數據審核是指是指在進行數據整理之前對原始數據的審查和核對。對于通過調查取得的原始數據，主要從完整性和準確性兩個方面去審核。下面小編就具體給大家介紹一下數據審核。

想了解數據審核首先要了解它的性質，按照審核的內容性質可以分為以下三類

1.準確性審核：主要是從數據的真實性與精確性角度檢查資料，其審核的重點是檢查調查過程中所發生的誤差。

2.適用性審核：主要是根據數據的用途，檢查數據解釋說明問題的程度。具體包括數據與調查主題、與目標總體的界定、與調查項目的解釋等是否匹配。

3.及時性審核：主要是檢查數據是否按照規定時間報送，如未按規定時間報送，就需要檢查未及時報送的原因。

4.一致性審核：主要是檢查數據在不同地區或國家、在不同的時間段是否具有可比性

其次還要按照審核對象的分類有以下兩種

原始數據審核

對于通過直接調查取得的原始數據應主要從完整性和準確性兩個方面去審核。完整性審核主要是檢查應調查的單位或個體是否有遺漏，所有的調查項目或指標是否填寫齊全等。準確性審核主要包括兩個方面，一是檢查數據資料是否真實地反映了客觀實際情況，內容是否符合實際;二是檢查數據是否有錯誤，計算是否正確等。審核數據準確性的方法主要有邏輯檢查 數據的審核和計算檢查 。

二手數據審核

對于通過其他渠道取得的二手數據，除了對其完整性和準確性進行審核外，還應著重審核數據的適用性和時效性。第二手數據可以來自多種渠道，有些數據可能是為特定目的通過專門調查取得的，或者是已經按照特定目的的需要做了加工整理，對于使用者來說，首先應弄清楚數據的來源、數據的口徑以及有關的背景資料，以便確定這些數據是否符合自己分析研究的需要，是否需要重新加工整理等，不能盲目生搬硬套。此外還要對數據的時效性進行審核，對于有些時效性較強的問題，如果所取得的數據過于滯后，可能失去了研究的意義，一般來說，我們應盡可能使用最新的統計數據。數據在經過審核后，確認適合于實際需要，才有必要做進一步的加工整理。

最后是審核數據的意義

現實世界中數據大體上都是不完整，不一致的臟數據，無法直接進行數據挖掘，或挖掘結果不盡如人意。為了提高數據挖掘的質量產生了數據預處理技術。這些數據處理技術在數據挖掘之前使用，大大提高了數據挖掘模式的質量，降低實際挖掘所需要的時間。

以上就是小編為大家總結的關于數據審核的內容，希望小編的文章能夠對大家有所幫助。

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