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1，如何提高工业统计数据质量

直接对接初始数据，而不是二次数据可以用表单大师，挺好用的
同问。。。

如何提高工业统计数据质量

2，如何描述空间数据质量

空间数据质量应该从以下5点来描述: 1.定位是否精确 2,属性是否准确 3.现势性情况如何 4.逻辑是否一致(例如地图综合后,空间关系表达是否正确) 5.数据是否完整 (本人wuce的,就不知道,你运气好不好,还有两个星期就考试了,你会上网看到这个不,哈哈)

如何描述空间数据质量

3，一千GB的数据有多重啊费解

GB这只能说明文件的大小，不能说明文件的质量大小，因为文件只有存储大小，没有质量大小，所以你说一千G的数据到底有多重，是没有质量的，如果你一个1TB的U盘，那么就能放1千G的文件，U盘只有一点点大，你会说文件就有这么重呢？所以这位朋友，文件是没有质量大小的。只有存储大小. 如果帮到你了，请采纳，谢谢！
忽略不计
你好！数据是没有重量的，只有硬盘才有重量。仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。
不变！

一千GB的数据有多重啊费解

4，什么是视频帧速视频数据量视频图像质量

①帧速： 视频、动画都是利用快速变换帧的内容而达到运动的效果。视频根据制式的不同可分为很多种，其中以30帧/秒，25帧/秒两种最常用。有时为了减少数据量，可以减慢帧速。例如只有15帧/秒，但效果略差。 ②数据量： 数据量是每秒钟视频文件所占的磁盘空间。如不计压缩，应是帧速乘以每幅图像的数据量。假设一幅图像的大小是 1MB，则每秒钟将达到25MB - 30MB，但经压缩后将减少十几倍、几十倍甚至更多。尽管如此，数据量有时还是大的使计算机显示跟不上速度，此时就只有在减少数据量上下功夫，如降低帧速、缩小画面等。 ③图像质量： 图像质量除了原始数据质量外，还和对视频数据压缩的倍数有关。一般说来，压缩比较小时，对图像质量不会有太大的影响，而超过一定倍数后，将会明显看出图像质量下降。所以数据量与图像质量是一对矛盾，需要适当的折衷。

5，思迪博STEP平台如何全面控制数据质量

思迪博（Stibo Systems）的STEP平台提供了一种全面控制数据质量的方法。作为战略信息管理工作的核心环节，思迪博STEP的数据质量功能可借助外部参考数据剖析、匹配并丰富数据 — 与数据的语言、结构、重复程度、是否存在遗漏或错误无关。思迪博STEP将最卓越的数据质量、数据管控和主数据管理功能综合集成到一个平台上，在提升信息完整性的同时，还能从您的战略信息中攫取更大的价值。思迪博该集成解决方案在降低错误率的同时，能够更快、更准确地清理数据，从而最大程度地减轻企业用户的负担。它提供了一个直观、可配置的用户界面，从而大幅提升超大型数据集中重复记录的搜索和清理速度。这样可确保客户、产品、供应商和区域等不同类型数据的高准确性。
思迪博STEP的数据质量功能可借助外部参考数据剖析、匹配并丰富数据 — 与数据的语言、结构、重复程度、是否存在遗漏或错误无关。再看看别人怎么说的。
思迪博STEP平台将最卓越的数据质量、数据管控和主数据管理功能综合集成到一个平台上，让您在提升信息完整性的同时，还能从您的战略信息中攫取更大的价值。

6，GIS数据质量的基本特点及常见的误差原因

1．数据质量的基本概念 1．1准确性（Accuracy） 1．2精度（Precision） 1．3空间分辨率(Spatial Resolution) 1．4比例尺（Scale） 1．5误差（Error） 1．6不确定性（Uncertainty） 2．空间数据质量问题的来源 2．1空间现象自身存在的不稳定性 2．2空间现象的表达 2．3空间数据处理中的误差 2．4空间数据使用中的误差 表1：数据的主要误差来源 数据处理过程 误差来源 数据搜集 野外测量误差：仪器误差、记录误差 遥感数据误差：辐射和几何纠正误差、信息提取误差 地图数据误差：原始数据误差、坐标转换、制图综合及印刷 数据输入 数字化误差：仪器误差、操作误差 不同系统格式转换误差：栅格-矢量转换、三角网-等值线转换 数据存储 数值精度不够 空间精度不够：每个格网点太大、地图最小制图单元太大 数据处理 分类间隔不合理 多层数据叠合引起的误差传播：插值误差、多源数据综合分析误差 比例尺太小引起的误差 数据输出 输出设备不精确引起的误差 输出的媒介不稳定造成的误差 数据使用 对数据所包含的信息的误解 对数据信息使用不当 3．空间数据质量控制 数据质量控制是个复杂的过程，要控制数据质量应从数据质量产生和扩散的所有过程和环节入手，分别用一定的方法减少误差。空间数据质量控制常见的方法有： 3．1传统的手工方法 质量控制的人工方法主要是将数字化数据与数据源进行比较，图形部分的检查包括目视方法、绘制到透明图上与原图叠加比较，属性部分的检查采用与原属性逐个对比或其他比较方法。 3．2元数据方法 数据集的元数据中包含了大量的有关数据质量的信息，通过它可以检查数据质量，同时元数据也记录了数据处理过程中质量的变化，通过跟踪元数据可以了解数据质量的状况和变化。 3．3地理相关法 用空间数据的地理特征要素自身的相关性来分析数据的质量。如从地表自然特征的空间分布着手分析，山区河流应位于微地形的最低点，因此，叠加河流和等高线两层数据时，如河流的位置不在等高线的外凸连线上，则说明两层数据中必有一层数据有质量问题，如不能确定哪层数据有问题时，可以通过将它们分别与其它质量可靠的数据层叠加来进一步分析。因此，可以建立一个有关地理特征要素相关关系的知识库，以备各空间数据层之间地理特征要素的相关分析之用。

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