如何有效清洗销售数据，提高数据质量

一、如何有效清洗销售数据，提高数据质量

二、浅谈如何提高统计数据质量？

摘要：在市场经济发展过程中，统计数据作为经济社会发展的睛雨表，越来越受到各方面的关注，统计数据是进行科学决策和科学管理的重要依据。

没有准确的统计数据，就不会有正确的决策，数据质量的好坏，不仅影响以此为依据的决策的正确性和科学性，而且还会对统计机构的形象和声誉造成重大威胁，因此，提高统计数据质量是统计工作的中心任务，是统计事业改革和建设的最终目标。

三、浅谈如何提高征管基础数据的质量？

随着税收信息化建设的推进，征管信息系统已广泛应用于日常税收征管工作，基础数据作为税收信息化建设中的信息载体，它的重要作用日益显现。从纳税人进行税务登记，从计会部门税票核销、国库对账，到各业务科室出分类税收统计表，各项业务工作已越来越离不开征管系统中的基础数据。因此，基础数据的录入质量直接关系到税收信息化建设的发展和税收管理基础工作的提高。但目前在基础数据的采集和录入工作中，还存在一些问题亟待解决。

一、当前影响征管基础数据质量的主要原因

（一）纳税人填报基础数据错误率较高

由于部分基础资料都是由纳税人提供或填报，其素质的高低决定了基础数据和填报资料的质量。目前，巴里坤县各企业的财务人员文化程度、业务水平参差不齐，有相当一部分人对税务登记表、纳税申报表不能正确填写，并存在资料报送不全、漏项等问题。例如，企业的经营性质和国标行业等参数经常会填写错误，哈密盛建工程施工有限责任公司巴里坤分公司在填写国民经济行业类别代码时屡次修改，在房屋工程建筑和建筑安装中来回改动；兼营内容经常填写不完整，等等。

（二）税务人员对基础数据的管理存在漏洞

由于负责数据录入与审核工作的部分基层税务干部自身素质不高，责任心不强，审核把关不严，缺乏一定的税收风险管理理念，因此在审核和录入各种数据时，随意性较大。如：在给新纳税人办理登记及纳税核定时，对企业行业分类、应纳税种等基础数据核定不准确；在录入退库信息时，往往不仔细审核纳税人资料，对政策掌握不够，在填写退库理由时较随意，这样在会统数据归集时会产生错误，巴里坤县目前的退税大部分都是政策性的退税，可录入时一般都在退税理由栏里填写成多缴税金；没有仔细审核纳税人营业执照中的经营范围，导致在税种鉴定时遗漏了税种；税收管理员、大厅工作人员没有完全按照操作规程进行操作形成了无效数据。类似的不准确、不完整的信息源源不断地进入征管信息系统，形成了大量的垃圾数据和冗余数据。

（三）外部信息数据传递渠道不畅

由于税务机关与社会其他各部门间信息化发展不同步，导致部门间信息不能平滑对接和共享，容易形成信息孤岛。在当前税收征管系统中，目前掌握的税收信息数据绝大部分是纳税人的申报数据，来自社会其他渠道的信息狭窄，信息来源渠道单一，税源监管的社会化程度不高，共享渠道梗阻，导致税源信息监控的不具体、不系统、不全面。各涉税信息部门还没有形成真正的信息共享、内外联动的监控机制，造成税务机关与财政、工商、银行、土地、交管、统计等部门的信息交换制度不健全，仅限于协作配合，没有实现信息共享，部门间缺乏联席制度，直接影响到税源管理的广度和深度。

（四）信息数据考核不完善

目前，税务机关数据质量考核评价指标存在多头管理、各自为政，互不兼容，有的考核指标甚至互相矛盾，指标设置不科学，个别指标脱离实际，考核办法制定的太细、太繁琐，既不便科学考核，也不利科学管理。比如数据的采集、应用，要求税收管理员日常税源管理工作中应做什么，如何做，应该达到什么效果等缺乏全面认识和合理界定，对数据质量的好坏难以准确衡量，造成干多不如干少，干少不如不干的局面，致使以责任落实与追究为出发点的考核措施往往流于形式，也加重了基层的负担，造成基层疲于应付，甚至诱导基层为部分数据指标弄虚作假。

二、提高基础征管数据质量的对策和建议

税收信息数据作为税收管理第一资源，作为税收预测、管理、统计、分析等一系列税收征管工作的依据，贯穿于整个税收征管工作的全过程，税收信息的完全性和有效利用很大程度影响着税收征管的效率。因此必须立足当前，进一步加强税收征管基础数据管理，实现税收工作的科学化、精细化、信息化管理，着力打造一个高质量的税收数据环境，为税收征管工作奠定坚实的基础。

