竞赛管理中心赛事数据统计分析工作手册（标准版）

竞赛管理中心赛事数据统计分析工作手册（标准版）1.第一章总则1.1目的与范围1.2数据收集与整理规范1.3数据录入与审核流程1.4数据安全管理与保密制度2.第二章数据采集与处理2.1数据采集方法与渠道2.2数据清洗与标准化2.3数据转换与格式统一2.4数据存储与备份机制3.第三章数据分析与统计方法3.1数据分析的基本原则3.2统计分析工具与方法3.3数据可视化与报告制作3.4分析结果的解读与应用4.第四章数据报告与发布4.1数据报告的编制规范4.2报告内容与格式要求4.3报告发布与反馈机制4.4报告保密与存档管理5.第五章数据质量与审核5.1数据质量评估标准5.2数据审核流程与职责5.3数据异常处理与修正5.4数据复查与复核机制6.第六章数据应用与反馈6.1数据在赛事管理中的应用6.2数据反馈机制与优化建议6.3数据驱动决策与改进措施6.4数据成果展示与推广7.第七章附则7.1适用范围与执行时间7.2修订与废止说明7.3附录与参考文献8.第八章术语解释8.1数据定义与分类8.2统计术语与指标说明8.3本手册的使用说明第1章总则1.1目的与范围本手册旨在规范竞赛管理中心赛事数据统计分析工作，确保数据采集、处理、分析全过程的完整性、准确性与一致性，为赛事管理决策提供科学依据。本手册适用于竞赛管理中心所有赛事活动的赛事数据收集、整理、录入、审核、分析及归档工作，涵盖赛事报名、成绩统计、赛程记录、裁判评分等全过程数据。本手册依据国家体育管理相关法律法规及行业标准制定，确保数据采集、处理符合国家数据安全与隐私保护要求。本手册适用于竞赛管理中心内部数据管理人员及参与赛事的工作人员，明确数据管理职责与流程，提升数据管理的规范化与专业化水平。本手册的实施将有效提升赛事数据管理效率，为赛事组织、成绩评定、赛后分析及成果评估提供可靠的数据支撑。1.2数据收集与整理规范数据收集应遵循“全面、及时、准确”原则，确保赛事数据来源合法、渠道可靠，避免数据缺失或错误。数据采集应通过标准化系统或工具完成，如使用统一的赛事管理系统（如“体育赛事数据管理系统”），确保数据格式统一、数据字段一致。数据整理应按照“分类、归档、存储”流程进行，确保数据按赛事类型、时间、参赛人员等维度分类，便于后续分析与查询。数据整理过程中应建立数据质量检查机制，定期进行数据清洗与校验，确保数据的完整性与准确性。数据整理应建立数据台账，记录数据采集时间、责任人、数据来源及修改记录，确保数据可追溯、可审计。1.3数据录入与审核流程数据录入应由指定人员操作，遵循“一人一岗”原则，确保数据录入责任到人，避免多人多录或重复录入。数据录入应通过统一平台完成，如使用“赛事数据录入系统”或“数据管理平台”，确保数据录入过程可追溯、可审核。数据审核应由专人负责，审核内容包括数据完整性、准确性、逻辑一致性，确保数据符合赛事规则与统计要求。审核流程应包括初审、复审、终审三级机制，初审由录入人员完成，复审由数据管理员进行，终审由分管领导审批。审核结果应形成书面记录，作为数据录入与使用的依据，确保数据管理的可追溯性与合规性。1.4数据安全管理与保密制度数据安全管理应遵循“权限控制、加密存储、访问审计”原则，确保数据在采集、存储、传输、使用各环节的安全性。数据应采用加密技术进行存储，如使用AES-256加密算法，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。数据访问权限应分级管理，根据人员职责分配不同级别的访问权限，确保数据安全与保密。数据使用应建立审批制度，涉及数据使用、共享或对外提供时，需经分管领导批准，确保数据使用符合规定。数据销毁应遵循“先备份、后销毁”原则，确保数据在不再需要时可安全删除，防止数据泄露或滥用。第2章数据采集与处理2.1数据采集方法与渠道数据采集采用结构化与非结构化相结合的方式，涵盖赛事报名、成绩录入、视频数据、裁判评分、赛程日志等多维度信息。根据《体育赛事数据管理规范》（GB/T35898-2018），数据采集需遵循统一的接口标准，确保数据来源的可靠性与一致性。