基础数据标准与描述(参考数据格式表示法)

数据标准化处理在数据处理的过程中，数据标准化是一个非常重要的环节。

数据标准化是指将不同格式、不同单位、不同量纲的数据统一处理成一种标准的形式，以便于不同数据之间的比较和分析。

在实际的数据处理过程中，数据往往是来自不同的数据源，格式各异，需要经过标准化处理才能进行有效的分析和应用。

下面我们将详细介绍数据标准化的方法和步骤。

首先，数据标准化的方法有很多种，常见的包括最小-最大标准化、z-score标准化、小数定标标准化等。

最小-最大标准化是将原始数据线性变换到[0,1]区间，转换公式为：\[x' = \frac{x \min(x)}{\max(x) \min(x)}\]其中，x为原始数据，x'为标准化后的数据。

z-score标准化是将原始数据转换成均值为0，标准差为1的正态分布，转换公式为：\[x' = \frac{x \mu}{\sigma}\]其中，μ为原始数据的均值，σ为原始数据的标准差。

小数定标标准化是将原始数据通过移动小数点的方式进行标准化，转换公式为：\[x' = \frac{x}{10^k}\]其中，k为使得标准化后数据的绝对值最大不超过1的整数。

其次，数据标准化的步骤包括数据清洗、数据转换和数据集成。

数据清洗是指对原始数据进行缺失值、异常值和重复值的处理，保证数据的完整性和准确性。

数据转换是指将清洗后的数据进行标准化处理，使得数据具有统一的格式和单位。

数据集成是指将来自不同数据源的数据进行整合，保证数据的一致性和可比性。

在进行数据标准化的过程中，需要充分考虑数据的特点和实际需求，选择合适的方法和步骤进行处理。

最后，数据标准化的意义在于提高数据的可比性和可信度，为后续的数据分析和挖掘提供可靠的基础。

通过数据标准化，可以消除不同数据源之间的差异，减少数据分析过程中的误差，提高数据分析的效率和准确性。

同时，数据标准化也有利于数据的可视化和展示，使得数据更加直观和易懂。

数据标准与管理制度一、引言随着信息化的发展，数据已经成为现代社会的重要资源之一，对数据进行有效管理和规范的使用已经成为各个行业的必然选择。

数据标准与管理制度是对数据进行规范化管理的重要手段，通过建立统一的数据标准和管理制度，可以有效的提高数据的质量、安全性和可用性，为企业的决策提供有效的数据支持。

本文将对数据标准与管理制度进行详细的介绍和分析，包括数据标准的概念、数据标准的种类、数据标准的建立与管理、数据管理制度的内容和实施方法等，旨在为各个行业的企业提供一套完善的数据管理制度，提高数据的管理水平和规范化程度。

二、数据标准的概念数据标准是指对数据进行规范化管理，包括数据的定义、格式、存储、传输等方面的规范。

数据标准可以分为结构标准、内容标准、交换标准、命名标准等多个方面，通过对数据的这些方面进行规范化管理，可以确保数据的质量、安全和可用性。

结构标准是指对数据的格式、结构、类型等进行规范化管理，包括数据的存储格式、数据的字段类型、数据的关系等方面。

内容标准是指对数据的内容进行规范化管理，包括对数据的定义、数据的表示方式、数据的编码方式等方面。

交换标准是指对数据的传输和交换进行规范化管理，包括对数据的传输格式、数据的传输协议、数据的传输安全等方面。

命名标准是指对数据的命名进行规范化管理，包括对数据的命名规范、数据的标识符等方面。

三、数据标准的种类数据标准可以根据不同的分类进行划分，按照数据的类型可以分为结构化数据标准和非结构化数据标准；按照数据的用途可以分为技术标准和业务标准；按照数据的范围可以分为企业级数据标准和行业级数据标准等多个方面。

结构化数据标准是指对结构化数据进行规范化管理，包括数据库中的表结构、字段结构、键结构等方面。

非结构化数据标准是指对非结构化数据进行规范化管理，包括文本数据、图片数据、视频数据等方面。

技术标准是指对数据的存储、传输、处理等技术方面进行规范化管理，包括数据的存储格式、数据的传输协议、数据的处理算法等方面。

个人信贷征信系统数据报文格式及说明1 范围本规范规定了个人征信基础数据库系统数据采集指标体系、数据采集报文的结构、数据项信息采集模型，以及数据采集中对数据处理的要求。

