数据要求准确是技术特征吗

数据准确性，正如其声音所听起来，无论给出的值是否正确且一致。这两个最重要的特征是形式和内容，数据集必须在这两个领域正确才能准确。

例如，想象一个包含员工生日信息的数据库，一个员工的生日是 1996 年 1 月 5 日。美国的格式将记录为 1996 年 1 月 5 日，但如果此员工是欧洲人，则可以将其记录为 1996 年 5 月 1 日。这种差异可能导致数据库错误地指出工人的生日是 1996 年 5 月 1 日。

在此示例中，虽然数据的内容是正确的，但其形式并非正确，因此最终不准确。如果信息对公司有任何用处，则必须在形式和内容上准确无误。

为什么数据准确性很重要？

虽然生日示例可能不会产生重大影响，但数据准确性可能会产生广泛的连锁反应。考虑一些医院如何使用人工智能来预测癌症患者的最佳治疗方案。如果 AI 分析的数据不准确，则不会生成可靠的预测，可能导致效果极差甚至有害的治疗。

研究表明，糟糕的数据使企业平均损失收入的30%或更多。如果公司根据数据分析做出改变课程的决定，他们的数据库必须准确无误。随着世界越来越严重地依赖数据，这成为一个更紧迫的问题。

如何提高数据准确性

在使用数据来训练算法或为业务决策提供燃料之前，数据科学家必须确保准确性。值得庆幸的是，组织可以采取几个步骤来提高数据的准确性。以下是五个最重要的行动。

1 从正确的来源收集数据

提高数据准确性的最佳方法之一是从更高质量的信息开始。公司应审查其内部和外部数据源，以确保他们收集的内容真实真实。这包括确保传感器正常工作、收集足够大的数据集以及审查第三方源。

一些第三方数据源跟踪并发布报告的错误，这是一个有用的审查工具。当从这些外部来源获取数据时，企业应始终检查这些报告，以衡量其可靠性。同样，内部错误报告可以揭示一个数据收集过程是否可能需要调整。

2 简化数据输入工作负载

某些数据从源头准确无误，但在数据输入过程中变得不准确。条目和组织中的错误会污染良好的信息，因此组织必须努力消除这些错误。此问题最重要的解决方法之一是减轻手动数据输入工作量。

如果数据输入工人的盘子太多，他们可能会变得紧张或疲倦，导致错误。将工作量更均匀地委托给各个团队、延长截止日期或自动化某些流程，都有助于防止这种压力。因此，错误会减少。

3 调节数据可访问性

数据不准确的另一个常见原因是部门之间不一致。如果多个团队中的人员能够访问相同的数据集，则其输入可能会有差异。部门之间在格式和标准上的差异可能导致重复或不一致。

组织可以通过规范谁有权访问数据库来防止这些错误。最大限度地减少数据库的可访问性，便于标准化数据输入方法，并降低重复的可能性。这也将使追踪错误的来源和提高安全性更加容易。

4 审查和清洁数据

在将信息编译到数据库后，团队必须在任何分析过程中使用信息之前对它进行清理。这将删除先前步骤未阻止的任何错误。一般来说，数据清理工作流程应遵循四个基本步骤：检查、清洁、验证和报告。

简言之，这意味着查找错误、修复或删除错误（包括标准化格式）、仔细检查以验证准确性以及记录所做的任何更改。最后一步很容易被忽视，但至关重要，因为它可以揭示数据集之间出现的任何错误趋势。

5 从小开始

虽然同时在整个组织中应用这些修复程序可能很诱人，但这是不可行的。相反，团队应从最关键任务的数据开始，一次处理一个数据库或 *** 作的准确性。

当团队慢慢完善数据库时，他们将了解哪些修复具有最重要的影响以及如何高效实现它们。这种渐进的方法将最大限度地提高这些改进的效率，并尽量减少干扰。

数据准确性对于有效分析至关重要

质量差的数据将导致不可靠和可能有害的结果。数据团队如果希望为公司带来任何有意义的结果，就必须注意数据的准确性。

记工账本，这个软件蛮好用的，我工地几十号工人的工资都是用他记的。数据都是云存储的，某次换了手机，数据也没丢失。年底和工人对账的时候帮了我大忙了。一个工人两三分钟就对账对完了

