数据质量检查

数据质量检查（精选十篇）

数据质量检查 篇1

关键词：DLG,质量检查,质量控制,系统开发

随着测绘事业的发展与进步, 大比例尺DLG数据已广泛应用于国防建设、规划设计、防震防汛等各个方面, 同时空间信息数据的更新周期大大缩短, 数据间的共享和交换也变得广泛和频繁。因此, 为大比例尺DLG数据的质量检查和控制提供一个高效、稳定、可靠的质量检查平台是非常有必要的。从生产实际出发, 设计并实现了大比例尺DLG数据质量检查系统。

1 数据检查标准

数字测绘成果质量检查与验收标准为大比例尺DLG数据成果质量检查提供了根本依据。当前测绘成果的检查与质量评定是按GB/T 18316-2008执行的。根据该标准制定了详细的质量检查流程, 以确保大比例尺DLG数据质量检查的可靠性。如图1所示。

2 系统的设计与实现

2.1 系统目标

基于目前实施的质检标准, 通过系统开发, 改善大比例尺DLG数据成果的检查功能, 实现对测绘成果质量的良好控制。系统以Arc Engine组件库为开发平台, 基本可以满足质量部门的需求, 从而取代Arc GIS桌面产品, 达到节约成本, 提高生产效率的目的。系统预期达到的主要目标及实现的主要功能是:

1) 实现对DLG成果的自动或人机交互的半自动检查;

2) 实现对DLG成果的质量统计、并对检查结果进行输出;

3) 使用组件式GIS开发模式, 保证系统的可维护性与健壮性。

2.2 检查模块设计

检查模块在整个系统中处于核心地位, 其检查效率及检查结果的正确性、稳定性直接影响数据的可靠性。检查模块主要根据系统相关产品质量的检查参数设计, 实现以下方面的检查, 如图2所示。

根据大比例尺DLG数据的检查规范, 各检查项的检查内容如下:

1) 空间参考系检查:检查大地基准、高程基准、地图投影是否符合要求;

2) 位置精度检查:检查某地形类别中高程中误差, 地物位置中误差等, 具体参数有测区设计书确定;

3) 图形拓扑检查:拓扑是在同一个要素集下的要素类之间的拓扑关系的集合, 图形的拓扑检查就是根据不同的拓扑规则, 对同一要素集下的要素类之间的拓扑关系进行检查, 主要包含假节点检查、悬挂点检查、重复点检查、线打折检查、线自相交检查、线自相叠检查, 线重叠检查、线相交检查、面内缝隙检查、面重叠检查等功能;

4) 图形属性检查:包括各种空间数据的长度检查、面积检查、高程检查、空值检查、零值检查、惟一性检查、结构一致性检查、编码一致性检查等, 由于空间数据的分析、统计、查询、检索主要以属性数据为准, 因此对空间数据的属性检查是非常有必要的;

5) 不合理图形检查:在大比例尺DLG数据生产过程中经常会产生小短线和细小多边形即通常所说的“飞点”和“飞线”。不合理图形检查主要包含对“飞点”和“飞线”的检查。

2.3 系统的实现

基于以上设计, 系统实现上以简单实用, 易于扩展为原则, 以Arc Engine组件库为开发平台, 以Visual Studio 2005为开发工具, 采用C#为语言, 采用插件式开发模式进行开发实现。系统界面如图3所示。

参数设置功能, 提供对指定测区数字产品的检查参数设置, 并将设置后的参数以config文件保存在系统运行路径下, 再次进入系统时, 系统会采用默认的参数进行初始化。

方案配置功能是整个系统进行属性检查的基础, 根据大比例尺DLG数据的属性检查规则, 以及相关规范, 制定了完整的大比例尺DLG数据属性检查方案。另外用户也可以根据自己的需求进行修改该配置方案。

由于该系统采用Arc Engine为开发平台进行的二次开发, 因此系统只能识别Arc GIS软件的相关数据格式, 对于非Arc GIS相关数据格式的数据需要进行数据格式的转换, 另外由于需要对大比例尺DLG数据进行拓扑检查, 因此需要将大比例尺DLG数据转换为Geo Data Base类型的数据。

3 结束语

随着测绘技术手段的不断进步和空间数据的广泛应用, 无论是对空间数据生产单位, 还是对大比例尺DLG数据的直接或间接应用领域, 研究并提供空间数据质量检查手段, 对大比例尺DLG数据质量控制和数据应用都有着重要意义。 (下转第14页) 基于Arc Engine组件库, 依据数字测绘成果质量检查与验收标准, 实现了大比例尺空间数据质量检查系统, 该系统的完成一方面可以解决当前市场大比例尺DLG数据质量检查的真空状态;另一方面该系统的完成将减少人工检查的繁琐过程, 大大提高大比例尺DLG数据质量检查的效率与准确度, 并形成一套完善高效的数据检查流程, 对大比例尺DLG数据进行了有效的质量控制, 避免了由于技术和人为因素造成的数据失真, 确保基础地理空间数据的正确性。

参考文献

[1]曾衍伟, 龚健雅.空间数据质量控制与评价方法及实现技术[J].武汉大学学报:信息科学版, 2004, 18 (9) :686-690.

[2]王冬滨, 王铁军.数字测绘产品的质量检查与质量控制[J].测绘工程, 2000, 12 (9) :47-51.

[3]王昱, 张保明.数字影像质量评价方法研究[J].测绘通报, 2002, 16 (5) :7-9.