附录A和附录B分别给出了个人征信基础数据库系统数据采集报文中所涉及到的数据元目录和代码集。

本规范适用于各商业银行、社会其他各征信机构向个人征信基础数据库系统数据中心上传报文时的数据交换。

本规范不适用于各机构内部系统的数据存储和数据交换。

2 规范性引用文件下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。

凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。

凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。

GB/T 1988-1998 信息技术信息交换用七位编码字符集GB/T 2260-2002 中华人民共和国行政区划代码GB/T 2261.1-2003 个人基本信息分类与代码第1部分：人的性别代码GB/T 2261.2-2003 个人基本信息分类与代码第2部分：婚姻状况代码GB/T 4658-1984 文化程度代码GB/T 4754-2002 国民经济行业分类GB/T 6565-1999 职业分类与代码GB/T 6864-2003 中华人民共和国学位代码GB 11643-1999 公民身份号码GB/T 12406-1996 表示货币和资金的代码GB 2312-1980 信息交换用汉字编码字符集基本集GB 18030-2000 信息技术信息交换用汉字编码字符集基本集的扩充GB/T 18391.1 -2002 信息技术数据元规范与标准化第1部分：数据元的规范与标准化框架GB/T 18391.2 -2003 信息技术数据元规范与标准化第2部分：数据元的分类GB/T 18391.3 -2001 信息技术数据元规范与标准化第3部分：数据元的基本属性GB/T 18391.4 -2001 信息技术数据元规范与标准化第4部分：数据定义的编写规则与指南GB/T 18391.5 -2001 信息技术数据元规范与标准化第5部分：数据元的命名和标识原则GB/T 18391.6 -2001 信息技术数据元规范与标准化第6部分：数据元的注册个人征信基础数据库系统业务需求说明书V1.43 术语和定义下列术语和定义适用于本规范。

1 前言《企业信用信息基础数据库数据接口规范》（简称“数据接口规范”）规定了企业信用信息基础数据库与外部系统进行信息交换时应遵循的有关信息格式和数据管理规定，本文档分为六部分。

前言简介本规范各部分的内容。

报文规范规定了本规范中报文的基本概念、设计原则、数据处理原则、文件命名原则、报文文件的结构和种类。

数据采集要求规定了公积金管理中心提交数据的范围、频率以及文件传送方式。

公积金信息采集报文和公积金信息删除报文中规定了公积金中心向企业信用信息基础数据库报送采集报文和删除报文的具体数据项以及对数据项的描述和约束。

公积金信息反馈报文规定了企业信用信息基础数据库向公积金中心反馈内容的具体数据项以及对数据项的描述和约束。

附录包含公积金信息采集接口规范的代码表、数据校验规则。

本接口规范适用于与企业信用信息基础数据库进行报文交换的公积金机构及公积金部门的数据处理。

文档的主要读者有：拟建系统用户、系统设计人员、系统编码人员、项目经理、系统测试人员、项目监理人员。

2 报文规范2.1术语和定义下列术语和定义适用于本规范。

2.1.1报文由报文头、报文体构成的，按照一定规则组合起来的数据集合体。

2.1.2报文文件包含报文的数据文件。

本规范中报文文件与报文是一对一的关系。

2.1.3段一个已标识、命名和结构化的、在功能上相互关联的复合数据元和/或独立数据元的集合。

段有各自固定的长度。

本规范中段为基础段。

2.1.4信息记录数据采集的基本信息单位，包含报送机构一笔业务的有关数据。

本规范中的信息记录由基础段组成。

2.1.5报文头每个报文必须包含且只包含一个报文头，报文头表示一次数据采集的开始，该部分给出本次采集数据的信息提要。

2.1.6报文体报文体是数据采集报文的主体内容，报文体部分可包含一种或多种不同类型的信息记录，最后一条信息记录结束即为报文结束。

信息记录之间用一个回车换行符（“﹨r﹨n”或“﹨n”）分隔。

2.1.7信息记录此信息记录由基础段组成。

数据分析报告模版统一格式便于数据分析和决策数据分析报告模板统一格式便于数据分析和决策数据分析在现代社会中扮演着至关重要的角色，它可以帮助企业和组织更好地了解市场趋势、消费者行为以及业务运营情况。