可以记工时，记账，记事、

里面的签到功能，有gps定位，班组长可以看到工人在哪里。很适合你用。

可以批量支付，一键发放生活费。

还可以在上面买意外险啊，招工找活之类的

建筑工地上技工一般都是需要记录自己的工天工时以及加班的情况，因为很多人以前都是在本子上记录的，这其实是有一个弊端，如果回家之后忙着其他的事情，就很容易忘记这样子自己记录的账目，也不清楚，而且是会存在一个误差，电话已经接通了，还有就是很多人在表格上面记录，但是实际上，农民工对电脑表格也不太熟悉，如果数据不小心输入错误，这种的话就对自己的工天非常不清楚，还会少少了工资，所以是非常划算的，最重要的方式就是利用手机吧，随时都可以记录，现在很多工人都喜欢在手机上记录，就比如，工地。记工，目前就有很多工人在使用

目前的情况是极少有人使用施工管理软件。写施工方案、进度计划，写技术交底文件，修改节点大样图等等，这些可以用Excel、Word、CAD。

update works set salray=salray+100 from works,公司表,emp where empe#=workse# and 公司表c#=worksc#

and empage>50

仅供参考

创建数据库里最基本的应该就是建表，建索引、存储过程等一系列 *** 作了。谈到表就不得不谈到实体。

一、数据实体

什么是实体，客观存在并且可以相互区别的事物称为实体。这里我们就简单的把它理解为一个表吧，描述实体的特性，我们就把他们称为了属性。也可以说当我们把一个数据库表当作一个实体，那么它里面的所有字段是不是就是一个属性了呢？结果是肯定的。

二、实体间的联系

我想说的是，很简单，数据库里表跟表间的关系莫过于三种：一对一；多对多；一对多。

一对一其实就是说我们建的主表跟相关联的表之间是一一对应的，比如说，我建了一个学生基本信息表：t_student,然后我又建了一个成绩表，里面有个外键，studentID，学生基本信息表里的字段studentID和成绩表里的studentID就是一对一。

一对多，也是类似，我另外建一个班级表，而每个班级有多个学生，每个学生就对应一个班级，对班级来说当然就是一对多了。

多对多，我还举这个例子，我建个选课表，可能有许多科目，每个科目有很多学生选，而每个学生又可以选择多个科目。这就是多对多了。

三、基本表的完整性

(1)原子性。基本表中的字段是不可再分解的。

(2)原始性。基本表中的记录是原始数据（基础数据）的记录。

(3)演绎性。由基本表与代码表中的数据，可以派生出所有的输出数据。

(4)稳定性。基本表的结构是相对稳定的，表中的记录是要长期保存的。

这是基本表的完整性，也是它特有的。这里我想说的是，在数据库里还有几种表也是常用的那就是中间表和临时表。

1、中间表

中间表是针对多对多关系的，就比如做公交查询系统。里面有两个表，分别是车站表、线路表。这里我们起个名字叫：t_busstation、t_road，根据常识我们也知道，一个站有多个线路经过，而每个线路又有多个车站，怎么才能将两个表联系起来呢，如果是一对一，一对多，我们一个表，两个表就可以将他们实现了，但是多对多呢，这样我们就必须借助中间表用来连接两个表。一般中间表都是有一个本表的自增主键，还有另外两个表的主键。中间表是没有属性的因为它不是一个基本表。

2、临时表

在本次项目中，我们就要用到临时表，首先来看看什么是临时表吧。这是我从网上书上查到的。因为我们用的是MSSQLServer2000数据库，而在这个数据库里是支持临时表的。