（一）从源头提高纳税人申报资料质量

纳税人报送的各类申报资料是征管信息系统的主要数据源之一，它的质量严重影响着税务系统数据管理的质量。因此，税务机关要将对纳税人的宣传辅导作为一项长期的纳税服务工作来抓，一方面要加强对办税人员税收法律法规以及填写申报表、财务报表等的培训。另一方面要充分利用社会中介组织为纳税人提供纳税服务，以提高纳税人纳税申报水平和填写各种税务发票的质量。另外，还要进一步推广电子申报方式，推广使用纳税人客户端的软件，减少纳税纸质资料向电子资料转变的二道环节，提高准确性、及时性。同时，将纳税人报送数据的准确性作为信用等级评定的依据，促进纳税人提高申报资料质量。目前我局在推广税库银方面取得了一定的成绩，但是对于纳税人申报的数据准确性却没有进行跟踪，目前我局的网报数据仍有34条无效数据，导致会统待解数出现38.9万元的余额。

（二）切实提高税务人员的自身素质

要强化税务人员的业务培训，采取自学与集中培训相结合、以自学为主的方式，加强对税法知识以及税收实务的学习，使其能够熟练掌握并应用各项规章制度，增强依法行政的能力。要积极组织开展多种形式的执法风险宣传教育，适时组织工作实务考试，使学法、用法成为常态，使钻研业务、精通业务成为常态，通过提升税务人员的依法行政能力和职业道德素养，最大限度地减少税收执法的随意性，切实降低并有效化解税收执法风险，从而提高税务人员认识、发现、预防和化解执法风险的能力。要继续通过强化培训计算机应用水平和各种税收管理软件操作水平，造就一支既懂业务，又懂计算机，还懂数据分析运用的综合素质队伍，从而保证信息数据审核、录入的质量。

（三）大力发展与部门之间的信息协作

目前，与税收征管存在密切关联的第三方信息，大致有工商登记信息、供电部门纳税人用电信息、参加社会保险人员信息。这些第三方信息如果能够与地税税收征管信息做到良好共享，那么，必将对税收征管起到极大的推动作用，同时也能大大减轻税务机关工作压力。当然，这当中目前还涉及部门的权利和义务、信息传输技术的问题，虽有困难，但却是一个有效解决税收征管困难的途径。要由政府牵头，成立以国税、地税、工商、商务、供电、水利等部门组成的涉税信息采集互换工作领导小组，建立健全第三方涉税信息数据交换机制和信息反馈制度，确保涉税第三方信息采集互换工作的扎实开展，以实现最大程度的数据共享与利用。

（四）明确征管信息数据考核标准

基础数据质量是至关重要的，必须通过严格的监督考核措施和责任追究制度来确保信息数据正确、及时、完整的可靠采集。一是推行数据质量责任制。对机外数据、虚假数据、不规范数据从源头上严加追究，改变目前存在的重纸质资料，轻电子数据，重数据录入，轻数据质量等现象；二是推行数据质量领导负责制。征管数据的真实性、全面性、规范性不是哪一个部门的事，必须明确各自的职责，推行数据质量主要领导负责制，才可以有效地解决软件数据无人过问，职责不清等现象；三是推行征管数据调整审批制。规范专业技术人员的操作行为，严禁从数据库底层随意修改数据，严格限制越权操作、越权审批等不良行为，要有明晰的操作权限划分，这样才能使得各种责任追究制有据可查；四是实行数据运行过程控制制度。建立数据审计系统，充分利用数据集中优势，通过数据审计程序检测，将数据运行过程中的异常情况及时告知相关机构进行分析、整改，并随时监测整改情况，规范操作行为；五是推行数据运行监督制。

四、如何有效清理销售数据，提高数据质量

良好的数据质量是企业运营的基础。对于销售部门来说，拥有高质量的销售数据不仅能帮助管理层更好地制定销售策略，也能提高销售人员的工作效率。然而在实际工作中，销售数据往往存在各种问题,如数据缺失、数据重复、数据错误等。那么如何有效清理销售数据,提高数据质量呢?

1. 明确数据清理的目标

在开始数据清理工作之前,首先要明确数据清理的目标。比如是提高数据的完整性,还是提高数据的准确性?不同的目标会导致清理的方式和侧重点不同。只有明确了目标,才能更有针对性地进行数据清理。

2. 制定数据清理的标准

制定数据清理的标准是数据清理工作的关键。清理标准应该包括但不限于以下几个方面:

• 数据完整性标准:确定哪些字段是必填的,哪些字段可以为空。
• 数据格式标准:确定各个字段的数据格式,如日期格式、电话号码格式等。
• 数据合理性标准:确定各个字段的合理取值范围,如销售金额不能为负数。
• 数据重复性标准:确定如何判断数据是否重复,以及如何处理重复数据。

3. 采用自动化工具进行数据清理

对于大量的销售数据,手工清理是非常低效的。可以采用一些数据清理工具,如Excel的数据清理功能、Power Query等,来自动化完成数据清理工作。这些工具可以帮助我们快速发现并修复数据问题,提高数据清理的效率。

