基于健康医疗大数据的队列研究数据质量控制项目
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基于健康医疗大数据的队列研究数据质量控制项目
| 竞价编号：JJ* | |
| 项目名称：基于健康医疗大数据的队列研究数据质量控制项目 | |
| 项目预算(元)：已隐藏 | 报价方式： 总价报价 |
| 采购单位：南方医科大学 | 联系人：点击查看>>点击查看>> |
| 最少报价家数：3 | 联系电话：点击查看>>点击查看>> |
| 联系手机：点击查看>>点击查看>> | 电子邮箱：点击查看>>点击查看>> |
| 异议反馈：点击查看>>点击查看>> | |
| 开始时间：2024-10-08 10:21:31 | 截止时间：2024-10-11 10:21:00 |
| 报价文件要求：本项目要求报价时上传相关文件 | |
| 资格条件：（1）供应商提供在中华人民共和国境内注册的法人或其他组织的营业执照或事业单位法人证书或社会团体法人登记证书复印件； （2）信用信息：供应商未被列入“信用中国”网站（http://**.cn）以下任意记录名单之一：①记录失信被执行人；②税收违法黑名单；③政府采购严重违法失信行为。同时，不处于中国 (略) （http://**.cn）“政府采购严重违法失信行为信息记录”中的禁止参加政府采购活动期间。说明：1）以负责资格性审查人员于投标当天在“信用中国”网站（http://**.cn）、中国 (略) (http://**.cn)查询结果为准； （3）2023年1月1日至本项目投标截止之日（以合同签订时间为准），供应商具有医疗服务数据挖掘与分析类项目业绩。 （4）本项目不接受联合体投标。 |
| 付款方式：*方收到*方提供完整数据并验收无问题后5个工作日内，支付合同金额的20%；*方收到*方提供数据并验收无问题后15个工作日内，向*方支付剩余未支付金额。 | |
| 交付时间： 签订合同后30天送货。 | |
| 交付地址： (略) (略) (略) 1023号-1063号。 | |
| 质保期及售后要求：2024年10月30日 至2025年1月30日 | |
| 其他要求：无 |
| 序号 | 标的名称 | 数量 | 单位 | 品牌 | 是否限定品牌 | 技术要求 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 数据质量控制服务 | 1.00 | 项 | 无 | 否 | 1、数据质量控制原则 （1）**双方针对标的数据逐列核对数据质控内容和目标，并以书面形式进行记录； （2）数据应按列分类为连续型变量和分类变量； （3）所有连续型变量应表示为数值，且根据变量本身特征标识其中的异常值； （4）所有分类变量应表示为文本或因子的其中一类，其中属于等级变量； （5）所有原始数据中不能直接分为连续型变量或分类变量的列，如为非结构化的文本数据，应按*方指定方法进行结构化； （6）对数据中的发现的重复行应予以标识，每行数据应就其所属个体、记录时间设立唯一标识。 （7）*方因向*方说明其质量控制的每一项算法。 2、数据质量结果评价方法 以*方提供数据为准，由*方逐列判断数据质量控制结果为合格或不合格，所有合格结果由*方书面确认。 3、数据量 *方提供标的数据行数为1.8亿行，列数为400列。 4、服务内容： 4.1数据清洗 （1）识别和修正错误数据 （2）处理缺失值 （3）删除重复记录 （4）标准化数据格式 4.2数据验证 （1）范围检查：确保数值在合理范围内 （2）格式验证：检查数据是否符合预定格式（如日期、邮箱） （3）逻辑验证：检查数据是否符合业务逻辑 4.3数据集成 （1）合并来自不同源的数据 （2）确保数据一致性 （3）解决数据冲突 4.4数据去重 （1）统一数据格式和表示方式 （2）统一度量单位 （3）统一编码系统 4.5数据监控 （1）实时监控数据质量 （2）设置质量阈值和警报机制 （3）跟踪数据质量趋势 4.6数据审计 （1）定期检查数据质量 （2）生成数据质量报告 （3）识别系统性问题 *数据管理 （1）记录数据的来源、格式、定义等 （2）建立数据字典 （3）管理数据血缘关系 4.8数据分析和可视化 （1）使用统计方法分析数据分布和异常 （2）可视化数据质量指标 （3）识别数据模式和趋势 4.9数据恢复和备份 （1）定期备份数据 （2）实施数据恢复策略 （3）版本控制 4.10数据质量规则引擎 （1）定义和实施数据质量规则 （2）自动化数据质量检查 （3）生成规则违反报告 4.11数据匹配和链接 （1）识别不同数据集中的相关记录 （2）建立数据之间的关联 （3）解决实体解析问题 4.12数据采样和测试 （1）对大型数据集进行抽样检查 （2）进行数据质量单元测试 （3）执行回归测试以确保质量持续性 4.13数据剖析 （1）分析数据结构和内容 （2）识别数据模式和异常 （3）生成数据统计摘要 4.14数据治理框架 （1）建立数据质量政策和标准 （2）定义角色和责任 （3）实施数据质量流程和最佳实践 4.15数据传输：通过加密方式向*方提供原始数据，*方通过加密方式向*方提供完成质量控制的数据，对接数据以双方确认过MD5哈希值的数据文件为准。如无另行字面约定，数据以Oracle SQL的. dmp格式进行交换。 5、技术服务响应要求 *方需做出工作的真实性承诺并接受*方的检查，如*方发现*方交付的数据存在错误或不可解释的部分，有权要求*方提供解释并重新提供服务；如*方发现*方交付数据模型存在虚假、不真实等情况，有权要求*方退费并赔偿。 6、数据安全 *方承诺不以任何方式泄露*方提供数据的全部或任何片段。 |