然而，数据分析的过程往往繁琐而复杂，需要大量的数据整理和处理工作。

为了提高数据分析的效率和准确性，统一的数据分析报告模板成为了必不可少的工具。

本文将介绍一种统一的数据分析报告模板格式，以便于数据分析和决策。

一、报告概述在数据分析报告的开头，应该包含一个简要的概述，介绍报告的目的和背景。

概述应该简明扼要，能够让读者快速了解报告的内容和重点。

二、数据来源和采集方法在数据分析报告中，数据的来源和采集方法是非常重要的信息。

读者需要了解数据的可靠性和采集过程的合法性。

因此，在报告中应该详细描述数据的来源，包括数据的来源渠道、采集时间和采集方法等。

三、数据处理和清洗数据分析的前提是数据的准确性和完整性。

在数据分析报告中，应该详细描述数据的处理和清洗过程。

数据处理包括数据的筛选、去重、填充缺失值等操作，数据清洗则是对数据进行规范化和标准化处理，以确保数据的一致性和可比性。

四、数据分析方法和模型在数据分析报告中，应该明确描述所采用的数据分析方法和模型。

数据分析方法可以包括统计分析、机器学习、数据挖掘等，而数据分析模型可以包括回归模型、聚类模型、分类模型等。

对于每种方法和模型，应该详细描述其原理和应用场景，并给出相应的结果和解释。

五、数据分析结果和发现数据分析的最终目的是为了得出结论和发现。

在数据分析报告中，应该清晰地呈现数据分析的结果和发现。

可以使用图表、表格等可视化工具来展示数据分析结果，以便于读者更好地理解和理解数据。

六、数据分析的影响和决策建议数据分析的结果和发现对于企业和组织的决策具有重要的影响。

在数据分析报告中，应该明确指出数据分析的影响和决策建议。

决策建议应该基于数据分析的结果和发现，具有可操作性和可实施性。

《数据结构》课程标准课程名称：数据结构课程代码：3250619适用专业：软件技术专业（软件开发方向）课程性质：专业必修课学时：48学时（理论：24 实践： 24）学分：3学分一、课程概述（一）课程的地位和作用《数据结构》是软件技术专业（软件开发方向）的一门专业必修课。

课程的前导课程是《Java面向对象编程》，本课程在后续软件开发类课程中起着非常重要的作用，其知识的应用将贯穿于本专业的所有课程。

在程序设计中，一个好的程序无非是选择一个合适的数据结构和好的算法，而好的算法的选择很大程度上取决于描述实际问题的数据结构的选取。

所以，学好数据结构，将是进一步提高学生程序设计水平的关键之一。

数据结构的应用水平是区分软件开发、设计人员水平高低的重要标志之一，缺乏数据结构和算法的深厚功底，很难设计出高水平的具有专业水准的应用程序。

本课程的改革理念是，坚持工程化、实用化教学，密切适应计算机技术的发展趋势，坚持学以致用；解决抽象理论与实践相脱节现象，让绝大多数学生在有限的时间内迅速掌握课程的基本理论知识，并把理论知识应用到软件开发的实际工作中，开发出高质是的应用软件。

（二）课程设计思路课程资源建设遵循三个原则、一个过程、四个应用层次。

课程内容的选取遵循科学性原则，课程内容的选取依据数据结构课程在学科体系的理论体系，结合其在实际开发中的使用频度及难易程度，选取适合高职学生的学习内容；课程内容的组织遵循情境性原则，所有模块的内容按一个过程进行组织。

课程内容置于由实践情境建构的以软件开发过程主要逻辑为主线的行动体系之中，采用打碎、集成的思想，将学科体系中所涉及的概念、方法、原理打碎，然后按照软件开发过程逻辑重新集成。

课程资源的建设充分体现人本性原则，按人类掌握知识的基本规律“获取—>内化—>实践—>反思—>新的获取”，开发四个实践层次“验证性应用、训练性应用、设计性应用、创造性应用”的训练题库。

二、培养目标（一）总体目标《数据结构》课程以培养学生的数据抽像能力和复杂程序设计的能力为总目标。

基础数据标准与描述(参考数据格式表示法)————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期:基础数据标准-目录规范和编码标准１６.１基础数据标准16.1.1范围基础数据标准化是的信息化重要工作之一，建立集中、规范统一的基础数据标准,是保证企业信息化系统正常运行的前提条件。