4. 建立数据质量监控机制

数据清理工作并不是一次性的,需要持续地进行。因此,建立数据质量监控机制非常重要。可以定期检查数据质量指标,及时发现并解决新出现的数据问题。同时,还要培养员工的数据意识,让大家都参与到数据质量管理中来。

总之,通过明确目标、制定标准、采用工具、建立监控机制等措施,企业可以有效地清理销售数据,提高数据质量,为后续的数据分析和决策提供可靠的基础。希望这些建议对您有所帮助。

五、数据质量的六大特性？

1 完整性：主要包括实体不缺失，属性不缺失，记录不缺失和字段值不缺失四个方面

2 唯一性：指主键唯一和候选键唯一两个方面

3 一致性：指统一数据来源、统一数据存储和统一数据口径。

4 精确度: 指计量误差、度量单位等方面的精确程度。

5 合法性：主要包括格式、类型、域值和业务规则的有效性。

6 及时性：指数据刷新、修改和提取等操作的及时性和快速性。

六、数据质量6大原则？

原则一：寻找准确的数据源和数据描述

数据质量是决定数据分析报告质量的前提。数据分析的结果和生成的报告只有在数据质量得到保证后才具有指导意义。并在相应的数据源中，找到数据特征并进行描述。

原则二：明确数据分析报告的框架

明确数据分析报告的框架也是非常必要的。数据分析报告一般包括三个部分：结论总结、报告背景和分析目的描述、数据收集和数据特征描述、分析和讨论。

原则三：数据结合个人分析业务逻辑

数据分析报告不是做数学或统计计算，整个数据分析过程必须结合分析师个人对业务逻辑的主观理解，否则数据分析也脱离现实，没有实用价值。

原则四：结论有来源，分析有结论

要保证整个分析过程的严谨性，做到每一个结论都有痕迹可循，有证据可循，分析与结论环环相扣，从根本上保证报告的逻辑性和科学性。每一部分的分析都能对应有价值的结论，从而保证报告整体节奏的紧凑性和效率的提高。

原则五：结论要有深度。

写结论时，表面数据结果不能作为结论。我们必须结合我们对业务的理解，交叉分析不同类别的数据，如比较成本的增加与供应商变化的关系等，以发现问题和诱因，并给出解决方案和建议，这是一个真正深刻的结论。

原则六：善用数据可视化

俗话说“字不如表，表不如图”。单靠文字支持的数据分析报告很无聊，报告让读者也会很累。以图形和图表的形式显示数据分析的结果，方便读者观察和理解数据的内在趋势和规律。

七、大数据质量的6大特性？

1、海量性：有IDC 最近的报告预测称，在2020 年，将会扩大50 倍的全球数据量。现在来看，大数据的规模一直是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围可以从几十TB到数PB不等。也就是说，存储1 PB数据是需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。而且，很多你意想不到的来源都能产生数据。

2、高速性：指数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，创建实时数据流成为了流行趋势，主要是通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器。企业一般需了解怎么快速创建数据，还需知道怎么快速处理、分析并返回给用户，来满足他们的一些需求。

3、多样性：由于新型多结构数据，导致数据多样性的增加。还包括网络日志、社交媒体、手机通话记录、互联网搜索及传感器网络等数据类型造成。

4、易变性：大数据会呈现出多变的形式和类型，是由于大数据具有多层结构，相比传统的业务数据，大数据有不规则和模糊不清的特性，导致很难甚至不能使用传统的应用软件来分析。随时间演变传统业务数据已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。现在来看，要处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值，成为了企业面临的挑战。

八、LOL怎么提高KDA数据？

KDA就是：杀人（Kill）死亡（Death）助攻（Assist）按照一定比率来算的一个数值其公式为（K+A）/ D杀人助攻多死亡少可以增加这个数值，数值越大你的水平越高想要提高这个KDA， 很简单。多杀人，尽量少死。 多蹭助攻。

九、蜂窝数据怎么提高网速？

无法提高因为蜂窝数据的网速受到移动网络的限制，与个人设备的设置和使用习惯无关，如果要提高网速，需要改善网络基础设施，例如提升移动网络的覆盖范围、信号强度和带宽。在目前的技术条件下，个人设备只能通过连接Wi-Fi网络等方式来实现更高的网速。为了在使用蜂窝数据时获得更好的用户体验，可以减少网络拥堵时段访问网络、关闭不必要的后台应用程序、选择信号差但网络速度更快的移动服务提供商等。同时，也可以关注网络运营商的最新优惠政策，选择适合自己的移动套餐和资费方案，避免超出流量限制导致网速减慢。

十、如何提高数据网络？

在数据网络不好的情况下，有几种方法可以提升网速。

首先，可尝试将设备靠近路由器或更改设备位置以提高信号质量。

其次，可以尝试重启路由器，更新网络驱动程序或升级固件以提高网络性能。此外，也可以清除浏览器缓存或关闭其他正在使用网络的应用程序以减少网络负载。最后，如果以上方法都没有效果，可能需要考虑更换网络服务提供商或升级网络套餐以获得更快的网络速度。