投资数据质量检查自查报告 篇2

根据**县统计局卢统字[2011]16号和河北省统计局办字[2011]106号文件要求，我单位对入库项目进行了自查及重点检查，现将自查情况汇报如下：

一、通过对基层报表方面和项目入库方面的自查，基本上没有发现重大出入和差错：

1、原始基层统计报表均由投资主体填报，并加盖项目单位公章，无代报现象；

2、统计报表所列单位名称、项目名称填报准确；

3、统计报表所列计划总投资、本年完成投资等指标填报完整；

4、统计数据与工程形象进度基本一致；

5、项目入库资料按照统计要求申报，做到了一个项目一份材料，且均含有4项要点材料。

二、通过自查发现，我单位的工作还有待完善之处：

1、统计人员未能达到专业水平，还需要进一步提高；

2、统计报表填报不够十分规范，还需在以后的工作中加强学习。

数据质量检查 篇3

关键词：地理国情； 地表覆盖； 数据质量

地理国情是指地表自然和人文地理要素的空间分布、特征及其相互关系，是基本国情的重要组成部分。地理国情普查是获取国情国力信息的重要手段，是掌握自然资源、生态环境以及人类活动基本情况的综合性、基础性工作。通过该项目的实施，可以全面查清我国自然和人文地理要素的现状和空间分布，为开展常态化地理国情监测奠定基础，为政府、企业提供决策依据，为公众提供地理信息服务。项目成果数据质量的好坏，决定着成果应用的成败。成果质量检查是一项非常重要的质量控制措施，通过成果质量检查发现错误进行修改完善，从而最终得到满足质量要求的成果。各级质量检查部门严把成果质量检查关对保证地理国情矢量数据的质量意义重大。

1地理国情普查矢量数据概述

1.1地表覆盖分类数据成果

按地表覆盖分类要求采集的反映地表自然与人文地理要素基本情况的空间数据成果。

1.2地理国情要素数据成果

以地理实体形式采集的道路、水域、构筑物以及地理单元四类地理要素数据成果。

1.3地理单元

按一定尺度和性质将地理要素组合在一起而形成的空间单位。普查的地理单元包括行政区划单元、社会经济区域单元、自然地理单元以及城镇综合功能单元。

1.4分类体系与数据分层

按照地表覆盖分类方式采集的内容包括其中的10个一级类，46个二级类和77个三级类；按照实体要素方式采集的地理国情要素内容包括其中的5个一级类，16个二级类和53个三级类。地表覆盖分类数据存储在LCA层中，地理国情要素数据根据要素类型存储在其他36个矢量图层中，矢量数据共37个图层，形成地理国情普查矢量数据库成果。

2成果质量元素

成果质量元素是成果满足规定要求和使用目的的基本特性，说明质量的定量、定性组成部分。地理国情矢量数据有空间参考系、时间精度、逻辑一致性、采集精度、分类精度、位置精度、属性精度、完整性、表征质量八个质量元素。

2.1空间参考系

空间参考系包括大地基准、高程基准、地图投影参数三个方面。

2.2时间精度

时间精度包括原始资料如影像数据、行业资料等数据源的现势性及成果数据的现势性。

2.3逻辑一致性

逻辑一致性包括概念一致性、格式一致性、拓扑一致性三个方面。概念一致性指的是数据集层的定义是否符合要求，层的属性项如名称、类型、长度、顺序数等定义符合要求。拓扑一致性指地表覆盖数据面缝隙、面重叠、面连续错误（面连续错误指属性一致、位置相邻图斑不连续），地理国情要素是否重合、重复、悬挂，伪节点、相交处是否打断等，以及国情要素与地表覆盖、国情要素内部要素之间的空间、属性逻辑关系等。

2.4采集精度

数据采集平面精度，即地表覆盖数据采集的地物界线和位置与影像上地物的边界和位置的对应程度。采集精度分为几何位移精度（即图斑边界与正射影像套合超限）、矢量接边（图斑几何位置接边超限）精度。

2.5分类精度

分类精度分为属性精度和完整性两项。其中属性精度也即分类正确性，指地表覆盖数据与正射影像、外调资料等比对检查图斑分类错误；完整性，指地表覆盖数据是否按要求分到子类，分类码是否为空，填写是否规范，接边错误、遗漏、多余图斑等图斑分类错误。

2.6位置精度

位置精度指国情要素与正射影像数据成果套合位置是否超限以及国情要素数据与地表覆盖数据套合合理性。

2.7属性精度

属性精度指国情要素分类正确性，即要素实体与正射影像、外调资料、基础地理信息数据、行业专题资料等比对检查分类正确性以及属性值填写正确性。

2.8完整性

完整性指国情要素是否存在多余或遗漏。

2.9表征质量

表征质量是图形几何表达方面的质量，指地表覆盖小的不合理面、面边界不合理，国情要素极短的不合理线、折刺、回头线、粘连、自相交等。

3质量检查方式与方法

地理国情矢量数据质量检查采用计算机自动检查和人工检查相结合的方法进行。计算机自动检查的内容主要有空间参考系、逻辑一致性、表征质量，人工检查的内容有采集精度、分类精度及其他需要人工核对的内容。数据质量检查分总体概查、采集精度与检查、分类精度检查、人工核对检查四个主要环节。

3.1总体概查

总体概查以辖区成果为单位运用质量检查软件对地表覆盖数据和国情要素数据进行自动检查，包括空间参考系、概念一致性、格式一致性、空间拓扑关系等。

3.2采集精度与位置精度检查

采集精度主要检查地表覆盖数据图斑边界与正射影像套合是否超限。影像上分界明显的地表覆盖分类界线和地理国情要素的边界以及定位点的采集精度应控制在5个像素以内。特殊情况，如高层建筑物遮挡、阴影等，采集精度原则上应控制在10个像素以内。如果采用影像的分辨率差于1米，原则上对应的采集精度应控制在实地5米以内，特殊情况应控制在实地10米以内。重点检查独立房屋建筑、道路、水面。对于国情要素的位置精度，应重点检查库塘、水渠、河流等水域的最高水位线采集是否合理，道路中心线、河流结构线采集是否正确，行政村、单位院落位置点采集合理性。