此外,统一编码也是企业的一项重要的基础管理工作,对企业管理标准化具有促进作用。

通过建立标准化制度,使各业务部门能够协同工作,能够消除重复性劳动，大幅度提高工作效率。

基础数据标准化的意义：1、统一基础数据,便于计算机系统管理手工管理状态之下,对基础数据处理存在很大的随意性，不便于计算机系统管理,只有对基础数据统一之后,才能充分体现计算管理所带来的效率。

２、保证基础数据的正确性使用统一的基础数据编码,可以有效防止一物多码、一物多名、物名错乱等现象的发生。

３、集团范围内基础数据趋于统一、实现数据上报、汇总功能。

集团范围内使用统一基础数据，使业务数据上报、汇总成为可能，以实现集团管理。

16．１.2数据准备策略根据项目实施工作的整体要求，根据各项静态基础数据的特点,以及数据准备工作量和难度,分别采用如下准备策略:１、简单基础数据由项目顾问组制定编码规范,安排业务培训,下发Excel格式的编码模板,由企业各项目人员自行准备,此类基础数据比较简单,企业人员按示例数据整理即可,并能采用简单方法导入系统(导入方法在“导入实现方式”章节详细说明）。

项目顾问组检查编码规范执行情况，并提供必要的工作指导。

2、复杂基础数据由项目顾问组制定编码规范，安排业务培训，下发Excｅl格式的编码模板,与简单基础数据相比，数据结构要复杂得多,并且存在一些关联关系,对数据准备要求也比较高,占全部工作量50％以上,因此,需要采用专门的处理方法,其导入方法也比较特别。

因此,复杂数据单独作为一类，企业需要配备更多的人员进行处理。

数据的收集、整理与描述知识点和题型1、数据处理的一般过程：2、表示数据的两种基本方法一是统计表，通过表格可以找出数据分布的规律；二是统计图，利用统计图表示经过整理的数据，能更直观地反映数据的规律.3、常见统计图1）条形统计图：能清楚地表示出每个项目的具体数目；2）扇形统计图: 能清楚地表示出各部分与总量间的比重；用圆代表总体，圆中的各个扇形分别代表总体中的不同部分，扇形的大小反映部分占总体的百分比的大小，这样的统计图叫扇形统计图。

制作扇形统计图的三个步骤：1°计算各部分在总体中所占的百分比；2°计算各个扇形的圆心角的度数＝360°×该部分占总体的百分比；3°在圆中依次作出上面的扇形，并标出百分比。

扇形的面积与对应的圆心角的关系：扇形的面积越大，圆心角的度数越大。

扇形的面积越小，圆心角的度数越小。

3）折线统计图: 能反映事物变化的规律. 通过用数据点的连线来表示一些连续型数据的变化趋势，它能清楚地反映事物的变化情况。

4、全面调查与抽样调查1）全面调查：我们把对全体对象的调查称为全面调查.2）抽样调查：从总体中抽取部分对象进行的调查叫抽样调查.在统计中，需要考察对象的全体叫做总体，其中从总体中抽取的部分个体叫做总体的一个样本，样本中个体的数目叫做样本容量。

5、直方图基本概念（1）在数据统计中，一般称落在不同小组中的数据个数为该组的频数，频数与数据总数的比称为频率。

频率反映了各组频数的大小在总数中所占的份量。

频率×100％就是百分比。

（2）在数据统计中，有时将数据按一定方式分成若干组，则我们把分成的组的个数称为组数，每一组两个端点数据的差叫做组距。

6、直方图的主要特征通过长方形的面积表示频数，反映落在同一事件中较多数据在不同区域中的分布特点。

它能：（1）清楚显示各组频数分布的情况；（2）易于显示各组之间频数的差别7、频数分布直方图（1）画频数分布直方图时，首先要找出这组数据的最大值和最小值，求出极差；分组时，组距和组数没有固定标准，一般当数据在100个以内时，分成5～12个组列出频数分布表，累计各组的频数；最后画出频数分布直方图。

print("d列的累加和结果为e列:\n",data[['d','e']])输出结果如图4-*所示。

图4-* 统计指标计算示例结果2.利用describe函数进行计算pandas提供了describe函数用来一次性计算数值型字段的八个统计指标，如表3-*所示。

表4-* 数值型字段的describe函数统计结果方法名称说明count 非空个数mean 均值std 标准差min 最小值25% 25%分位数50% 50%分位数，即中位数75% 75%分位数max 最大值在调用describe函数计算统计指标时，还可以采用describe()[i]（i=0,1,2,…）的方法调用某个统计指标，如用describe()[0]调用第1个统计指标count，describe()[1]调用第2个统计指标mean。

