政府大数据质量评价体系构建研究

发布时间：2020-10-16 17:42

　　 大数据正在成为新的经济增长点,面对大数据时代的来临,集中掌握着资金、人力、政策等资源优势的政府部门当仁不让的扮演着重要角色。政府既是推进政府大数据发展的主体,也是自身需要经现代化信息技术关联分析后发现新知识、创造新价值的研究客体,其数据质量更是重中之重,关系到大数据最终的运算结果。而质量评价体系的建立有助于确定数据质量标准化,规范的政府大数据的科学性管理,引导新的契合大数据技术手段的信息基础建设具有重要意义。本文依据已有的数据质量评价维度,结合大数据数据量巨大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低的四大特性,确定了5个维度,并将17个与政府大数据质量相关的二级指标按照数据源质量、数据规模质量、数据结构质量、数据时效质量、数据价值密度质量这些维度进行划分。而每个二级指标经过系统的梳理,确立了从政府部门、被调查者、制度性因素三个方面建立的具体指标,共计有51个指标。初步建立体系之后,针对政府大数据用户使用该评价体系进行实践应用研究。对给出的各数据质量评价指标的满意度打分进行主成分分析,剔除了13个指标,完成对该质量评价体系的修正和完善。再通过计算出该体系指标的权重,在此基础上通过问卷调查得出问卷用户对政府大数据质量的整体满意度得分。通过上述研究,本论文得出了在政府大数据质量评价中,政府数据的数据源质量依旧十分关键,是政府大数据质量的重中之重;数据的时效性质量在政府大数据特征质量中最为重要,体现了政府大数据对运算高速性的特点和要求。根据各指标的用户质量评价满意度得分可知,提高政府大数据质量的途径和方法是政府需要建立政府数据增值性管理机制;加强数据融合的指导要求建设;明确处理多种结构数据能力的指导要求。有针对性的提升大数据质量方面的管理。
【学位单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2016
【中图分类】：G353.1;D035
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究意义
    1.3 研究现状
        1.3.1 国外研究现状分析
        1.3.2 国内研究现状分析
    1.4 研究方法和技术路线
第2章 相关理论研究
    2.1 大数据
        2.1.1 大数据内涵
        2.1.2 大数据特征
    2.2 政府大数据
        2.2.1 政府大数据的构成和界定
        2.2.2 政府大数据内涵及特征
        2.2.3 政府大数据的分类方法
        2.2.4 政府大数据的应用
    2.3 政府大数据质量
        2.3.1 政府大数据质量概念
        2.3.2 政府大数据质量内涵
    2.4 数据质量评价方法概述
        2.4.1 因子分析方法
        2.4.2 模糊综合评价法
        2.4.3 层次分析法
        2.4.4 主成分分析法
第3章 政府大数据质量评价框架分析
    3.1 大数据质量评价维度
        3.1.1 大数据质量评价一般维度
        3.1.2 大数据特征质量评价维度
    3.2 政府大数据质量评价指标影响因素分析
        3.2.1 政府部门的角度分析
        3.2.2 被调查者的角度分析
        3.2.3 制度性因素角度的分析
第4章 政府大数据质量评价指标体系的构建
    4.1 政府大数据质量评价指标体系的设立
        4.1.1 政府大数据质量评价体系的构建原则
        4.1.2 政府大数据质量评价指标的确立和指标体系的构成
    4.2 政府大数据评价方法
        4.2.1 政府大数据评价方法选择
        4.2.2 政府大数据质量评价指标的量化
        4.2.3 质量评价体系各级权重的确定
第5章 实证研究
    5.1 问卷的设计
        5.1.1 问卷设计原则
        5.1.2 问卷设计
        5.1.3 调查对象选取
    5.2 描述性统计分析
    5.3 信度分析与合理性检验
        5.3.1 信度分析
        5.3.2 合理性检验
    5.4 主成分分析和评价
        5.4.1 计算相关系数矩阵
        5.4.2 计算相关系数矩阵特征值和累积贡献率
        5.4.3 确定主成分
    5.5 政府大数据质量评价
        5.5.1 指标权重系数的确定
        5.5.2 政府大数据质量评价结果
        5.5.3 政府大数据质量评价结果分析
第6章 加强和改善政府大数据质量的措施
    6.1 严格管控政府大数据的数据源质量
    6.2 加强数据时效性管理措施
    6.3 建立政府数据增值性管理机制
    6.4 加强数据融合建设
    6.5 提高多种结构数据处理技术能力
第7章 结论与展望
    7.1 研究结论
    7.2 研究局限
    7.3 研究展望
参考文献
附录一：政府大数据质量评价体系用户调查问卷
致谢

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本文编号：2843566