3.3分类精度检查

分类精度检查分为分类属性精度检查和分类完整性检查。分类属性精度，对于没有明显分界线的过渡地带内覆盖分类应至少保证上一级类型的准确性。分类精度的常见错误有要素漏采、要素混分、要素综合过大。容易漏采集的情况有大片水田中的坑塘、独立房屋建筑，房前屋后的旱地，林地中的草地，达到采集标准的农村道路，此外图幅接边处要素容易漏采集。由于概念理解差错、判别条件复杂或可识别程度影响等各种原因，地表覆盖中的一些类型容易混分。如旱地易与其他类型草地、园地、林地、温室大棚、水田、泥土地表混分，露天堆放场易与露天采掘场、堆放物、其他人工堆掘地混分，泥土地表易与碾压踩踏地表、硬化地表等混分。由于采集指標、归并尺度把握不当，容易造成某些地表覆盖类型综合过大。容易综合过大的要素类型有房屋建筑区。房屋建筑区内部实地连片大于1600平米或房屋建筑区毗邻的外围实地连片面积达到400平米的林地、草地，容易由于归并指标的掌握尺度不当，被归并到房屋建筑区中；由于影像可识别程度原因，房屋建筑区中容易将低矮房屋建筑区、多层以上房屋建筑区、高层独立房屋建筑综合到一起。此外，还要检查单位成果（图幅）、辖区对采集指标的把握是否一致，如影像纹理表现一致，分类属性不一致，且又没有进行外业核查的图斑。

3.4人工核对检查

地表覆盖、国情要素质量检查除了计算机自动检查外，还需人机交互进行属性精度、完整性核对检查。首先应对软件检查出来的错误进行人工排查，如国情要素的道路没有落到地表覆盖对应道路面内，图层LCA中的要素超出与其相交的最高水界范围，微小面是否位于图幅接边处，以及由于图幅裁切引起的错误。

地表覆盖和地理国情要素两套数据，同一个要素表达是否一致，如堤坝、尾矿堆放物、道路、达到采集指标的水渠与河流、库塘等是否在两套数据中同时采集，道路、水系在两套数据中分类、属性是否一致等。国情要素中县级及县级以上等级公路、桥梁、隧道，五级及五级以上的河流及相通的湖泊、水库与基础地理信息数据中的要素比对检查，查看其走向、分布是否一致，属性内容填写是否正确。

4 结束语

地理国情普查工作是一项技术要求高、质量要求高、综合性的系统工程。各项目任务承担单位应严格按照技术规定进行生产，认真落实过程检查和单位质检机构的最终检查工作。质检人员要严格执行普查标准和规定，严把质量关，确保普查成果质量。

参考文献

[1]国家测绘地理信息局.地理国情普查内容与指标[G].北京：国家测绘地理信息局，2013.

[2]国家测绘地理信息局.地理国情普查数据规定与采集要求[G].北京：国家测绘地理信息局，2013.

检查和处理数据库中的数据不一致 篇4

一、数据库数据一致性检查的主要命令

数据库数据一致性检查 (database consistency checker, 即dbcc) 是一套检查数据库的逻辑和物理一致性的命令。在备份数据库前, 有报告表损坏的错误日志信息和查询出现异常, 我们都应该检查数据库数据的一致性。在进行数据库一致性检查时, 我们必须选择在应用系统业务非高峰期进行, 也可将数据库复制到另一服务器进行一致性检查。检查数据库页连接的命令有dbcc checktable、dbcc checkdb、dbcc checkcatalog等;检查数据库页分配的命令有dbcc tablealloc、dbcc indexalloc、dbcc checkalloc等;检查整个数据库一致性的命令是dbcc checkstorage, dbcc checkverify, 命令用于执行dbcc checkstorage后的记录错误的过滤。

二、执行数据库一致性检查命令权限的授权

数据库管理系统的sa用户及sa角色 (sa_role) 能将执行dbcc命令的权限授予其他用户, 也可以将执行dbcc命令的权限从其他用户去除。可以授权给其他用户执行的dbcc命令包括checkcatalog、checktable、checkdb、checkalloc、tablealloc、indexalloc、checkstorage、checkverify等。将执行dbcc命令的权限授予其他用户或者从其他用户去除的命令语法格式分别为:

grant dbcc{dbcc_command[on{all|database_name}]

{, dbcc_command[on{all|database_name}], …}to{user_list|role_list}

revoke dbcc{dbcc_command[on{all|database_name}]

{, dbcc_command[on{all|database_name}], …}from{user_list|role_list}

三、dbcc主要命令的用途及用法

执行dbcc命令可以检查数据库数据的一致性, 有必要了解这些命令的具体作用和用法。有了这些认识, 我们就可以根据实际情况选择合适的命令进行数据库维护。以下将分别介绍各种命令的作用和使用方法。

(一) dbcc checktable命令

dbcc checktable命令用于检查表连接的一致性, 包括检查表页的连接以确认前一页与下一页的指针指向在整个表中是一致的, 检查索引键以保证索引是正确排序的, 检查索引的指向每页及每行的指针是否有效, 检查每页中数据行是否在对应表 (rowoffset table) 中有对应的行, 检查表分区的连接信息是否正确。执行dbcc checktable命令的语法格式为:dbcc checktable ({table_name|table_id}[, skip_ncindex]) , 其中, table_name为表名, table_id为表的id号, skip_ncindex用于指示跳过非聚族索引。

(二) dbcc checkdb命令

dbcc checkdb命令用于检查指定数据库的数据库中或者当前数据库中所有表的数据一致性。执行dbcc checkdb命令的语法格式为:dbcc checkdb[ (database_name[, skip_ncindex]) ], 其中, database_name为数据库名, skip_ncindex用于指示跳过非聚族索引。

(三) dbcc checkcatalog命令

dbcc checkcatalog命令用于检查指定数据库的数据库表之间的关联引用。例如, 确认表sysobjects至少有一行在表syscolumns中, 确认表syscolumns中的类型在systypes表中存在, 确认syslogs表中的进程至少存在sysprocedures表中的一行与其对应。执行dbcc checkcatalog命令的语法格式为:dbcc checkcatalog[ (database_name) ], 其中, database_name为数据库名。

(四) dbcc tablealloc命令

dbcc tablealloc命令用于检查表页分配的一致性, 包括查表中所有页及索引是否有正确的分配空间, 确认所有被分配的页和索引是否有正确的连接。执行dbcc tablealloc命令的语法格式为:dbcc tablealloc ({table_name|table_id}