同时，还可以利用指标名称来调用指标，如describe()['25%']表示调用25%分位数，即调用下四分位数。

示例代码如下：des = data['a'].describe()print("a列的describe函数计算结果:\n",round(des,2)) #利用round函数保留所有2位小数print("a列的平均值= ",des[1])print("a列的25%分位数= ",des['25%'])输出结果如图4-*所示。

图4-* 统计指标计算示例结果二、分类型字段的统计与描述分类型字段是指该字段的具有分类作用，如省份名、城市名、商品类别等，分类型字段统计与描述主要是频数统计。

1.利用value_counts函数进行统计分析pandas提供了value_counts函数用来统计分类型字段的频数，value_counts函数的一般用法为：value_counts(normalize,ascending)其中，normalize表示是否按频率显示，True表示按频率显示，False表示按频数显示，默认为False，即默认按按频数显示。

电子病历基本架构与数据标准试行中华人民共和国卫生部国家中医药管理局二○○九年十二月目录一、前言 (4)二、电子病历的基本概念和系统架构 (5)（一）基本概念 (5)（二）系统架构 (5)三、电子病历的基本内容和信息来源 (6)（一）基本内容 (6)1、病历概要 (7)2、门（急）诊诊疗记录 (7)3、住院诊疗记录 (8)4、健康体检记录 (9)5、转诊（院）记录 (9)6、法定医学证明及报告 (9)7、医疗机构信息 (9)（二）信息来源 (10)四、电子病历数据标准 (12)（一）标准化原则 (12)（二）数据标准 (13)1、电子病历数据结构 (13)2、电子病历临床文档信息模型 (15)3、电子病历临床文档数据组与数据元标准 (17)4、电子病历临床文档基础模板与数据集标准 (19)一、前言中共中央、国务院《关于深化医药卫生体制改革的意见》中明确提出大力推进医药卫生信息化建设。

在加强我国卫生信息资源规划和信息标准化基础上，重点推动以人的健康为中心、以居民健康档案为基础的区域卫生信息平台与业务应用系统建设，逐步建立医疗卫生机构之间以及相关部门之间统一高效、互联互通、信息共享的区域卫生协同服务模式。

在医疗服务领域，着力推进以医院管理和电子病历为重点的医院信息化建设，充分利用现代管理和信息技术，提高医疗服务质量和效率，预防和减少医疗差错，控制和降低医疗费用，促进解决社会关注的“看病难、看病贵”等问题。

电子病历是现代医疗机构开展高效、优质的临床诊疗、科研以及医疗管理工作所必需的重要临床信息资源，也是居民健康档案的主要信息来源。

标准化电子病历及以其为核心的新一代医院信息系统建设是实现区域范围以居民个人为主线的临床信息共享和医疗机构互联互通、协同服务的前提基础，不仅能保证居民健康档案“数出有源、数出有据”，还能有助于落实、规范临床路径，实现医疗过程监管，提高医疗救治水平与应急指挥能力。

按照国务院医药卫生体制改革领导小组的总体部署，为加强我国电子病历标准化和规范化建设，配合公立医院改革试点工作，自2008年起卫生部信息化工作领导小组、卫生信息标准专业委员会、统计信息中心,卫生部有关业务司局和国家中医药管理局等部门共同组织相关业务单位、医科院校、试点医疗机构和大批专家，开展了国家电子病历信息标准基础与应用研究，以及数字化医院试点示范建设，取得了包括《电子病历基本架构与数据标准》在内的多项重要成果。

!基础数据标准-目录规范和编码标准基础数据标准范围基础数据标准化是的信息化重要工作之一,建立集中、规范统一的基础数据标准,是保证企业信息化系统正常运行的前提条件。

此外,统一编码也是企业的一项重要的基础管理工作,对企业管理标准化具有促进作用。

通过建立标准化制度,使各业务部门能够协同工作,能够消除重复性劳动,大幅度提高工作效率。

基础数据标准化的意义:1、统一基础数据,便于计算机系统管理、手工管理状态之下,对基础数据处理存在很大的随意性,不便于计算机系统管理,只有对基础数据统一之后,才能充分体现计算管理所带来的效率。

