数据质量分析

Q1： 数据仓库的数据质量主要包括哪些内容

?（一）数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；（二）数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。（三）OLAP(联机分析处理)服务器对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP（关系型在线分析处理）、MOLAP（多维在线分析处理）和HOLAP（混合型线上分析处理）。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。（四）前端工具主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以数据挖掘及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。-----------------------------由安信公司历经4年研发的监测数据管理平台，采用独创的技术架构，在B/S架构上融入C/S模式，囊括了实验室管理系统、监测站公自动化、监测站综合业务管理系统、监测数据上报系统等诸多系统，把各个系统有机融合在一起，不同的业务科室展现不同工作页面，内部却又实现了数据共享。系统页面简单大方，操作轻松方便，在不增加实验室工作量的情况下，能够让监测数据进入系统中，原始记录单等诸多实验室报表可协助生成（不完全生成，需人工签字），随后科室比如质控、综合、主管领导即可对数据进行多层次利用查询，并自动生成各类监测报表。系统采用流程化工作模式，对不同监测任务实施不同工作流，保证工作的科学和严谨，对于单位内部职工每天待事宜清晰显示，让内部职工对每天工作都一目了然。系统工作流程可自由配置，工作单可根据按照配置流转相应单位，并且可以对工作流程进行追踪查询，作为领导可以查看到每一项安排工作的流转情况、完成情况和监测结果。系统支持短信功能，对于领导等科室一些紧急任务可在系统下达后，立刻用短信通知相应工作人员，对于单位紧急通知等也可以进行短信通知，让监测站的工作更加快捷高效。系统提供深层次数据挖掘功能，能够根据监测数据，快速提供某监测点的多方位数据，比如历年来某月COD的监测数据变化，几年来某项监测数据的月平均值变化等等，为监测站领导决策提供科学依据。系统生成报表功能强大，除自身已包含众多报表外，可迅速生成WORD下各种客户要求的监测报表，并且查阅维护方便。系统作为平台拓展性强，可以融合其他系统与平台上，并且后期功能升级方便不影响前期功能。目前系统已经在多个地方监测站运行，从使用效果来看是比较实用的。

Q2： 质量管理体系数据分析是什么，怎么做

这个问题，太基础，多看一些品质管理方面的书。
质量管理体系数据主要分析，不良率和不良项（单个不良项的不良率）的变化趋势，为品质工作提供工作方向。
比如：分析总不良率，是否稳定，并逐步提高；
分析当前正在做的品质改善的工作是否有效率；
分析哪些不良项的不良率较高，从而重点解决不良率较高的不良项。

Q3： 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。