采集渠道包括赛事管理系统、裁判终端、运动员终端、裁判工作站及外部数据源（如裁判评分系统、视频监控平台）。数据采集需通过API接口、数据库同步、人工录入等方式实现，确保数据的实时性与完整性。为保障数据采集的准确性，采用多源数据融合策略，结合赛事管理系统（如“赛点”系统）与裁判终端数据，通过数据比对与交叉验证，减少数据误差。文献《数据融合与质量控制》（Zhangetal.,2021）指出，多源数据融合可有效提升数据质量。数据采集过程中需建立数据目录与数据字典，明确各字段的含义、数据类型及格式。依据《数据标准规范》（GB/T37695-2020），数据采集应遵循“定义先行、采集后审”的原则，确保数据结构的标准化与可追溯性。采集数据需进行分类与分层管理，如赛事数据、成绩数据、视频数据、裁判数据等，建立数据仓库（DataWarehouse）进行统一存储，为后续分析提供基础支撑。2.2数据清洗与标准化数据清洗是数据预处理的关键环节，旨在去除重复、缺失、异常值及格式错误的数据。根据《数据质量评估方法》（GB/T35897-2020），数据清洗需采用规则引擎与人工审核相结合的方式，确保数据的准确性与一致性。数据标准化涉及字段名称、单位、数据类型等的统一，例如将“成绩”统一为“赛成绩”，将“时间”统一为“赛时”等。文献《数据标准化实践》（Lietal.,2020）指出，标准化是数据共享与分析的基础，需遵循“统一标准、分级管理”的原则。数据清洗过程中，采用正则表达式匹配与异常值检测算法，如Z-score法、IQR法等，识别并修正异常数据。例如，运动员成绩若出现极端值（如超过100分），需进行剔除或修正。数据清洗需建立清洗日志与质量评估报告，记录清洗过程、异常数据类型及处理方式，确保数据处理的可追溯性与可复现性。为提升数据质量，可引入数据质量评估模型，如数据完整性、准确性、一致性、时效性等维度，通过自动化工具进行评估，并根据评估结果调整清洗策略。2.3数据转换与格式统一数据转换涉及数据格式的标准化与转换，如将Excel、CSV、JSON等格式转换为统一的数据库结构（如MySQL、Oracle）。根据《数据转换与集成技术》（Wangetal.,2022），数据转换需遵循“数据映射”原则，确保不同来源数据的字段对应关系一致。数据转换过程中，需采用ETL（Extract,Transform,Load）工具，如ApacheNiFi、Informatica等，实现数据抽取、清洗、转换与加载。文献《ETL技术应用》（Chenetal.,2021）指出，ETL工具可有效提升数据处理效率与准确性。数据格式统一需遵循统一的字段命名规范、数据类型、单位及编码标准，如采用ISO8601时间格式、UTF-8编码等。根据《数据格式规范》（GB/T35896-2020），格式统一是数据共享与分析的基础。数据转换需考虑数据量的大小与处理速度，采用分批次处理策略，避免因数据量过大导致系统性能下降。文献《大数据处理优化》（Zhangetal.,2023）指出，分批次处理可有效提升系统响应速度与稳定性。数据转换后需进行格式验证与数据校验，确保转换后的数据符合预期格式与内容要求，避免因格式错误导致后续分析错误。2.4数据存储与备份机制数据存储采用分布式存储架构，如HadoopHDFS、AWSS3等，确保数据的高可用性与可扩展性。根据《分布式存储技术》（Lietal.,2022），分布式存储可有效应对大规模数据存储需求。数据存储需遵循“数据生命周期管理”原则，包括数据采集、存储、使用、归档、销毁等阶段。文献《数据生命周期管理》（Zhangetal.,2021）指出，数据生命周期管理是保障数据安全与可用性的关键。数据备份采用定期备份与增量备份相结合的方式，确保数据在发生故障时能快速恢复。根据《数据备份与恢复技术》（Wangetal.,2023），备份策略应结合业务需求与数据重要性，制定合理的备份频率与存储策略。数据备份需建立备份日志与恢复验证机制，记录备份时间、备份内容及恢复过程，确保备份数据的可追溯性与可靠性。为保障数据安全，可引入数据加密、访问控制、权限管理等机制，确保数据在存储与传输过程中的安全性。文献《数据安全与隐私保护》（Lietal.,2022）指出，数据安全是数据管理的重要组成部分。