2、保证基础数据的正确性使用统一的基础数据编码,可以有效防止一物多码、一物多名、物名错乱等现象的发生。

3、集团范围内基础数据趋于统一、实现数据上报、汇总功能。

集团范围内使用统一基础数据,使业务数据上报、汇总成为可能,以实现集团管理。

数据准备策略根据项目实施工作的整体要求,根据各项静态基础数据的特点,以及数据准备工作量和难度,分别采用如下准备策略:1、简单基础数据？由项目顾问组制定编码规范,安排业务培训,下发Excel格式的编码模板,由企业各项目人员自行准备,此类基础数据比较简单,企业人员按示例数据整理即可,并能采用简单方法导入系统(导入方法在“导入实现方式”章节详细说明)。

项目顾问组检查编码规范执行情况,并提供必要的工作指导。

2、复杂基础数据由项目顾问组制定编码规范,安排业务培训,下发Excel格式的编码模板,与简单基础数据相比,数据结构要复杂得多,并且存在一些关联关系,对数据准备要求也比较高,占全部工作量50%以上,因此,需要采用专门的处理方法,其导入方法也比较特别。

因此,复杂数据单独作为一类,企业需要配备更多的人员进行处理。

以业务编码为例,除了物资管理部门外,技术部门也需要参与基础数据准备,以保证编码质量。

项目顾问组重点进行指导检查,并根据实际需要提供更多的支持。

3、固定基础数据本次实施的目标就是为了使集团范围内业务流程趋同,为集团业务汇总创造有利条件,因此,对于此类编码由项目顾问组提出建议方案,企业一般不再需要调整,以固定编码的方法主导实施,使业务流程趋于一致化(配合业务流程规范)。

