查工作計劃范文第6篇
(一)積極貫徹落實統計法律、法規;
(二)基本完善學校統計工作規章制度建設，按照統計制度的規定設置了原始記錄。
(三)加強統計人員的管理。我們由教導處具體負責統計工作，由學校教研組長具體負責學校各種數據的統計填報工作，使數據內外一致，不走樣，不滲水分。
(四)提高統計工作的效率。我們為統計員配備了兼用計算機，實行了聯網，為了確保數據的準確，方便數據的上報，為統計員配備了U盤，減少和杜絕了虛報、瞞報、漏報、錯報等現象的發生。
(五)重點核查了學校上報的教育基礎數據庫、基層統計報表的有關數據：
1、在校生數。通過核對學生學籍數據庫(學生注冊記錄、在校生花名冊)人數，登記上報人數與實際在校生數一致;
2、教職工、專任教師數和現任的一致;
3、校園土地面積。土地登記面積和學校土地實際使用、占地面積一致;
4、學校建筑面積。通過核對核實校舍建筑面積(教學行政用房) 1 與上報數據庫的數字一致;
5、固定資產和教學儀器設備。通過核對固定資產(教學儀器設備)，固定資產數據與學?，F有的基本一致;
6、圖書冊數。通過核對圖書記錄和上架圖書的實際情況基本相同;
7、基礎教育的班額符合要求。
(六)建立了檔案室，制定了《學校學生學籍管理制度》和“學籍管理工作流程圖”，建立了學生檔案，建立了教職工花名冊，并且適時更新。為了加強數據管理與維護。我們要求統計員要經常與教育組負責統計的工作人員進行溝通，及時上報各類數據的變動情況，發現問題及時訂正修改，確保了學?；砼c上報的數據庫相一致。