[, {full|optimized|fast|NULL}[, {fix|nofix}]])

其中, table_name为表名, table_id为表的id号, full用于生成一个列出所有分配错误类型的报告, optimized用于生成一个基于表OAM中分配页的报告, fast用于生成一个被引用但未列在extent中的页的报告, NULL用于使用缺省值 (即optimized) , fix用于更正检查出来的表分配错误 (如果使用fix参数, 则数据库操作"single user mode"必须设置为"on") , nofix用于指示不更正检查出来的表分配错误。

(五) dbcc indexalloc命令

dbcc indexalloc命令用于检查一个指定的索引的分配, 确认索引中所有索引是否有正确的分配空间, 确认所有页索引都是页连接的组成部分, 确认没有未分配页被列在索引的页连接中。执行dbcc indexalloc命令的语法格式为:

dbcc indexalloc ({table_name|table_id}, index_id

[, {full|optimized|fast|NULL}[, {fix|nofix}]])

其中, table_name为表名, table_id为表的id号, index_id为索引的id号, full用于生成一个列出所有分配错误类型的报告, optimized用于生成一个基于表OAM中分配页的报告, fast用于生成一个被引用但未列在extent (一个extent是一个在对象分配时使用的8页数据空间组) 中的页的报告, NULL用于使用缺省值 (即optimized) , fix用于更正检查出来的表分配错误, nofix用于指示不更正检查出来的表分配错误。

(六) dbcc checkalloc命令

dbcc checkalloc命令用于检查一个数据库, 将dbcc tablealloc命令用于数据库中的每一个表。执行dbcc checkalloc命令的语法格式为:

dbcc checkalloc[ (database_name[, fix|nofix]) ], 其中, database_name为数据库名, fix用于更正检查出来的表分配错误 (如果使用fix参数, 则数据库操作"single user mode"必须设置为"on") , nofix用于指示不更正检查出来的表分配错误。

(七) dbcc checkstorage及dbcc checkverify命令

dbcc checkstorage是一个特殊dbcc命令, 它包括dbcc checktable、dbcc checkdb、dbcc checkalloc、dbcc indexalloc、dbcc tablealloc等命令的功能。dbcc checkverify命令用于过滤dbcc checkstorage命令记录的错误, 并且dbcc checkverify仅用于过滤dbcc checkstorage命令记录的错误。在日常应用系统维护中, 在执行dbcc checkstorage命令后, 应执行dbcc checkverify命令。

四、结语

在应用系统日常维护中, 我们不但要利用这些命令进行数据库一致性维护工作, 还要注意维护的时间段选择, 使数据库错误检查工作不影响正常的应用工作。在考虑进行数据库一致性检查时, 必须选择在应用系统业务非高峰期进行, 也可将数据库复制到另一服务器进行一致性检查, 在非生产服务器中进行数据库数据一致性维护。

参考文献

[1]Performance and Tuning:Configuring Adaptive Server Enterprise Volume2.

数据质量检查 篇5

地籍更新测量的空间数据质量检查研究

检查地理信息系统(GIS)中空间数据的质量,使更新测量的空间数据与地理信息系统中的`原有数据融合.基于VB6.0,从数据的完整性、一致性、完备性等特性对空间数据进行检查.设计了空间数据质量检查程序,实现计算机自动检查空间数据质量,通过介绍的方法,可以准确定位出地籍更新测量的空间数据错误,并提示如何进行修改.空间数据质量检查中关键是拓扑关系检查,拓扑关系是否正确关系到GIS建库质量和GIS的可用性.

作 者：田劲松 Tian Jinsong 作者单位：安徽农业大学理学院,安徽,合肥,230036刊 名：测绘技术装备英文刊名：GEOMATICS TECHNOLOGY AND EQUIPMENT年，卷(期)：11(2)分类号：P2关键词：土地测绘 空间数据 质量检查 数据特性

数据质量检查 篇6

【关键词】营销稽查；系统数据；用电检查

近年来，随着人们生活质量的不断提高，人们对服务品质的要求日益增加，用电检查工作是电力公司与用户直接交流的窗口，业务人员的服务质量直接影响用户对该电力公司的印象评价。如果服务质量好，用户评价高，那么用户会继续选择使用该电力公司的供应的电能，若业务人员服务不到位，那么客户可能就会选择别的电力公司。所以，电力公司要重视用电检查工作，引进营销稽查系统，使工作人员能够及时为用户排查故障，为用户提供更优质的服务。

一、电力企业营销稽查的重要性

在市场经济下，电力企业的竞争越来越充分，企业想要在市场中寻求到立足之地，就必须加强内部控制与改革。电力营销稽查是电力营销环节内控约束机制的重要组成部分，供用电稽查处的工作职责包括负责电业局所属各供电单位营销业务部门的工作质量，定期向电业局营销处提交稽查分析报告，并对稽查中发现的问题提出处理意见和改进建议，负责组织落实完成领导交办的各项专项稽查工作任务等等，这些工作复杂、工作量大、且执行难度大。电力营销稽查不仅可以对企业内部进行有效控制，同时也是电力营销风险管理的重要内容和有效途径。通过有效开展电力稽查工作，可以达到规范营销行为，堵塞漏洞，挖潜增效，提高营销政策执行力，减少营销事故的目的。但是由于线路比较长、用户众多等原因，导致用电检查工作存在很多困难和问题，这不仅极大地影响了工作效率，同时也在很大程度上影响了电力营销管理效率。为了实现电力行业的健康、持续发展，那么对用电检查工作进行改革是十分必要和十分重要的。实践表明，将营销稽查系统数据分析引入用电检查，可以有效提高用电检查工作的质量以及效率。