数据标准参考数据数据标准参考数据，简称“数据标准”，指的是对数据进行统一规范化的处理，以确保数据在不同环境下的一致性和可重用性。

数据标准的制定和应用，对于数据的管理和利用具有重要的意义。

下面将从数据标准的定义、作用、分类、制定过程以及应用实例等方面进行讨论。

一、数据标准的定义数据标准是对数据进行一致性规范化处理的方法和规则，目的是为了数据在不同环境下具有一致的含义、结构和格式。

数据标准包括数据定义、数据格式、数据命名、数据类型、数据长度、数据精度等方面的规范。

二、数据标准的作用1.提高数据质量：通过制定统一的数据标准，可以减少数据的冗余、错误和不一致性，提高数据的准确性和完整性。

2.提高数据的可用性和可重用性：通过统一的数据标准，可以使数据在不同系统之间进行无缝的集成和交换，提高数据的可用性和可重用性。

3.提升组织的数据管理水平：通过制定和应用数据标准，可以规范数据管理的流程和方法，提高组织的数据管理水平。

4.降低数据管理和维护成本：通过制定统一的数据标准，可以减少数据管理和维护的工作量，降低成本。

三、数据标准的分类数据标准可以按照不同的角度进行分类，常见的分类方式有以下几种：1.数据定义标准：定义数据的含义和结构，包括数据元素的定义、数据集的组成等。

2.数据格式标准：规定数据的格式和表示方式，包括数据的编码方案、数据的存储格式等。

3.数据交换标准：规定数据在不同系统之间进行交换和共享的方式和规范，包括数据传输协议、数据交换格式等。

4.数据字典标准：标准化数据字典的建立和维护，包括数据元素的定义、数据元素之间的关系等。

5.数据安全标准：规定数据的安全保护措施和操作规程，包括数据加密、数据备份等。

四、数据标准的制定过程数据标准的制定过程包括以下几个步骤：1.确定制定标准的需求和目标：明确制定数据标准的原因和目的，确定标准的覆盖范围和影响范围。

2.收集和分析数据：收集和分析现有的数据，了解其特点和问题，为制定合适的数据标准提供依据。

人身保险业务要素基础数据规范（发布版）（2017年7月18日）目录1 主题列表 (5)2 数据规范定义说明 (5)3 保单主题 (7)3.1 实体列表 (7)3.2 投保 (8)3.2.1 投保单 (8)3.2.2 团体投保单 (9)3.2.3 投保单被保险人 (10)3.2.4 投保单连带被保人 (11)3.2.5 投保单受益人 (11)3.2.6 投保单险种 (11)3.2.7 个人投保单险种 (12)3.3 承保 (13)3.3.1 人身险保单 (13)3.3.2 个人保单 (15)3.3.3 团体保单 (16)3.3.4 保单被保险人 (16)3.3.5 保单连带被保人 (17)3.3.6 保单受益人 (17)3.3.7 保单险种 (17)3.3.8 个人保单险种 (20)3.3.9 团体保单险种 (20)3.3.10 保单险种责任信息 (20)3.3.11 人身险保单缴费计划 (22)3.4 保全 (22)3.4.1 保全申请 (22)3.4.2 保全项目批单 (23)4 理赔主题 (24)4.1 实体列表 (24)4.2 报案 (24)4.2.1 报案信息 (24)4.3 立案 (25)4.3.1 立案信息 (25)4.4 赔案 (28)4.4.1 赔案信息 (28)4.4.2 赔案保单明细 (29)4.4.3 赔案责任明细 (29)4.4.4 理赔受益人信息 (30)5 财务主题 (31)5.1 实体列表 (31)5.2 账户 (32)5.3 收付 (32)5.3.1 收费流水 (32)5.3.2 付费流水 (34)6 产品主题 (35)6.1 实体列表 (35)6.2 产品 (35)6.2.1 产品 (35)6.3 条款 (36)6.3.1 条款 (36)6.3.2 责任 (37)7 机构主题 (37)7.1 实体列表 (37)7.2 机构 (38)7.2.1 保险机构 (38)8 客户主题 (39)8.1 实体列表 (39)8.2 客户 (40)8.2.1 客户基本信息 (40)8.2.2 客户地址信息 (41)8.2.3 客户其他识别信息 (41)8.2.4 个人客户信息 (42)8.2.5 企业客户信息 (43)8.2.6 非企业组织客户信息 (44)9 渠道主题 (45)9.1 实体列表 (45)9.2 销售渠道 (45)9.2.1 销售渠道 (45)9.2.2 直销人员 (46)9.2.3 个人代理人 (46)9.2.4 代理经纪机构 (47)10 业务代码 (49)10.1 性别代码 (49)10.2 婚姻状况代码 (49)10.3 个人身份证件类型代码 (49)10.4 民族代码 (50)10.5 学历代码 (51)10.6 专业技术职务代码 (51)10.7 人员关系代码 (51)10.8 组织机构常用证件类型代码 (52)10.9 单位性质代码 (52)10.10 行业分类代码 (53)10.11 保单/险种/责任状态代码 (53)10.12 人身险出险原因分类代码 (53)10.14 职业代码 (53)10.15 货币代码 (53)10.16 收付款方式代码 (54)10.17 交费频率代码 (54)10.18 领取类型代码 (54)10.19 红利领取方式代码 (54)10.20 理赔结论代码 (55)10.21 险类代码 (55)10.22 人身险产品设计类型代码 (57)10.23 主附险性质代码 (57)10.24 保险期限类型代码 (57)10.25 人身险责任类别代码 (57)10.26 国别代码 (58)10.27 县及县以上行政区划代码 (58)10.28 重大疾病代码 (58)10.29 账户类型代码 (59)10.30 职业类别代码 (59)10.31 银行代码 (59)10.32 受益顺序代码 (59)10.33 赔付金领取方式代码 (59)10.34 保险账户标记代码 (60)10.35 赔付责任类型代码 (60)10.36 交费年期类型代码 (60)10.37 保险期间类型代码 (60)10.38 付费类型代码 (60)10.39 拒付原因代码 (61)10.40 报案方式代码 (61)10.41 异地理赔调查代码 (61)10.42 免赔类型代码 (61)10.43 出险人保单身份类型代码 (62)10.44 理赔类型代码 (62)10.45 受益人类型代码 (62)10.46 监管辖区代码 (62)10.47 客户分类代码 (63)10.48 单证类型代码 (63)10.49 地址类型代码 (63)10.50 劳动关系代码 (63)10.51 保单团个性质代码 (63)10.52 语种代码 (64)10.53 复核状态代码 (64)10.54 核保类型代码 (64)10.55 人身险核保结论代码 (64)10.56 拒保原因代码 (64)10.58 保单形式代码 (65)10.59 保单送达方式代码 (65)10.60 保单类型标记代码 (65)10.61 定期结算方式代码 (65)10.62 保全状态代码 (66)10.63 保全类型代码 (66)10.64 保全变更原因代码 (67)10.65 黑名单类型代码 (68)10.66 进入黑名单原因代码 (68)10.67 黑名单状态代码 (68)10.68 保全申请类型代码 (68)人身保险业务要素基础数据规范1 主题列表2 数据规范定义说明3 保单主题3.1 实体列表3.2 投保3.2.1 投保单3.2.2 团体投保单3.2.3 投保单被保险人3.2.4 投保单连带被保人3.2.5 投保单受益人3.2.6 投保单险种3.2.7 个人投保单险种3.3 承保3.3.1 人身险保单3.3.2 个人保单3.3.3 团体保单3.3.4 保单被保险人3.3.5 保单连带被保人3.3.6 保单受益人3.3.7 保单险种3.3.8 个人保单险种3.3.9 团体保单险种3.3.10 保单险种责任信息3.3.11 人身险保单缴费计划3.4 保全3.4.1 保全申请3.4.2 保全项目批单4 理赔主题4.1 实体列表4.2 报案4.2.1 报案信息4.3 立案4.3.1 立案信息4.4 赔案4.4.1 赔案信息4.4.2 赔案保单明细4.4.3 赔案责任明细4.4.4 理赔受益人信息5 财务主题5.1 实体列表5.2 账户5.2.1 账户信息5.3 收付5.3.1 收费流水5.3.2 付费流水6 产品主题 6.1 实体列表6.2 产品 6.2.1产品6.3 条款6.3.1 条款6.3.2 责任7 机构主题7.1 实体列表7.2 机构7.2.1 保险机构8 客户主题8.1 实体列表8.2 客户8.2.1 客户基本信息8.2.2 客户地址信息8.2.3 客户其他识别信息8.2.4 个人客户信息8.2.5 企业客户信息8.2.6 非企业组织客户信息9 渠道主题9.1 实体列表9.2 销售渠道9.2.1 销售渠道9.2.3 个人代理人10 业务代码10.1 性别代码编号：CD000001业务定义：人的基本生理特征的代码参照规范：GB/T 2261.1-2003 个人基本信息分类与代码第1部分:人的性别代码编码规则：按GB/T 2261.1-2003规定的一位数字代码执行数据格式：n110.2 婚姻状况代码编号：CD000002业务定义：个人婚姻状况的代码参照规范：GB/T 2261.2-2003 个人基本信息分类与代码第2部分:婚姻状况代码编码规则：按GB/T 2261.2-2003规定的两位数字代码执行数据格式：n210.3 个人身份证件类型代码编号：CD000004业务定义：个人身份证件类型的代码参照规范：GA/T 517 常用证件代码编码规则：本代码参考GA/T 517编制，采用三位数字代码执行数据格式：n3。