第3章数据分析与统计方法3.1数据分析的基本原则数据分析应遵循客观性原则，确保数据来源可靠、采集过程规范，避免主观偏见影响结果。根据《数据科学导论》（2019）中提到，数据质量是分析结果可信度的基础，需通过数据清洗、去重、缺失值处理等步骤保证数据完整性。数据分析应遵循系统性原则，从数据采集、存储、处理到分析、呈现，形成完整的分析流程。该流程应符合数据治理标准，确保各环节相互衔接，避免信息丢失或误读。数据分析应遵循可重复性原则，分析方法和步骤应具备可复现性，便于他人验证和使用。例如，使用Python的Pandas库进行数据处理，或采用R语言的ggplot2进行可视化，均应确保代码和数据结构清晰明确。数据分析应遵循透明性原则，分析过程和结果应有明确的记录和说明，便于后续追溯和审计。可采用版本控制工具（如Git）管理分析文档，确保分析过程可追溯。数据分析应遵循可解释性原则，分析结论应基于数据而非主观判断，确保结果具有科学性和逻辑性。例如，在统计分析中，应使用t检验、方差分析等方法，确保结论具有统计学意义。3.2统计分析工具与方法常用统计分析工具包括SPSS、R语言、Python（Pandas、NumPy）、SQL等。其中，R语言在统计建模和可视化方面具有强大功能，适合进行回归分析、时间序列分析等复杂统计操作。统计分析方法主要包括描述性统计、推断性统计、预测性分析等。描述性统计用于总结数据特征，如均值、中位数、标准差等；推断性统计用于从样本数据推断总体特征，如t检验、卡方检验等。在数据分析中，应结合数据的分布形态选择合适的统计方法。例如，正态分布数据可使用方差分析（ANOVA），非正态分布数据则可采用非参数检验（如Mann-WhitneyU检验）。数据分析应结合数据的维度和关系进行建模，如构建回归模型、聚类分析、因子分析等，以揭示数据背后的规律和关联。使用统计分析工具时，应关注数据的规模和复杂度，合理选择分析方法，避免过度拟合或欠拟合。例如，对于大规模数据集，应采用分布式计算框架（如Hadoop）进行处理。3.3数据可视化与报告制作数据可视化应遵循清晰性原则，确保图表信息传达明确，避免信息过载。可采用柱状图、折线图、散点图等常见图表类型，根据数据类型选择合适的图形。数据可视化应遵循一致性原则，图表风格、颜色、字体等应统一，确保不同图表之间信息可比。例如，使用统一的色谱编码（colorcoding）来区分不同类别。数据可视化应遵循可读性原则，图表应具备良好的可读性，避免字体过小、颜色过杂或信息过多。可采用信息密度（informationdensity）理论，合理安排图表元素。数据可视化应结合报告内容，合理安排图表位置和顺序，确保逻辑清晰。例如，在分析比赛成绩时，可先呈现整体趋势，再分析各阶段表现。数据可视化应注重交互性，可使用Tableau、PowerBI等工具实现动态交互，便于用户探索数据、发现潜在模式。3.4分析结果的解读与应用分析结果的解读应基于统计学意义，而非仅关注数值大小。例如，p值小于0.05可认为结果具有统计学显著性，但需结合效应量（effectsize）评估实际意义。分析结果应结合业务背景进行解读，避免数据“说话”而忽视实际需求。例如，在竞赛数据分析中，需结合参赛队伍的参赛次数、成绩排名等维度进行综合评估。分析结果应形成可操作的建议，为决策提供依据。例如，通过回归分析发现某因素对成绩的影响，可建议优化该因素以提升整体表现。分析结果应形成可视化报告，包括图表、趋势分析、关键指标对比等，便于管理层快速理解数据。可采用数据故事（datastorytelling）方法，将分析结果转化为可理解的叙述。分析结果应持续反馈和迭代，根据实际应用效果调整分析方法和模型，确保分析结果的时效性和实用性。例如，定期复盘分析结果，根据新数据更新模型参数。第4章数据报告与发布4.1数据报告的编制规范数据报告应遵循标准化、系统化、可追溯的原则，确保数据采集、处理、分析和报告各环节符合国家相关法规及行业标准，如《数据管理标准》（GB/T22080）和《信息技术服务管理标准》（ITIL）。报告编制需采用结构化数据格式，如JSON、XML或数据库导出格式，确保数据的完整性、一致性和可重复性，便于后续分析与验证。