二、应用营销稽查系统数据开展用电检查工作

1.建立用户档案。（1）通过引进营销稽查系统，可以对用户资料进行详细、高效的数据分析，了解用户的实时用电情况，对电网内用户的电器类型以及使用情况进行详细记录，并随时跟进，采用信息化技术对相关数据进行实时更新，对一些可能会影响电网供电质量的设备进行重点监督和管理。（2）现在为了尽可能让市民养成节约用电的习惯，开始在很多城市实施“阶梯电价”，所以当工作人员对营销稽查系统中用户用电的数据进行分析时，要加强对现场的检查，确保用电档案的完整性，这样才能够为区别电价政策的执行提供参考依据和技术保障。（3）工作人员对营销稽查系统中的数据进行分析，可以及时核查到超负荷用电的用户，这样可以对私自扩大电容量的客户下达通知书，以促进用户及时办理相关增容手续；通过分析，还可以快速锁定故障范围，大大缩小了排查的时间和范围，及时为用户排除故障，保证供电的稳定性和安全性。

2.加大对现场计量装置的检查力度。（1）工作人员可以通过分析营销稽查系统中的高压用电异常数据，锁定发生该用电行为的用户，对用户计量装置进行仔细的现场检查。对计量装置的检查主要包括以下两个方面：①检查计量装置的安装是否严格按照相关规程进行。②查看电能表是否存在运行失压的状况。如果排除是因为用户自身的用电情况而导致实际用电量超出设备的额定范围，确定是计量装置设备的原因，那么技术人员要提出相应的整改措施，有效控制窃电、违约用电等行为，减少电能的损失。（2）现在城市住宅小区大多都是“一户一表”，但是随着房地产行业的飞速发展，现在虽然城市内有很多房屋，但是房屋的入住率不高，导致很多房屋都是闲置的，所以近几年零电量用户和低电量用户在急剧增加。随着科学技术的不断发展，信息化技术的应用越来越广泛，远程采集用户用电情况已经成为主流方式。但是在实际中，常常会发生表计故障的情况，这在很大程度上影响到用电检查工作。如今，将营销稽查系统引入用电检查工作中，工作人员可以利用营销稽查系统对零电量用户和低电量用户异常数据进行详细分析，建立区别数据分析制度，对这些用户进行排查，从而可以有效防止由于表计故障而发生的窃电行为，能够最大限度地减少电能的损失。

3.科学分析售点价格波动情况。目前，我國的电价制定政策多为“按电力用途分类”定价，以其用途为依据实行多种价格制度并存的供电形势。用电检查工作人员除了要加强为客户排除故障、防止窃电、违约用电等行为之外，还要在政策允许的范围内尽可能地做好售电均价管理工作，努力提高平均价格，提高电力企业的经济效益。同时，工作人员通过对营销稽查系统中电价波动数据进行分析，可以指导用户合理用电。

三、结束语

综上所述，将营销稽查系统引入用电检查工作中，可以有效缩小检查的范围与周期，增强用电检查工作的指向性，提高用电检查工作的质量和效率，为用户提供更优质的服务，有效增加用户粘性，使企业得到更好地发展。

参考文献：

[1]李珊珊.应用营销稽查系统数据开展用电检查工作的思路分析[J].传播经纬，2015，24（12）：283.

数据质量检查 篇7

关键词：Excel,水准数据,检查

0 引言

电子水准仪具有自动读数和记录的功能, 且相应的测量等级程序中根据规范的相关要求, 对测量时的各项限差进行了设置, 当遇到误差超限时, 仪器会发出相应警告, 提示作业人员, 大大提高了数据的可靠性。但在实际作业过程中, 由于作业人员的粗心大意, 仍然会有三丝超限、测站前后视距差和测段累积视距差超限、读数大于标尺最大读数等不符合规范要求的情况出现。由于数据量大, 人工检查时工作量大且容易出现错误, 检查不够彻底和准确, 本文介绍利用Excel的宏开发工具编写程序, 实现对leica sprinter250M水准仪施测的四等水准测量数据全面彻底的检查, 取得了很好的效果。

1 四等水准测量的要求

《国家三、四等水准测量规范》中明确要求, 四等水准测量过程中, 测站的视线长度、视线高度、前后视距差及累积视距差必须满足下表的相应要求。

以上提及的几项要求中, 对于视线长度, 在测量过程中容易控制, 一般情况下, 视线长度不会超限。但在实际作业过程中发现, 使用电子水准仪测量时, 当中丝高度略大于标尺最大读数或略小于标尺最小读数时, 仪器也能够实现读数, 因此本程序附加了此项检查。

2 编程实现

(1) 根据以上相关要求, 基于Excel的宏开发工具编写一下程序, 实现对数据的各项检查, 代码如下:

(2) 以下为某项目使用leica sprinter250M水准仪实测的四等水准数据, 利用此程序, 实现对上述问题的检查, 数据如下:

其中:

a.第1测站前后视距差超限;

b.第6、7、12、13、14、15行数据三丝超限;

c.第12、13行数据读数大于最大读数;

d.整测段累积视距差超限。

将以上数据复制至程序相应表格中, 运行程序, 出现的提示界面如图1:

根据提示信息, 可直观、清晰的反映出不符合规范要求的测站或测段数据, 以便作出相应的处理。

3 结束语

使用以上开发的检查工具, 能够快速、准确的查处存在问题的数据, 以便及时作出处理, 同时, 大大提高了检查人员的工作效率和检查的准确性。

本文程序中对应的检查参数是按照四等水准测量的要求设置, 如需检查其他等级的水准数据, 只需将对参数根据规范要求, 重新设置即可。

参考文献

[1]国家三、四等水准测量规范GB/T 12898-2009[S].

