7篇关于数据质量的计算机毕业论文

今天分享的是关于数据质量的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到数据质量等主题,本文能够帮助到你

税收数据支撑系统数据质量管控模块设计与实现

这是一篇关于数据管理,数据质量,J2EE的论文, 主要内容为目前,随着信息化的进一步发展,税务管理信息化已经进入由涉税数据分析指导数据管理的新层次。然而,大量的涉税数据分析不仅需要海量数据的集中,还需要数据的真实有效。如何能保证各个税务系统中海量数据的真实有效,是现在税务数据分析首先要解决的问题,也是开展日常管理和信息管税需要完成的首要任务。数据管税是税收信息化发展的必经之路。随着信息技术的不断发展,将多种信息技术综合应用于税收数据管理是数据管税的一个阶段性的跨越。面对不断出现的新形势、新要求,陕西地税吸取其他省市先进的税收信息化管理经验,开发使用了多种有效的信息化手段进行税收管理,并且已经取得了较大的成果。但是,由于近几年信息化程度发展较快,随着系统建设的增速,税收数据的管理难度也逐渐增大,税收数据质量的管理压力也逐年递增,面对税收数据质量的管控,我们还是处于一种各自独立的阶段。税务数据支撑系统数据质量管理模块则是数据管税发展的阶段性成果,它的成功推行,将以往的单一化数据质量治理变成了集中化的质量管控,完全实行了电子化、一体化、集约化的质量管控方式,为加强税户管理、提高组织收入提供了坚实的基础支撑。论文首先分析介绍了税务数据管理支撑系统数据质量管理的研究背景、国内外研究现状,结合目前地税各个税务系统使用现状以及数据质量管理问题,突出说明了数据管理支撑系统数据质量管理模块建设的重要性和必要性。其次使用用例图、流程图以及E-R图对整个系统以及数据库进行分析和设计,将整个系统设计为:规则管理、疑点问题管理、监控管理、结果管理、查询统计分析以及系统维护六大功能模块。同时使用目前主流信息化技术:J2EE技术、JSP技术、WEBLOGIC中间件技术、Oracle1Og数据库技术、OracleODI数据同步技术等,结合目前税务系统数据质量管理的业务需求,实现了整个数据质量管控模块的各个业务功能。最后编制测试用例对整个系统的各个功能模块进行了功能、性能测试,验证了系统的功能性、稳定性,保证了数据质量管控工作的顺利开展。系统已在2016年2月全省推广应用,完成了对全省35个系统数据的质量管理,通过该数据质量治理已清理垃圾数据8万余条,补缴税款2587.25万元,提高了信息数据的数据质量,促进了管理规范化、流程化,加强了陕西地税税收管理职能,降低了税收执法风险,为以后的数据管税以及总局“金税三期”项目实施的推进提供了坚实、有力的保障。

基于评价模型的基金数据质量管理平台的设计和实现

这是一篇关于数据质量,评价模型,管理平台,SSH框架的论文, 主要内容为在信息时代,数据在信息化建设中扮演着越来越重要的作用。然而随着应用系统产生的数据量的不断增多,各种数据问题也随之产生,数据缺失、错误、不一致等数据问题给企业带来了巨大的损失。本文在分析现有质量评估模型的基础上,从当前基金数据存在的主要问题出发,选择完整性、有效性、唯一性三个指标建立了基金数据质量评估模型。从定量的角度对基金数据质量进行评估,可以帮助使用这些数据的用户或系统了解当前基金数据质量的情况,对是否采用这些数据或进行进一步处理提供决策依据。在此基础上,本文提出了针对各种业务场景的数据质量提高方法。基于评估模型和当前存在的基金数据质量问题,本文从提高数据质量的需求出发,利用重复数据检测、异常数据处理、缺失数据处理等相关数据质量提高技术以及Spring、 Hibernate等相关技术,设计并实现了基金数据质量管理平台。本文最后通过具体的实例数据,首先使用基金数据质量评估模型对其进行了质量评估,然后使用基金数据质量管理平台解决了原始数据中数据重复、异常、缺失等问题。通过对比前后数据质量得分和基金数据可视化系统展示效果可以看出,基金数据质量确实得到了提高,并为用户做出正确的判断提供了依据,证明了评价模型的可用性和基金数据质量管理平台的实用性。

基于B/S架构的智能水质监测系统设计及数据质量控制研究

这是一篇关于B/S架构,水质,在线监测,数据质量,模糊专家系统的论文, 主要内容为随着工农业对水资源污染的加重,水质的监测和控制不容忽视,应国家水利信息化政策引向,研究开发水库、河流在线水质监测系统,与其他水资源信息监测系统密切耦合衔接,实现对多监测点、多污染参数的实时连续监测,具有重要现实意义。水质监测数据的信息挖掘、综合评价及应用预测对数据质量要求日益凸显,对源数据质量控制已迫在眉睫。本文基于以上水质污染与监测的背景和特点,运用B/S架构设计水质监测自动化仪器,智能地监测水质状态和控制数据质量,实现水质多参数信息化管理。以水质监测系统为研究对象,对其进行了深入的分析： 1、从数据质量现状分析入手,对现有数据质量控制技术进行分类,提出并研究了以水质色度为主因子的数据质量控制算法-模糊专家系统。同时对数据传输的关键技术图像压缩算法和GPRS通信进行了选取和介绍； 2、模糊专家系统知识库获取水质监测经验的过程中,设计了水质色度与金属离子参数关系分析实验,深入研究了色空间理论原理,对国标法和分光光度法实验结果进行对比分析,确定了浓度与色差的关系和定标方案； 3、根据水库现场监测要求和数据质量控制算法对软件系统的要求,给出施测方案并设计了系统总体结构,其中详细研究了基站终端硬件电路的原理,以及软件平台的操作系统和HPI接口驱动程序； 4、验证基于B/S架构的智能水质监测系统软硬件运行的可靠性和稳定性,依据数据质量控制算法对某基站进行数据质量测试,结果表明：系统运行良好,数据质量达到设计要求； 5、总结实验和测试过程中发现的问题,提出合理化的修改建议；对课题进行展望。通过某水库基站测试验证,基于上述方案开发的水质监测系统,完成了水质多参数信息的采集、数据质量控制、远程通信、数据管理等基本过程,实时监测了水库水质色度、常五项、COD及铜离子等参数。远程监测中心能对数据进行存储、查询和图形化分析,增加对可视化监测和预警决策模块的拓展支持,最大限度提高了水环境监测的信息化水平,有一定的实际应用价值。