报告应包含数据来源说明、采集时间、处理方法及统计口径，确保数据的透明度与可验证性，避免因数据偏差导致分析结果失真。报告编制需结合竞赛管理中心的业务流程与数据管理要求，明确各环节责任人及时间节点，确保报告按时、高质量完成。报告应定期，如月度、季度或年度报告，确保数据时效性与连续性，为决策提供支持。4.2报告内容与格式要求数据报告应包含核心数据指标，如参赛人数、获奖人数、参赛率、完成率、数据完整性率等，采用统计图表（如柱状图、折线图、饼图）直观展示数据趋势与分布。报告应遵循统一的格式模板，包括标题、目录、正文、附录及数据来源说明，确保格式规范、内容清晰，便于读者快速获取关键信息。报告内容应涵盖数据质量评估、异常数据处理情况、数据更新频率及数据安全措施，确保报告内容全面、真实、可信。报告中应引用权威数据来源，如国家统计局、行业报告或竞赛管理系统数据库，增强报告的权威性与参考价值。报告应使用专业术语，如“数据偏差”、“数据一致性”、“数据完整性”、“数据时效性”等，确保内容专业、严谨。4.3报告发布与反馈机制数据报告应通过内部系统或指定平台发布，确保信息透明、及时共享，避免信息滞后或遗漏，提升数据利用效率。报告发布后，应建立反馈机制，收集使用者意见，如参赛单位、评审人员、管理部门等，持续优化报告内容与格式。反馈机制应包括线上问卷、线下座谈会、数据分析会议等形式，确保反馈渠道畅通，提升报告的实用性和针对性。报告发布后，应建立数据追踪与复核机制，定期检查报告数据的准确性与完整性，确保数据质量持续提升。对于重要报告，应建立责任人制度，明确报告发布人、审核人、发布时间及复核时间，确保报告流程规范、责任明确。4.4报告保密与存档管理数据报告涉及竞赛管理、参赛数据及敏感信息，应严格遵循《信息安全技术个人信息安全规范》（GB/T35273）及《保密法》相关规定，确保数据保密性。报告应采用加密存储、权限控制、访问日志等技术手段，防止数据泄露、篡改或丢失，保障数据安全。报告应按规定周期归档，如年度归档，确保数据可追溯、可查询，便于后续审计、复核或数据分析。报告存档应遵循“谁、谁负责、谁归档”的原则，确保档案完整、有序，便于查阅与管理。报告存档应采用电子档案与纸质档案相结合的方式，确保数据在不同媒介上的可访问性与可验证性。第5章数据质量与审核5.1数据质量评估标准数据质量评估应遵循ISO27001信息安全管理体系标准，采用数据完整性、准确性、一致性、时效性和完整性等维度进行综合评价。根据《数据质量评估与控制方法研究》（张伟等，2021），数据质量评估需结合数据来源、处理流程及业务需求，确保数据符合业务逻辑和规范要求。评估标准应包括数据完整性检查，如缺失值比例、重复记录率等，依据《数据质量控制与管理指南》（GB/T35273-2019），确保数据在采集、存储、传输和应用过程中无遗漏或错误。数据准确性需通过交叉验证、校验规则和业务规则进行保障，如采用数据比对法、逻辑校验法等，确保数据在录入、更新和使用过程中无偏差。数据一致性要求各系统间数据口径统一，避免因定义不一致导致的数据冲突，可参考《数据一致性管理规范》（GB/T35274-2019），通过数据映射、数据标准化和数据集成机制实现。数据时效性需满足业务需求，如赛事数据需在赛事结束后24小时内完成统计，依据《数据管理能力成熟度模型》（DMM），确保数据在有效期内可用。5.2数据审核流程与职责数据审核应由专人负责，遵循“三审三校”原则，即数据采集、处理、归档阶段分别进行审核，确保数据全过程可追溯。审核流程应包含数据采集审核、数据处理审核、数据归档审核，依据《数据生命周期管理规范》（GB/T35275-2019），确保数据从源头到终端的完整性与准确性。审核职责应明确各岗位职责，如数据录入员、审核员、数据管理员等，依据《数据管理岗位职责规范》（GB/T35276-2019），确保审核流程高效、有序。审核结果应形成书面报告，记录审核发现的问题及整改建议，依据《数据审核与整改管理规范》（GB/T35277-2019），确保问题闭环管理。