一是争取提高统计人员待遇上的有关政策，二是对经济贫困县（市）统计部门实行经济扶贫，增加经济投入，解决统计人员经济待遇差的问题，确保统计干部队伍稳定。第六改革完善考核评价体系。现行的考核评价体系很大程度是以统计数据为主要考核依据。考核是对一个地方经济社会发展的评价，也是领导政绩的体现。
一是数据的间接来源；一是数据的直接来源，提高数据质量方法如下：准确性。数据在系统中应符合业务规则和统计口径，常见的数据准确性的问题有：数据来源存在错误，数据采集、使用、管理的过程中，业务缺乏规范，导致数据缺乏准确性。完整性。
那么如何来提高统计数据的质量，笔者从以下几个方面作粗浅的分析：影响统计数据质量的因素统计法制意识淡薄。一方面有些单位或个人对统计工作不够重视，甚至不了解统计，统计法律意识淡薄。
数据不真实的原因有多种可能性，以下是一些常见的原因：人为错误或故意篡改：数据记录、输入或处理过程中出现人为错误或有人故意篡改数据，以达到某种目的，比如隐瞒真相、夸大或缩小事实等。
数据准确性：准确性也叫可靠性，是用于分析和识别哪些是不准确的或无效的数据，不可靠的数据可能会导致严重的问题，会造成有缺陷的方法和糟糕的决策。数据唯一性：用于识别和度量重复数据、冗余数据。重复数据是导致业务无法协同、流程无法追溯的重要因素，也是数据治理需要解决的最基本的数据问题。
1、识别需求 识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。收集数据 有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数数据分析示意图据的内容、渠道、方法进行策划。
2、设计数据分析方案 我们都知道，做任何事情都要有目的，数据分析也不例外，设计数据分析方案就是要明确分析的目的和内容。开展数据分析之前，只有明确数据分析的目的，才不会走错方向，否则得到的数据没有指导意义，甚至可能将决策者带进弯路，不但浪费时间，严重时容易使公司决策失误。
3、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里的数据包括一手数据与二手数据，一手数据主要指可直接获取的数据。数据处理 数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。
质量体系数据分析是一个大概念，是告诉组织，所有的过程、活动，只要你觉得有数据分析以及后续的改进需要，你都应该进行数据分析。楼上二位说的，主要是针对产品制程过程所采用的数据分析。其实除了制程过程要分析外，比如：采购合格率，销售计划达成率，服务满意率、售后服务热线接通率，等等。
为了证实整合型管理体系的适宜性和有效性并识别改进机会，公司各有关部门应收集并分析有关的数据，质量技术处负责收集：施工过程检查产生的数据、环境绩效数据、职业健康安全绩效数据。建筑公司质量体系数据分析程序公司质量技术处负责统计技术应用的管理。
步骤3：分别对人、设备、工艺、材料进行分析，找出导致它们不好的原因，逐类细分，直到能具体采取措施为止。具体参见图2。例三：某研究所为解决SMT表面贴装质量不好的问题，对影响表面贴装质量的诸因素进行分析，并希望通过因果图找出表面贴装质量不好的主要原因，以便采取有针对性的措施来解决问题。
分类分析比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
1、一般在数据分析前有特定的场景以及目的，有时可以根据分析目的进行选择分析方法，从而更快的进行数据分析。比如一组数据想要研究不同性别对于商场满意度是否有差异。也许可以使用方差、t检验、卡方检验等方法，但是具体选择哪种方法要根据数据类型以及结构来决定。
2、数据清理：数据清理是数据准备过程中最花费时间、最乏味，但也是最重要的步骤。该步骤可以有效减少学习过程中可能出现相互矛盾情况的问题。初始获得的数据主要有以下几种情况需要处理：含噪声数据、错误数据、缺失数据、冗余数据。
3、统计学相关知识 统计学是数据分析的基础，因为数据分析需要对大量数据进行统计分析，大家可以通过对统计学的学习，培养数据分析最基本的一些逻辑思维。 EXCEL 不要小看EXCEL，它可是最初级的数据分析工具，在处理的数据量不是很大时，EXCEL完全可以胜任。
4、第一步是数据整合，对多源多类型的数据进行整合，实现数据共享。目前以帆软报表FineReport为数据处理工具，以SQLServer为数据库存储平台，整合信息中心常用业务数据，常用的业务数据包括价格、进出口以及平衡表等。第二步就是数据的抓取、处理和分析并自动化生成系列产品报告，实现目标是解放生产力。
5、因此，GT-1 A航空重力数据预处理前需要做的准备工作包括：1）安装加拿大Geosoft公司的Oasis Montaj平台软件系统。2）装载GT-1AGravity航空重力数据处理模块。3）安装相关专业软件系统。4）测网设计的航迹线数据。5）DGPS基站位置数据，前校、后校重力基准点位置及重力数据。6）数据下载。
6、第二步：数据到手了，里边肯定会有一些不好的数据，我们需要把收集到的数据简单处理一下，比如把IP转换成地址，过滤掉脏数据等。
数据预处理：在进行数据清洗之前，需要对数据进行预处理，包括数据格式转换、去重、缺失值填充等。这有助于提高数据质量和准确性。数据清洗：数据清洗是指对原始数据进行筛选、过滤、纠错、标准化等操作，以消除数据中的错误、冗余和不一致性。
数据清理和预处理：- 对数据进行清理，处理缺失值、异常值和重复数据。标准化数据格式，确保数据质量。 数据整合：- 将来自不同源头的数据整合到一个单一的数据仓库或数据湖中，以便进行分析。
**数据清洗和预处理：- 对数据进行清洗，处理缺失值、异常值和重复数据。标准化数据以确保一致性。 **选择可视化工具：- 选择适合您的需求的可视化工具，例如Tableau、Power BI、QlikView等。这些工具可以帮助您创建仪表板和图表，展示供应链数据。
用户分析 用户属性：重点是性别（男女比例）用户增长：关注人数和关注来源 通常根据每个平台的功能不同，这个分析数据的详尽程度也不同，比如如果是头条的话，还可以看到每个视频用户的大致年龄层等等。我们打开创作者中心等后台的数据分析，找到观众来源。
粉丝数据 粉丝数据是运营自媒体很重要的一点，而且很多的自媒体平台都有粉丝数据的这一功能，呈现的内容有粉丝的一些概况、画像和粉丝的列表之类的，在分析粉丝数据的时候需要分析的是用户的画像。
同行视频数据分析 关注其他同行的数据，从他们的发布时间、点赞总量、评论总量以及转发总量等多数据来选出同行发布的优秀作品，学习并总结他们成功的经验。在主题、剧本、拍摄手法、后期制作等方面提升自己的作品。