数据质量管控系统的设计与实现

这是一篇关于数据质量,质量分析,质检报告的论文, 主要内容为在当今时代,计算机技术高速发展,信息化、数字化和智能化的社会正在逐步形成。在许多行业和职能领域中,数据已经成为一种极为重要的信息资产。丰富的数据资产固然可以为人们的分析和决策提供强有力的信息支撑,但是在数据采集和处理过程中可能由于录入错误、人为篡改和机械故障等原因,导致数据值缺失或异常、数据属性丢失或冗余等多种数据质量问题,这些问题可能对数据的后续使用带来严重危害,因此科学合理地对数据质量进行管控具有重要意义。本文旨在通过借鉴已有的数据质量管控经验,结合实际的业务生产需求,设计并实现一套数质量管控系统,为此重点做了以下工作:(1)调查研究数据质量管控的相关技术和理论基础,包括数据存储、同步、分析和计算的相关技术以及分布式集群的相关理论;(2)针对实际业务场景开展系统需求分析,重点从系统用户、系统角色、功能性需求和非功能性需求等方面进行分析与整理,并设计了多种类型的数据质量检查规则及数据质量评价指标;(3)在需求分析的基础上对系统的实现进行概要设计,包括总体架构、功能结构、整体流程、数据模型和运行环境等;(4)针对系统的核心功能点进行详细设计,明确系统各个模块的具体功能、逻辑流程、输入项、输出项、接口规范以及交互界面;(5)设计系统的具体部署与运行方案,包括数据质量检查的多线程实现方案、数据持久化层的部署架构、分布式缓存方案及集群部署方案等;(6)设计测试用例,对系统从功能性和非功能性方面进行测试与验证;(7)针对系统当前的实现状况及未来的改进方向提出总结与展望。通过数据质量管控系统的设计与实现,进一步明确了数据质量检查方案的各类规则检查逻辑以及数据质量评价体系,也为其他相关产品的设计与实现提供了参考依据。

基于评价模型的基金数据质量管理平台的设计和实现

数据质量量化分析研究及应用

这是一篇关于数据质量,评价模型,指标权重,层次分析法,熵权系数法的论文, 主要内容为随着数据的爆炸性增长,由于网络和软硬件故障等因素,数据在存储时可能会有错误或者漏存等情况。这些缺失数据、错误数据可能会导致数据分析、挖掘结果的偏差,甚至造成很大的决策失误,因而数据质量问题被越来越多的专家和学者所重视。目前,学术界与业界对数据质量方面的研究已经提出了不少方法,但还是缺少定制化、面向具体领域的数据质量量化研究方法。本文的项目背景是某机构需要一个定制化、面向特定领域的数据质量量化分析评价平台。论文的主要研究内容及创新点如下:1.针对项目需求,本文基于GB/T一系列国家标准结合作者在机构的实习经验,通过研究、分析、问询相关专家意见裁剪指标,构建了一个多维度可量化的数据质量评价模型。2.本文通过研究发现,可用于数量质量评价模型中计算指标权重的方法有Delphi法、层次分析法、缺陷扣分法、云模型法和熵权法等。实际应用中一般使用其中的某种方法,这种单一策略可能会导致权重的主观性过强。针对此类问题,本文融合了Delphi法、层次分析法和基于信息熵的熵权系数法计算综合权重,这样一方面弥补了单一方法计算权重的主观性,另一方面应用基于信息熵的熵权系数法可以尽可能消除人为因素对计算各指标权重的影响,使得权重进一步客观准确。另外针对层次分析法的判断矩阵经计算不满足一致性,需重新构造判断矩阵,导致成本高的问题,文章引入了诱导矩阵修正法来修正判断矩阵以尽可能避免该问题发生。3.本文在前述构建评价模型、改进指标权重确定方法的基础上,设计并开发了一个B/S架构的多模块数据质量评价系统,并对系统进行了优化。为了降低系统的耦合性,系统采用了前后端分离的架构,前端使用Vue框架,后端使用Spring Boot框架。为了解决浏览器同源策略的问题,系统采用Nginx反向代理来实现跨域访问。针对多个指标同时计算时,单线程执行效率低下、CPU利用率低、多线程创建和销毁耗时的问题,系统采用线程池技术实现并行高效计算。另外系统搭建了Zookeeper集群来管理和协调Kafka集群,实现了将评分计算与邮件发送解耦,并且使得系统具有HA的特性。4.本文使用系统对电商领域的数据集进行了数据质量综合评价分析,将评价过程与结果通过ECharts进行数据可视化展示,同时生成了详细的数据质量评价报告并结合Thymeleaf以邮件的方式发送给测评人员。验证了所构建的数据质量量化评价框架、模型及其相应系统的可用性和高效性,可以满足企业的实际需求。