信息系统数据质量分析评价研究及其在劳动力市场的应用

论文摘要

信息技术的高速发展,信息系统使用更加普及,为人们带来极大的便利,但是随着系统中的数据日积月累,数据质量问题变得越来越突出。劳动力市场的信息化建设被纳入了国家“金保工程”内容之一的国家电子政务建设方案中。随着时间的推移,劳动力市场信息系统产生了大量的“脏数据”,降低了数据准确性和系统服务的质量。本文的研究正是基于这样的实际背景和需求提出的,并且纳入了2007年度浙江省科技支撑和引导计划面上项目“基于网格的分布式劳动力市场决策支持系统”研究课题之中。本文的主要工作有:1、总结出了一套具有全面性、通用性的信息系统数据质量分析评估指标体系。2、在分析评估指标的基础上,设计了一个可量化的数据质量评估模型。评估模型主要从评估角度、数据重要性及指标综合得分三方面综合考虑数据质量。3、提出了基于指标分析的数据质量分析方法和分析型数据清洗的概念,并设计了分析系统。系统包括五个层次结构:数据库层、数据视图层、控制层、数据分析层、交互层;并详细说明了系统针对正确性、完整性、唯一性、一致性、准确性、有效性、时效性这7个分析指标的数据质量分析方法。4、利用分析系统对杭州市劳动力市场信息系统进行数据质量分析,总结了劳动力市场信息系统数据质量问题的产生原因,并提出改进建议。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第1章 引言
• 1.1 课题背景、选题意义及研究概况
• 1.2 研究内容和思路
• 1.3 论文的创新点
• 1.4 论文的组织结构
• 第2章 数据质量问题的相关研究
• 2.1 数据质量的定义
• 2.2 数据质量问题的分类
• 2.2.1 单数据源模式层问题
• 2.2.2 单数据源实例层问题
• 2.2.3 多数据源模式层问题
• 2.2.4 多数据源实例层问题
• 2.3 影响数据质量的因素
• 2.4 数据质量评估框架
• 2.5 数据质量管理的方法论
• 2.6 与数据质量分析改进相关的基本算法
• 2.7 本章小结
• 第3章 数据质量分析评估指标体系的确定
• 3.1 构建指标体系的必要性
• 3.2 指标体系构建过程
• 3.2.1 指标筛选的原则
• 3.2.2 指标体系筛选方法
• 3.2.3 指标体系选择过程
• 3.3 指标体系的确定
• 3.4 本章小结
• 第4章 数据质量评估模型
• 4.1 数据质量评估模型定义
• 4.2 数据质量评估步骤
• 4.2.1 数据质量评估角度选取
• 4.2.2 确定评估数据集
• 4.2.3 确定数据重要性得分
• 4.2.4 指标得分计算
• 4.2.5 指标权重的确定
• 4.2.6 指标评估综合得分
• 4.2.7 数据质量评估模型综合评价
• 4.3 数据质量评估报告
• 4.4 本章小结
• 第5章 数据质量分析与系统设计
• 5.1 数据质量分析步骤
• 5.2 数据质量分析系统
• 5.2.1 分析系统体系架构
• 5.2.2 数据质量分析测试
• 5.2.3 分析系统界面
• 5.3 本章小结
• 第6章 劳动力市场信息系统数据质量分析应用
• 6.1 基于指标的数据质量分析测试
• 6.2 数据质量问题产生原因分析
• 6.3 数据质量改进建议
• 6.3.1 技术层面
• 6.3.2 管理层面
• 6.4 本章小结
• 第7章 总结与进一步工作
• 7.1 本文工作的总结
• 7.2 进一步工作
• 参考文献
• 致谢