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1-2018年1月广西科技成果登记项目清单---广西科技厅.doc

上传人:晚风 文档编号:2397226 上传时间:2020-07-11 格式:DOC 页数:9 大小:209KB
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资源描述

1、.30 3.5项目建设可行性.31 3.5.1 政策保障.31 3.5.2 组织和人员保障.32 3.5.3 技术保障.32 3.5.4 相关经验(*).33 第 4 章项目需求分析.34 4.1目标分析.34 4.2用户分析.34 4.3业务需求分析.35 4.3.1 XXX 业务需求分析.35 IV 4.3.2 XXX 业务需求分析.36 4.4系统功能需求.36 4.4.1 XXX 功能 .36 4.4.2 XXX 功能 .37 4.5信息资源建设需求分析 .37 4.5.1 信息资源内容需求.37 4.5.2 主要业务系统数据信息量分析.38 4.6信息共享和业务协同需求 .39 4.

2、7网络建设和部署需求.40 4.8非功能性需求分析.40 4.8.1 基本需求.40 4.8.2 性能需求.41 4.8.3 安全需求.41 4.8.4 接口需求.42 4.8.5 其它需求.42 第 5 章总体建设方案.43 5.1建设思路.43 5.2建设原则.43 5.3建设目标.43 5.3.1 总体目标.43 5.3.2 分期目标(*).44 5.4总体设计方案.44 5.4.1 总体框架.44 5.4.2 技术路线.46 5.4.3 内外部关系.47 第 6 章本期项目建设方案 .48 V 6.1本期建设目标和规模.48 6.2标准规范建设.48 6.2.1 基本思路和原则.48

3、6.2.2 标准体系框架.49 6.2.3 需遵循的标准规范.49 6.2.4 需制定的标准规范.50 6.2.4.1 XX 标准规范.50 6.2.4.2 XX 标准规范.50 6.3应用系统建设.51 6.3.1 应用系统 1(新建).51 6.3.1.1系统概述.51 6.3.1.2功能框架图.51 6.3.1.3功能设计.51 6.3.2 应用系统 2(升级改造).52 6.3.2.1系统概述.52 6.3.2.2功能框架图.53 6.3.2.3功能设计.53 6.4信息资源规划和数据库建设 .53 6.4.1 信息资源规划.53 6.4.1.1信息资源规划思路 .53 6.4.1.2

4、信息资源内容类别分析 .54 6.4.1.3信息资源开发利用方式 .54 6.4.2 数据库建设.55 6.4.2.1数据库模型.55 6.4.2.2 XX 数据库建设.55 6.4.3 信息资源共享方案.56 VI 6.5基础设施建设.57 6.5.1 机房及配套工刻z刻、辅辅材材 小小计计 器材总价 安装调试费 税金 C=(A+B)* % 工程总造价 D=A+B+C 照数据质量标准和业务处理建议,将当前错误数据进行数据清洗和转换,使得历史数据也满足质量管理要求;(9)实施监督控制:对整个数据质量管理流程进行全流程、全方位的监督控制,确保数据标准定的好、落得下,数据质量问题抓得准、改的好,数

5、据质量能得到全面提升;(10)沟通行动和结果:在数据质量问题处理过程中,数据质量管理员收集在问题处理过程中涉及到各种资料和方法,反馈到数据管理主管及相关人员。同时将数据质量管理指标和问题处理经验的知识库沉淀。第三章 数据清洗针对数据质量问题,目前的主要处理方式是进行数据清洗。3.1 数据清洗加工原则1)方法一致性数据资源清洗加工工作应统一决策,同一数据库范围内工作方法、技术指标均应当统一,从而达成数据产品的一致性。2)数据可信性数据可信性包括精确性、完整性、一致性、有效性、唯一性。n 精确性:描述数据是否与其对应的客观实体的特征相一致。n 完整性:描述数据是否存在缺失记录或缺失字段。n 一致性

6、:描述同一实体的同一属性的值在不同的系统是否一致。n 有效性:描述数据是否满足用户定义的条件或在一定的域值范围内。n 唯一性:描述数据是否存在重复记录。3)数据可用性数据可用性包括时间性、稳定性等。n 时间性:描述数据是当前数据还是历史数据。n 稳定性:描述数据是否是稳定的,是否在其有效期内。3.2 数据清洗质量评估要求数据清洗的评估实质上是对清洗后的数据的质量进行评估,而数据质量的评估过程是一种通过测量和改善数据综合特征来优化数据价值的过程。数据质量评价指标和方法研究的重点在于数据的含义、内容、分类、分级、质量的评价指标等的研究分析。数据清洗质量评价可以归纳包含以下12个维度的基本评估指标:a)数据规范(Data specification):对数据标准、数据模型、业务规则、元数据和参考数据进行有关存在性、完整性、质量及归档的测量标准;b)数据完整性准则(Data integrity fundamentals):对数据进行有关存在性、有效性、结构、内容及其他基本数据特征的测量标准;c)重复(Duplication):对存在于系统内或系统间的特定字段、记录或数据集意外重复的测量标准;d)准确性(Accuracy):对数据内容正确性进行测量的标准;e)一致性和同步(Consistency and synchronization):对各种不同的

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