临时表：其实就是那些以#号开头为名字的数据表，它主要是用来存放临时数据的，当用户断开连接但没有出去临时表里的数据时，系统会自动把临时表里的数据清空。这里要说一点，临时表是放在系统数据库tempdb中的，而不是当前数据库。

临时表总共是分两种：本地临时表和全局临时表。

（1）这里我们需要了解的就是，在数据库中本地临时表是以一个#开头的，这种临时表只对当前的数据库用户可见，而其他的用户是不可见的。当数据库实例断开后当然也就丢失了数据了，不管是显式清空还是系统回收。

（2）还有一个就是全局临时表。它是以“##”开头的，而且是对于所有的用户都是可见的，当你断开数据库实例连接时，只要还有别的系统项目在引用它，连着数据库，那么数据就存在，只有当别的系统也断开连接时，系统才会清除全局临时表的数据。

下面是建立临时表的语句:

本地临时表：

createtable#student

(

studentIDint，studentNamenvarchar(40)，classIDint

)

全局临时表：

createtable##student

(

studentIDint，studentNamenvarchar(40)

classIDint

)

这里我们也可以用SQL语句完成：

selectfromemployeeinto#student

现在就来看看三大范式。

第一范式：如果每列(或者每个属性)都是不可再分的最小数据单元(也称为最小的原子单元),则满足第一范式比如一个工人的基本信息表，里面有工人的工号，性别，年龄，这些属性都是不可分割的，所以这个表就符合了第一范式。

第二范式：就是在第一范式的基础上延伸，使之表里的每个字段都与主键发生关系。假如一个关系满足第一范式,并且除了主键以外的其它字段,都依赖于该主键,则满足第二范式

例如:订单表(订单编号、产品编号、定购日期、价格、)，"订单编号"为主键，"产品编号"和主键列没有直接的关系，即"产品编号"列不依赖于主键列，这个列我们就可以把它删除。

第三范式：在第二范式的基础上更进一步，也就是为了实现表里的列都与主键列直接相关，不是间接相关。这个我们可以用“Armstrong公理”中的传递规则来推理。

我们来看一下它的定义：

设U是关系模式R的属性集，F是R上成立的只涉及U中属性的函数依赖集。若X→Y和Y→Z在R上成立，则X→Z在R上成立。因此我们就来看在网上搜索到的例子：例如:订单表(订单编号，定购日期，顾客编号，顾客姓名，)，初看该表没有问题，满足第二范式，每列都和主键列"订单编号"相关，再细看你会发现"顾客姓名"和"顾客编号"相关，"顾客编号"和"订单编号"又相关，最后经过传递依赖，"顾客姓名"也和"订单编号"相关。为了满足第三范式，应去掉"顾客姓名"列，放入客户表中。

这里其实就是为了说明数据库的表里步要出现冗余，在顾客表里已经有了"顾客姓名"了，而在订单表里就别出现了，而直接根据顾客编号相关联就可以，否则造成资源浪费。

以上就是三大范式。

延伸：我们来看这三大范式：

第一范式：1NF是对属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解；

第二范式：2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性；

第三范式：3NF是对字段冗余性的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，它要求字段没

有冗余。

其实在设计数据库的时候我们最多的要遵循的就是第三范式，但是并不是越满足第三范式数据库就设计的越完美，这种错误是错误的。有时候增加点冗余相反的会提高访问速率，因此在实际的设计过程中应降低对范式的要求。

以前对数据冗余并不是很了解，在百度知道里的定义是这样的：在一个数据集合中重复的数据称为数据冗余但是不是说我们表的主键在其他表里重复出现就是冗余，这不是，而是为了连接两个表。只有非键字段就是既不是主键外键等约束的键如果重复出现，就会形成数据冗余。数据冗余也包括重复性冗余和派生冗余。比如工人表里有"基本工资"，"奖金"两列，然后还有一个"总工资"的列，这个总工资就是派生冗余。低级的重复性冗余一定要避免，杜绝，但是像派生冗余还是提倡的因为它能提高访问的效率。

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