数据质量检查 篇8

1 系统设计需求

作为关系型数据库,Oracle数据库是在世界范围内得到广泛应用的数据库管理系统,拥有大规模数据和用户。但就目前来看,Oracle数据库也面临着滥用合法权限、通信协议存在漏洞和遭遇网络攻击等较多的安全威胁,以至于数据库系统内容的完整性、一致性和保密性难以得到保证。而一旦数据库中的部分数据丢失,整个数据库系统就将陷入到瘫痪状态。设计安全检查系统,则能够帮助用户完成自定义扫描检查,并且使相关安全漏洞得到及时修补。此外,使用该系统也能够实现远程扫描检查,从而避免系统遭受网络攻击,因此能够使数据库安全得到保证。

2 系统的设计研究

2.1 总体设计思路

从总体设计上来看,系统将采取标准层次化设计方式,即由表现层、业务控制层和数据解析访问层构成。其中,表现层的所有类和过程都将在Form包中得到集中封装,使用的是标准的UML定义语言。业务控制层采取的分层思想,可以在业务分装的过程中实现业务控制。数据解析访问层则是系统的核心组成部分,其能够完成系统所有交互数据的控制。当系统底层数据发生变化时,该层别可以通过更改数据访问对象实现业务组件的最小改动。

2.2 系统模式选择

在进行系统开发时,将使用标准化的插件模式进行系统的开放式嵌入。由于使用的是Eclipse开发平台,所以设计得到的将是开源系统,系统本身具有开放式的框架。在该平台上,系统的开发可以借助Java的插件JDK。而平台的每样功能都是插件,可用于进行系统UI设计。在Net Beans IDE环节中,则能够实现系统界面的迅速开发,并且完成可移动应用程序的快速创建。

2.3 各模块设计

在标准化层次化设计条件下,系统将由用户交互界面模块、检查模块、安全知识库、信息分享模块和辅助模块等各个模块构成。通过在标准场景下完成应用架构模型部署,系统将能够实现对RAC集群的生产环境的安全检查。

2.3.1 检查模块设计

作为系统的核心,检查模块的设计需要确保检查引擎的连通性和高效率性。在所有程序进入系统内存的过程中,每个程序都有一个默认的主线程。从主类的main方法开始,程序将得到执行。如果main方法没有进行除主线程以外的其他线程的创建,应用程序就会在main方法返回JVM时结束。如果创建了其他线程,JVM还要实现线程间的轮流切换,以确保所有线程都能进行CPU资源的使用。按照线程池设计,检查引擎则会利用动态的新建、释放或回收机制进行数据库主机实际性能状态的适应,以确保系统能够达到高效性和安全性的统一。

2.3.2 安全知识库设计

安全检查系统内部将存有大量数据库的核心安全信息,所以其本身的安全性需要得到加强。针对系统安全知识库,需要使用加密保护设计,并且对其真实性进行校验,以免知识库遭到非法篡改。因此在知识库信息存储及管理上,将使用多种加密算法。利用知识库系统,则能够对Oracle数据库的安装状态进行深入检查。在这一过程中,知识库将先对业务存活的用户账号进行检查,然后对当前具备执行权限的Public组账号进行获取,并且检查当前密码的有效性。

2.3.3 信息分析模块设计

在对Oracle数据库的安全漏洞或缺陷进行检查时,系统将进行信息分析模块的调用。而该模块的设计需使用大量数据匹配技术,如正则表达式数据匹配技术。使用该技术,可以使用能够得到Java原生态支持的正则表达式语法,并且能够对Jakarta-ORO库进行调用。在该技术的支持下,则能够系统能够与Perl5兼容,并且获得优化的最好的API集合。

2.3.4 交互模块设计

在设计系统用户交互模块时,需要完成任务管理、策略管理和授权检查等模块的设计。在检测目标数据库之前,需要对用户提供的信息集合进行管理。而该种管理方式被称之为任务管理,能够根据用户输入的检测信息建立任务。参考CVE标准,则能够实现数据库漏洞的分类整理。而由于需要采取相应的分类策略,所以这一过程被称之为策略管理。在此基础上,可以根据用户提供的用户名和密码进行数据库的检测扫描,从而完成系统漏洞的查找。

2.3.5 辅助模块设计

在检查Oracle数据库的过程中,由于系统和网络具有一定的复杂性,所以还要使用辅助手段进行目标对象不可达故障的定位。而使用TCP端口扫描技术,则能够完成数据库对象的快速定位。在设计辅助模块时,还要使用ICMP和TCP协议这两种网络刺探协议,以便对网络的连通性进行校验。而使用TCP端口,则能够完成数据库的快速检查,并且确保数据库服务器不会受到影响。

3 结论

总之,为减少Oracle数据库的安全威胁,数据库管理者还要采取相应的数据库安全策略。而设计数据库的安全检查系统,则能够利用更多的技术手段和操作步骤为数据库提供安全保障。因此,相信随着相关技术的发展,该系统也将在Oracle数据库管理中得到应用。

参考文献

[1]权元文.基于TNS的Oracle数据库安全增强系统设计与实现[J].电脑编程技巧与维护,2011(20):142-144+171.

[2]胡剑.Oracle数据库监控维护技术应用,维护数据库安全的探讨[J].电子世界,2016(10):108.

[3]张增阳.关于Oracle数据库基础设计与优化设计的研究[J].信息系统工程,2013(01):41+54.

数据质量检查 篇9

众所周知, 用电检查主要是指电力部门对客户用电情况和设备运行状况的检查和管理。在互联网信息化时代背景下, 开展用电检查, 用户可以根据移动数据库的储备信息, 对于电力系统结构进行精准分析, 从而迅速找出损害部位, 制定出准确的电力维修方案。

1 移动数据库技术在用电检查中的运用情况

由于配网系统的日益复杂化, 用电管理和管网维修的难度不断加大, 因此, 要求电站内部工作人员应该加强各个部门的交流与合作, 实现内部员工的资源共享, 提高电能的利用效率。在进行主要变电站检查和管网维修的过程中时, 要严格按照国家的GBJ148-1990《电气装置安装工程电力变压器、油浸电抗器、互感器施工及验收规范》的规定展开规范化用电检查和维修操作。

在电网系统中, PDA用电检查数据库一般是通过计算机对信息进行采集和处理分析, 计算机信息采集技术可以利用互联网二值信号将通信领域中, 编辑处理的各类复杂的发电和配电信息数据。利用移动数据库的相关技术将用电检查信息转变为各种图表和直观统计数据, 实现多计算机媒体操作形式下的讯息整合。

