数据质量管理和性能量化的技术调研

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

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。

质量管理中常见的统计技术包括基本统计图和表，如百分比图、趋势图等。品管和新品管手法包括直方图、因果图、柏拉图、层别法、检查表、散布图、控制图，以及关联图法、KJ法、系统法、矩阵图法等。此外，SPC方法涵盖控制图、过程能力分析、抽样检验、实验设计(DOE)与田口三次设计、质量功能展开(QFD)、方差分析和回归分析，以及可靠性分析。

C++ Hikyuu 2.0.6 离线文档概述 Hikyuu Quant Framework 是一个基于 C++/Python 的高性能开源量化交易研究框架，支持策略分析和回测，目前主要应用于国内 A 股市场。 核心设计理念 该框架的核心思想基于系统化交易方法，将整个交易系统抽象为多个模块，涵盖：- 市场环境判断策略- 系统有效条件- 信号指示器- 止损/止盈策略- 资金管理策略- 盈利目标策略- 移滑价差算法 每一个模块独立实现，可自定义策略组合，实现灵活的研究与系统有效性评估，支持百万级别 K 线回测，通常 2-3 秒内即可完成全市场策略验证。 C++ 核心库的性能与兼容 框架的 C+

毕业设计 C++ACCESS开发的质量管理系统，适用于毕业设计使用。

数据质量管理方法探索 当前，数据治理领域已有多种成熟度评估模型为企业提供理论指导。然而，业界尚缺乏一套完整、科学的数据质量管理体系。许多企业对数据质量的管理停留在经验阶段，缺乏系统性的方法论。本研究拟探究基于VHDL的边沿检测技术在数据质量管理中的应用，以期为构建更完善的数据质量管理体系提供新思路。

从质量管理学科的技术发展角度看，信息化后的生产过程控制与传统生产管理存在显著差异：管理理念、管理工具及管理成果各不相同。

Hikyuu Quant Framework是基于C++/Python的高性能开源量化交易研究框架，用于策略分析及回测（目前用于国内A股市场）。其核心思想基于当前成熟的系统化交易方法，将整个系统化交易抽象为由市场环境判断策略、系统有效条件、信号指示器、止损/止盈策略、资金管理策略、盈利目标策略、移滑价差算法七大组件，你可以分别构建这些组件的策略资产库，在实际研究中对它们自由组合来观察系统的有效性、稳定性以及单一种类策略的效果。百万级别K线回测，2~3秒完成计算，助您快速完成基于全市场的策略验证。C++核心库，提供了整体的策略框架，在保证性能的同时，已经考虑了对多线程和多核处理的支持，在未来追求

随着Oracle的并购，竞争对手IBM、Microsoft和SAP采取措施应对挑战。IBM收购Cognos取得成功，在BI领域获得显著增长和市场份额。