| 序号 | 附件名称 | 上传时间 | 大小 | 操作 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 采购需求说明.docx | 2024-09-29 11:30:23 | 无 | 登录后可下载附件 |
| 竞价编号：JJ* | |
| 项目名称：基于健康医疗大数据的队列研究数据质量控制项目 | |
| 项目预算(元)：已隐藏 | 报价方式： 总价报价 |
| 采购单位：南方医科大学 | 联系人：点击查看>>点击查看>> |
| 最少报价家数：3 | 联系电话：点击查看>>点击查看>> |
| 联系手机：点击查看>>点击查看>> | 电子邮箱：点击查看>>点击查看>> |
| 异议反馈：点击查看>>点击查看>> | |
| 开始时间：2024-10-08 10:21:31 | 截止时间：2024-10-11 10:21:00 |
| 报价文件要求：本项目要求报价时上传相关文件 | |
| 资格条件：（1）供应商提供在中华人民共和国境内注册的法人或其他组织的营业执照或事业单位法人证书或社会团体法人登记证书复印件； （2）信用信息：供应商未被列入“信用中国”网站（http://**.cn）以下任意记录名单之一：①记录失信被执行人；②税收违法黑名单；③政府采购严重违法失信行为。同时，不处于中国 (略) （http://**.cn）“政府采购严重违法失信行为信息记录”中的禁止参加政府采购活动期间。说明：1）以负责资格性审查人员于投标当天在“信用中国”网站（http://**.cn）、中国 (略) (http://**.cn)查询结果为准； （3）2023年1月1日至本项目投标截止之日（以合同签订时间为准），供应商具有医疗服务数据挖掘与分析类项目业绩。 （4）本项目不接受联合体投标。 |
| 付款方式：*方收到*方提供完整数据并验收无问题后5个工作日内，支付合同金额的20%；*方收到*方提供数据并验收无问题后15个工作日内，向*方支付剩余未支付金额。 | |
| 交付时间： 签订合同后30天送货。 | |
| 交付地址： (略) (略) (略) 1023号-1063号。 | |
| 质保期及售后要求：2024年10月30日 至2025年1月30日 | |
| 其他要求：无 |
| 序号 | 标的名称 | 数量 | 单位 | 品牌 | 是否限定品牌 | 技术要求 |
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| 1 | 数据质量控制服务 | 1.00 | 项 | 无 | 否 | 1、数据质量控制原则 （1）**双方针对标的数据逐列核对数据质控内容和目标，并以书面形式进行记录； （2）数据应按列分类为连续型变量和分类变量； （3）所有连续型变量应表示为数值，且根据变量本身特征标识其中的异常值； （4）所有分类变量应表示为文本或因子的其中一类，其中属于等级变量； （5）所有原始数据中不能直接分为连续型变量或分类变量的列，如为非结构化的文本数据，应按*方指定方法进行结构化； （6）对数据中的发现的重复行应予以标识，每行数据应就其所属个体、记录时间设立唯一标识。 （7）*方因向*方说明其质量控制的每一项算法。 2、数据质量结果评价方法 以*方提供数据为准，由*方逐列判断数据质量控制结果为合格或不合格，所有合格结果由*方书面确认。 3、数据量 *方提供标的数据行数为1.8亿行，列数为400列。 4、服务内容： 4.1数据清洗 （1）识别和修正错误数据 （2）处理缺失值 （3）删除重复记录 （4）标准化数据格式 4.2数据验证 （1）范围检查：确保数值在合理范围内 （2）格式验证：检查数据是否符合预定格式（如日期、邮箱） （3）逻辑验证：检查数据是否符合业务逻辑 4.3数据集成 （1）合并来自不同源的数据 （2）确保数据一致性 （3）解决数据冲突 4.4数据去重 （1）统一数据格式和表示方式 （2）统一度量单位 （3）统一编码系统 4.5数据监控 （1）实时监控数据质量 （2）设置质量阈值和警报机制 （3）跟踪数据质量趋势 4.6数据审计 （1）定期检查数据质量 （2）生成数据质量报告 （3）识别系统性问题 *数据管理 （1）记录数据的来源、格式、定义等 （2）建立数据字典 （3）管理数据血缘关系 4.8数据分析和可视化 （1）使用统计方法分析数据分布和异常 （2）可视化数据质量指标 （3）识别数据模式和趋势 4.9数据恢复和备份 （1）定期备份数据 （2）实施数据恢复策略 （3）版本控制 4.10数据质量规则引擎 （1）定义和实施数据质量规则 （2）自动化数据质量检查 （3）生成规则违反报告 4.11数据匹配和链接 （1）识别不同数据集中的相关记录 （2）建立数据之间的关联 （3）解决实体解析问题 4.12数据采样和测试 （1）对大型数据集进行抽样检查 （2）进行数据质量单元测试 （3）执行回归测试以确保质量持续性 4.13数据剖析 （1）分析数据结构和内容 （2）识别数据模式和异常 （3）生成数据统计摘要 4.14数据治理框架 （1）建立数据质量政策和标准 （2）定义角色和责任 （3）实施数据质量流程和最佳实践 4.15数据传输：通过加密方式向*方提供原始数据，*方通过加密方式向*方提供完成质量控制的数据，对接数据以双方确认过MD5哈希值的数据文件为准。如无另行字面约定，数据以Oracle SQL的. dmp格式进行交换。 5、技术服务响应要求 *方需做出工作的真实性承诺并接受*方的检查，如*方发现*方交付的数据存在错误或不可解释的部分，有权要求*方提供解释并重新提供服务；如*方发现*方交付数据模型存在虚假、不真实等情况，有权要求*方退费并赔偿。 6、数据安全 *方承诺不以任何方式泄露*方提供数据的全部或任何片段。 |
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