2 利用移动数据库技术开展用电检查的系统方案

2.1 PDA信息采集工作原理

移动数据库将处理后的信息进行集成和显示, 通过计算机网络化信息处理, 可以使得统计方式变得更加丰富和清晰, 便于电力管理层人员和现场调度员参考查阅。在用电检查活动中, 首先会由上位机监控软件, 对整个电路中的电流、电压系统的运行数据进行采样。在电力信息PDA采集的网口位置, 技术人员通过ARM微机控制器, 对高压电压ABC三相电的检修信号进行处理, 还应该对回路系统中的中压电压ABC三相电进行信号调理。在DSP电力数据采集运算串口, 分别对中压和高压环境中的末屏电流进行信号甄别。在多路选择的中亚电流ABC三相和中性点电流的最高值进行反复测算和记录, 从而判断整条远程供电线路的具体运行情况, 准确地找出电路中的病伤。

2.2 用电检查中的主站优化

在变电综合自动化能量远方终端中, 用电检查技术人员应该从主站优化的角度入手对脉冲输出电和串行输出电中的运用网络进行优化。传统的用电检查中, 检修人员一般采用的是手动型的单机控制方式, 工作效率比较低下, 在新型的移动数据库的检修活动汇总, 技术人员一般采取的是遥控方式的用电检查方案, 既可以实现单机控制, 还能够实现多级联动的用电检查控制, 电力系统结构检查比较方便。从三相电机的主回路用电检查来看, 应该将接触器线圈的整体电压控制在220V。在单相电机主回路 (虚线) 结构中, 使用交流电铃和电机指示灯等用电检查中的问题进行预判, 一旦出现了检修中的问题, 可以在远程控制中的显示屏中进行细节读取。

2.3 用电检查中探测目标的选取

PDA检查终端负责保存自助服务器上下载的检查任务, 其用电检查中探测目标的选取活动具有一定的针对性, 它主要用于电力系统中, 工作人员执行用户型用电检查工作的具体活动。在用电检查活动中, 技术人员一定要明确探测目标, 将作用距离控制在20CM-40CM的水平。在光电防撞停机探头位置, 对于有线探头中出现的问题, 技术人员应该对节点零件处进行开剖检查, 在零件更换之后, 才能够采取防撞解除设置。在配套的遥控开关和探头检查中, 并不需要使用接线电机对自动控制回路系统进行反复测算。

PDA系统结构中的用电检查活动, 需要技术人员对高压断路器和高压中空断路器进行检查, 保证隔离开关状态下整条用电线路中的使用规范。技术人员需要通过检查配电装置检查和维修, 判断电气设备运行中的不安全棉头, 从而对高压和抵押状态下配电装置的正常运行进行检查。技术人员需要对断路器的运行维护手段进行分析, 从而判断电压互感器的运行状况。通过检查避雷器装置的安全性, 对电力电容器的运行维护进行检修。

3 结束语

由于在电气自动化控制设备运行的过程中, 涉及到多个交流电机设备和直流电机设备的协同作业, 因此, 必须要使用移动数据库实现对于供电系统的各个环节监控活动, 从而确保运行良好。牵一发而动全身, 任何一个小小的失误都有可能对整个供电系统造成不良影响, 只有不断强化PDA移动数据库建设, 优化用电检查中的系统机构数据采集工作, 才能够保证电厂发电和供电建设的可持续性发展。

参考文献

[1]杨道驰, 李威, 于进杰等.基于移动数据库技术用电检查管理系统设计中的系统模型[J].安徽电子信息职业技术学院学报, 2009, 08 (03) :41-42.

数字测绘产品的质量检查与质量控制 篇10

关键词：数字测绘,产品质量,抽样检查,质量控制

数字测绘产品随着我国基础地理信息库的建设和数字化测图工作的展开得到了广泛的生产, 以4D产品为主的数字测绘产品已经成为测绘领域的重要应用产品。在新型的测绘产品产生的同时, 其质检工作也相应出现了新的挑战。数字测绘产品多质量因素的特点使产品质量验收与控制难度有了一定的提高, 主要表现在检查内容工作量大与检查内容的高科技化等方面。本文对包括DOM、DEM、DLG及DRG的数字测绘产品的种类及特点进行了介绍, 并对质量验收中存在的问题和质量控制手段进行了探讨。

1 数字测绘产品的种类及验收

1.1 数字测绘产品的种类及特点

数字化测绘产品主要指的是数字正射影像 (DOM) 、数字高程模型 (DEM) 、数字线划地图 (DLG) 与数字栅格地图 (DRG) 以及由这四种产品复合组成的多功能元素产品。

数字正射影像即DOM是对数字化的卫星遥感影像以及航空像片进行扫描后裁剪处理产生的正射影像[1]。它不仅具有影像的特征, 还具有直观性强、信息量大等特点, 尤其是其极高的几何精度可作为其他信息及数据的评判标准, 是可靠的背景控制信息。DOM常用来作为GIS的数据源和修测地图以及作为底图。

数字高程模型即DEM是用数字表示区域地形, 根据其高程矩阵和一定的数学算法可将DEM数据转换为断面图、坡度图、高线图、晕渲图及透视图等。DEM以及其与其他数字产品复合组成的产品的计算空间距

产品缺陷造成的损失离等功能被广泛的应用于土方量计算、三维建模及矿井地理分析等领域[2]。

数字线划地图即DLG是一种矢量数据文件, 是对地形图完成扫描后再对地图要素进行矢量跟踪及纠正产生的具有层次少, 数据量小等特点的矢量数据集合。DLG主要用于GIS的空间分析, 具有较高的灵活性, 广泛用于电子地图、线路放样、土地规划等领域。

数字栅格地图即DRG是以数字形式表示现有的模拟地形图, 是对现有的模拟地图进行扫描和几何规划等处理后形成的与原图基本保持一致的栅格数据文件。DRG可与DEM等其他数字产品复合使用, 也可用作数据参考以及地理俢测的辅助信息[3]。