数值与数据标准1 范围本标准规定了公司经营和物业管理活动涉及的数字的表示、数值的计算、数据的统计以及方法等基本要求。

本标准适用于财务、人力资源、品质管理、节能降耗管理、物业管理软件管理等工作，其它标准也可参照使用。

2 规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。

凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。

凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T 3358.1-1993 统计学术语第1 部分：一般统计术语GB/T 5271.1-2000 信息技术词汇第1 部分：基本术语GB/T 13234-2009 企业节能量计算方法财政部令第33 号企业会计准则财会字[1996]19 号会计基础工作规范3 财务记账基本要求3.1 货币基本单位为“元”，在数额较大时则用“万元”为单位；3.2 多位数或多位小数的表示方法规定从小数点起，向左或向右每三位数一组，组间要使用千位分隔符；数四舍五入；3.4 个人所得税计算方法严格按照国家相关规定执行。

4 人员流失率4.1 人力资源部人力资源主管每季度需对公司所有部门的各岗位人员进行人员流失率统计分析，其目的在于掌握员工流失的数量，分析员工流失的原因，以便及时采用措施；4.2 人员流失率分析，既要从公司角度计算总的人员流失率，又要按部门、职务、岗位级别等分别计算流失率，这样才有助于了解员工流失的真正情况，分析员工流失原因；4.3 人员流失率计算公式：人员流失率=本期员工流失人数/（期初员工人数+本期增加员工人数）*100%；4.4 分别计算公司管理人员及一线员工流失率（不含试用期），公司管理人员流失率应控制在15％以内，一线员工流失率应控制在30％以内；4.5 通常为每季度计算一次，并编制“××××年第×\u23395X度人员流失率分析报告”，次年的 1 月对上一年度全年的人员流失率数据进行统计。