Teradata 的数据质量管理方法挺系统的,适合需要从源头把控数据质量的朋友。它不仅讲清楚了什么是数据质量,还细分了治理体系、平台搭建、检查重点等关键环节。比较实用的一点是,它会带你怎么写一份像样的数据质量报告,尤其在你要搞清楚数据到底哪里有问题的时候,这就挺管用了。嗯,讲得还蛮全面的,技术路线清晰,实操也不难上手。尤其是在金融行业,数据质量出错的坑太多,Teradata 这套做法可以帮你规避不少雷。如果你正在做数据仓库或者准备优化现有的质量管理系统,可以参考一下。
Teradata数据质量管理方法解析
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小组命题质量管理
质量管理
小组命题:质量管理
组长:王晓敏
主讲人:杨峰
评委:贾铨宇
小组分工:
王晓敏:检验平台模块
杨峰:来料检验模块
倪海涛:产品检验模块
范玲玲:工序检验模块
钱瑶:在库检验模块
贾铨宇:统计分析模块
统计分析
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数据生命周期的数据质量管理
数据规划:制定完善的数据模型,建立数据治理体系。
数据设计:制定并贯彻数据标准,统一数据建模和管理。
数据创建:利用数据模型保证数据完整性,执行数据标准,从源头保证数据正确性。
数据使用:利用元数据监控数据使用,执行数据标准,并利用数据质量检查加工正确的数据。
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质量管理里的 Minitab,功能还挺全的。你要是经常做统计、画图啥的,Minitab 基本都能搞定,界面也不复杂,初学者也能轻松上手。比起动不动就上 SAS 那种硬核工具,Minitab 更接地气点,尤其在质量控制这块,真是挺顺手的。
Minitab 的界面简单明了,数据导入导出方便。你平时做 SPC 图、箱线图、直方图啥的,用起来贼快。再比如产品良率,用Control Charts基本搞定,响应也快。
三天课程的内容也比较实用,从数据导入、基本图表,到多变量都覆盖到了。中间穿插了不少质量管理案例,比如怎么用ANOVA做过程改进,还讲了如何用 Minitab 跑 DOE 实验。蛮系统的,学完
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