1.2 验收工作中存在的问题

目前, 数字测绘产品的质量检查验收存在着一定的局限性。首先是检查人员的专业知识与新技术掌握方面的不足, 随着科技的不断发展, 新型高端技术在数字测绘产品方面的应用也不断深入, 质检人员对新技术与新产品的了解程度直接关乎验收工作的可靠性。由于质检人员的年龄结构使得其计算机应用能力方面较为薄弱, 在验收水平的提高上存在着一定的局限性。

数字测绘产品质量检验验收部门对于由计算机平台形成的技术性数字产品缺乏一定的检验方式的规定和标准化的检验要求。在验收过程中使用的验收软件一般来源于生产软件或者相关商用软件, 缺乏专业权威性, 一旦软件存在不成熟的或者未知问题的编程区域, 检验工作便难以保证数字测绘产品的质量。

2 数字测绘产品的质量检查与质量控制

2.1 质量检查与控制的基本内容

数字测绘产品质量检查与控制的基本内容包含原始资料质量、硬件性能、数据质量、元数据质量、文档簿、产品归档等方面的检查。

DOM基于数字摄影测量工作站与单片数字微分纠正系统两方面的检查都包含影像扫描质量、参数文件及DOM等检查, DOM检查要注意检查输出影像图的色调均匀和含模糊带与否和图面的完整正确性[4]。

DEM的检查在数字摄影测量工作站方面的检查同样主要包含影响扫描质量、参数文件及DEM等。另外要对预处理图的质量、矢量化质量、数据转换及生成DEM质量分别进行质量检验[5]。

DLG的质量检查主要查看各层次编码的准确性、图形质量相关要素、属性和拓扑关系的完整性以及面状要素与方向问题检查。

DRG的质量控制包括排除扫描中断虚影像、纠正几何网格线、色彩归化无误及分版图套合后的合理性。

2.2 产品抽样检验策略与质量控制措施

数字测绘产品的抽样质量检验可选取调整型抽样方案与挑选型方案, 抽样方案不同则用来表示产品质量的方式也不同。为避免产品检验中100%一级及二级检查的环节性疏漏可采用流水处理线模式作业, 以高于标准型抽样方案的验收标准对质检过程实施质量控制[6]。在检测数据处理中必须对受检项目的不合格数据要谨慎分析, 找出错误原因。

数字测绘产品的质量控制从检测制度上不能仅沿用测绘产品的二级检查、一级验收的制度, 由于数字测绘产品的质量特性多样化的特点, 在质量控制上应合理规划设置控制点与核心要素。质量控制环节上要重视基础数据采集的完整性与正确性, 外业作业质量重视程度不能低于内业, 外业作业质量控制不够可能导致难以弥补的数据缺陷[7]。

2.3 数字线划地形图 (D L G) 的检验案例探讨

继完成1∶100万、1∶25万矢量地形数据库后, 1∶5万的矢量地形数据 (DLG) 生产项目也投入建设。由于1∶5万DLG项目涉及的专业知识面包含广泛, 在质量检验工作前期首先对检验员专业进行了挑选, 并制定了抽取不同地形、不同困难类别等一系列的抽样检验方案。采用CPU在PⅢ以上水平的测绘项目计算机设备, 以ERDAS8.4软件检查D O M与D R G的套合配准精度, A RC IN FO及G E OS T A R 3.1对数学及逻辑进行检查。

抽样过程对13个矢量数据层分别进行简单的随机取样, 以1∶10的标准选取检验批的样品量, 以人机交互和图面检查相结合的方式进行检测。检验中对各级元素按一定顺序进行了逐一分析, 后期4D CHEC KER数字测绘产品质量检验软件的应用使检验效率与可靠性均得到了提高[8]。

2.4 数字测绘产品质量的改进与提高

数字测绘产品质量管理的内涵是在产品质量处于稳定受控状态的基础上寻求质量改进策略和方法。质量改进的研究中需要对质量问题的偶然性与系统性进行分析, 这两种质量缺陷可用图1表示。偶然性质量缺陷在生产运作中随着质量控制策略的完善和产品生产技能的提高而得以控制, 系统性质量缺陷在经过重大的改善举措后可得到一定的弥补, 使产品质量在一定程度上达到新的水平[9]。偶然性缺陷一般表现较为明显, 一旦发生会得到较快速度的解决。在数字测绘产品发生的质量缺陷中, 相对于DLG数据出现大量高等线的严重偶然性缺陷, DLG与DEM的局部数据符合性差等无逻辑性和属性错误的系统性缺陷受到的关注则较低。在数字测绘产品的质量改进中不仅要对偶然性质量问题加以关注, 降低系统性质量缺陷的工作也十分重要, 同时其也是产品质量稳定状态中进一步提升的重要途径。加强数字测绘产品多步骤生产工序的质量控制比将质量控制重点放在终端产品验收更加符合数字测绘产品的质量管理。

3 结语

数字测绘产品质量的监督管理及检验技术仍处于不成熟阶段, 在产品质量验收方面尤其缺乏专业性的相关软件等。检验质量的提升不仅要依靠质检方法的科学性, 也需要开发创新相关的质检手段, 要加强科技力量的注入, 数字测绘产品质量检查与控制工作才能有进一步的发展。

参考文献

[1]杨晓晶, 胡胜华.数字测绘产品加工处理流水线的研讨[J].测绘通报, 2003 (6) .

[2]曾衍伟.GIS空间数据质量控制[J].测绘质量监督与管理, 2001 (10) .

[3]周黎明.质量控制技术[J].广州:广东经济出版社, 2010 (5) .

[4]孙家柄.遥感原理与应用[M].武汉:武汉大学出版社, 2003.

[5]张祖勋, 张剑清.数字摄形侧量学武汉[J].武汉侧绘科技大学出版社, 1996.

[6]鲁言.浅谈“4D”产品的特点[J].东北测绘, 2010 (1) .

[7]刘大杰, 刘春.GSI空间数据不确定性与质量控制的研究现状[J].测绘工程, 2001, 3.

[8]樊红.ARC/INFO应用与开发技术[M].武汉:武汉测绘科技大学出版社, 1999.