对数据质量管理和性能量化进行了深入探讨,为相关领域的专业人士提供实用信息和洞见。
数据质量管理和性能量化的技术调研
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小组命题质量管理
质量管理
小组命题:质量管理
组长:王晓敏
主讲人:杨峰
评委:贾铨宇
小组分工:
王晓敏:检验平台模块
杨峰:来料检验模块
倪海涛:产品检验模块
范玲玲:工序检验模块
钱瑶:在库检验模块
贾铨宇:统计分析模块
统计分析
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2024-05-12
数据生命周期的数据质量管理
数据规划:制定完善的数据模型,建立数据治理体系。
数据设计:制定并贯彻数据标准,统一数据建模和管理。
数据创建:利用数据模型保证数据完整性,执行数据标准,从源头保证数据正确性。
数据使用:利用元数据监控数据使用,执行数据标准,并利用数据质量检查加工正确的数据。
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2024-04-30
C++ACCESS质量管理系统
毕业设计
C++ACCESS开发的质量管理系统,适用于毕业设计使用。
Access
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2024-04-29
质量管理中常用的统计技术 - 统计过程控制SPC
质量管理中常见的统计技术包括基本统计图和表,如百分比图、趋势图等。品管和新品管手法包括直方图、因果图、柏拉图、层别法、检查表、散布图、控制图,以及关联图法、KJ法、系统法、矩阵图法等。此外,SPC方法涵盖控制图、过程能力分析、抽样检验、实验设计(DOE)与田口三次设计、质量功能展开(QFD)、方差分析和回归分析,以及可靠性分析。
算法与数据结构
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2024-09-13
基于VHDL的边沿检测技术及其在数据质量管理中的应用研究
数据质量管理方法探索
当前,数据治理领域已有多种成熟度评估模型为企业提供理论指导。然而,业界尚缺乏一套完整、科学的数据质量管理体系。许多企业对数据质量的管理停留在经验阶段,缺乏系统性的方法论。本研究拟探究基于VHDL的边沿检测技术在数据质量管理中的应用,以期为构建更完善的数据质量管理体系提供新思路。
算法与数据结构
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2024-05-26
数据质量管理——基于 SM4 分组密码算法
(3) 数据质量管理 元数据基础数据管理应为画像系统的数据质量管理提供支持,建立数据质量监控模块,形成对系统数据使用情况的全程监控。 数据质量需监控数据的结构完整性、空值率、主键外键的完整性,通过定义脚本结合不同维度的数据表,采用不同的规则验证数据。
4.3.3 标签生命周期管理 用户画像系统的标签生命周期管理包括标签的创建、审核、编辑、使用、下线。
4.3.3.1 标签创建 创建标签指平台人员利用权限创建特定用户群、产品或业务特征标签。标签应以简单易懂语义化形式描述。创建方式包括:- 基于分级系统模型- 业务人员根据标签体系基础和属性使用规则创建- 导入现有数据创建
标签功能:- 包含基本信息和属性信息- 支持树状结构分类管理- 支持批量生成标签
4.3.3.2 标签审核 审核人员对新标签进行审核,确保标签描述准确、能提供准确服务。审核包括:- 查询浏览待审核标签内容- 标签审核日志- 审核结果通知
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2024-05-13
频繁图模式挖掘质量管理过程分析
论文分析了频繁图模式挖掘的质量管理过程,探讨了影响质量的因素和管理策略。
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2024-05-01
Hikyuu 2.0.8高性能量化研究框架Python离线帮助文档
Hikyuu Quant Framework是基于C++/Python的高性能开源量化交易研究框架,用于策略分析及回测(目前用于国内A股市场)。其核心思想基于当前成熟的系统化交易方法,将整个系统化交易抽象为由市场环境判断策略、系统有效条件、信号指示器、止损/止盈策略、资金管理策略、盈利目标策略、移滑价差算法七大组件,你可以分别构建这些组件的策略资产库,在实际研究中对它们自由组合来观察系统的有效性、稳定性以及单一种类策略的效果。百万级别K线回测,2~3秒完成计算,助您快速完成基于全市场的策略验证。C++核心库,提供了整体的策略框架,在保证性能的同时,已经考虑了对多线程和多核处理的支持,在未来追求更高运算速度提供便利。C++核心库,可以单独剥离使用,自行构建自己的客户端工具。Python库(hikyuu),提供了对C++库的包装,同时集成了talib库(如TA_SMA,对应talib.SMA),可以与numpy、pandas数据结构进行互相转换,为使用其他成熟的python数据分析工具提供了便利。
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