文章目录

1 引言

2 数据质量评价对象—研究领域

3 数据质量评价体系—研究视角

(1）数据产品视角

(2）数据平台视角

(3）数据用户视角

(4）数据生命流程或周期视角

4 数据质量评价方法

4.1通用性数据质量评价方法

    (1）定性评价

    (2）定量评价

    (3）综合评价

4.2针对性数据质量评价方法

5 数据质量评价技术

6 数据质量评价成果

7 总结与展望

7.1总结

7.2展望

    (1）评价对象的关联与交叉

    (2）评价视角的沟通和交融

    (3）定性定量方法的强弱匹配

文章摘要:【目的/意义】本文拟帮助学者在数据质量评价时如何为评价对象选择合适的评价视角、方法和技术,以期提高数据质量评价结果的准确率和可靠性。【过程/方法】通过文献调研和分析,依据"3W原则",从评价对象、评价体系构建视角、评价方法、评价技术等角度对相关研究进行系统梳理和内容述评。在此基础上,将评价对象与评价视角、评价方法、评价技术或工具进行有机组合,寻求合适匹配。【结果/结论】研究发现,当前研究在评价体系构建和评价体系应用上存在评价视角"墨守成规"、评价方法"形单影只"、评价指标"查无实据"、应用效果不"尽如人意"等问题。【创新/局限】总结了国内外数据质量评价研究的理论基础和实践应用,在未来研究中还应进一步探索如何实现评价对象与评价视角、评价方法、评价技术或工具间的最优匹配。

文章关键词:

项目基金:国家社科基金一般项目“开放科学理念下的科研数据治理研究”（17BTQ025）,

论文作者:刘桂锋 聂云贝 刘琼 

作者单位:江苏大学科技信息研究所 

论文DOI: 10.13833/j.issn.1007-7634.2021.11.002

论文分类号: G203

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文章来源：地理空间信息 网址: http://dlkjxx.400nongye.com/lunwen/itemid-115840.shtml

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