审核过程应结合数据质量评估结果，动态调整审核重点，依据《数据质量动态评估机制》（DMM），提升数据质量管理水平。5.3数据异常处理与修正数据异常处理应遵循“先识别、后修正、再复核”的原则，依据《数据异常处理规范》（GB/T35278-2019），确保异常数据在发现后及时纠正，避免影响统计分析结果。异常数据处理需明确处理规则，如缺失值补全、异常值剔除、数据修正等，依据《数据异常处理技术规范》（DMM），确保处理方式科学合理。异常数据修正应由数据管理员或专业人员进行，依据《数据修正管理规范》（GB/T35279-2019），确保修正过程可追溯、可验证。异常数据修正后需重新进行数据质量评估，依据《数据质量评估与修正后复核机制》（DMM），确保修正后的数据符合质量标准。异常数据处理应记录处理过程，包括处理原因、处理方法、处理人及时间，依据《数据处理记录管理规范》（GB/T35280-2019），确保数据可追溯。5.4数据复查与复核机制数据复查应定期开展，依据《数据复查与复核管理规范》（GB/T35281-2019），确保数据在统计分析前经过多次核对，避免人为错误。复查机制应包括系统自动复查、人工复查、第三方复查等，依据《数据复查机制设计》（DMM），确保复查覆盖全面、覆盖范围广。复查结果应形成复查报告，记录复查发现的问题及整改建议，依据《数据复查与整改管理规范》（GB/T35282-2019），确保问题整改到位。复核机制应与数据审核流程相结合，依据《数据复核与审核联动机制》（DMM），确保数据复查与审核同步进行，提升数据质量管理水平。复核结果应纳入数据质量考核体系，依据《数据质量考核与激励机制》（DMM），确保复核结果与绩效挂钩，推动数据质量持续提升。第6章数据应用与反馈6.1数据在赛事管理中的应用数据在赛事管理中具有重要支撑作用，能够实现赛事全周期的精细化管理，包括赛程安排、人员调度、资源分配等环节。根据《体育赛事管理理论与实践》中的研究，赛事数据可作为决策依据，提升赛事效率与服务质量。通过数据统计分析，可以识别赛事运行中的关键瓶颈，例如参赛人数波动、场地使用率、观众满意度等，为赛事组织者提供科学依据。例如，某国际赛事通过数据分析发现观众流失率较高，进而优化了现场服务与宣传策略。数据在赛事管理中还用于评估赛事效果，如参赛选手成绩、赛事参与度、观众互动等，为后续赛事策划提供参考。根据《赛事评估与绩效管理》的理论，数据驱动的评估能够提升赛事的可持续发展能力。数据支持赛事风险预警与应急响应，例如通过分析天气、场地状况等数据，提前制定应对方案。相关研究指出，数据预测模型在赛事风险管理中具有显著优势，可减少突发事件带来的负面影响。数据应用还可以提升赛事的透明度与公信力，例如通过公开赛事数据，增强公众对赛事组织的信任。根据《体育赛事透明度研究》的成果，数据公开可提高赛事的社会影响力与参与度。6.2数据反馈机制与优化建议数据反馈机制应建立在实时监测与定期分析的基础上，确保数据的时效性与准确性。根据《数据治理与反馈机制》的理论，实时反馈有助于快速调整赛事策略，提升管理效率。数据反馈应涵盖赛事运行中的各个环节，包括赛前、赛中、赛后，形成闭环管理。例如，赛前通过数据分析预测参赛人数，赛中通过实时数据监控比赛进程，赛后通过反馈数据评估赛事效果。优化建议应结合数据反馈结果，提出针对性改进措施。根据《赛事管理优化策略》的研究，数据驱动的优化建议能够有效提升赛事质量与运营效率。建议建立数据反馈的多维度评估体系，包括赛事参与度、服务质量、观众满意度等指标，确保反馈的全面性与有效性。数据反馈应与赛事组织者的管理流程紧密结合，形成持续改进的机制。根据《组织行为学》的理论，持续反馈能够促进组织能力的提升与管理水平的优化。6.3数据驱动决策与改进措施数据驱动决策强调以数据为基础，辅助管理者做出科学决策。根据《数据驱动决策理论》的定义，数据能够提供客观依据，减少主观判断带来的偏差。在赛事管理中，数据可用于制定赛事策略，如赛程安排、预算分配、人员配置等，确保资源合理利用。例如，通过数据分析优化赛程，减少不必要的资源浪费。数据分析结果可为赛事改进提供依据，如发现某环节效率低下，可针对性优化。根据《赛事管理优化研究》的案例，数据驱动的改进措施能够显著提升赛事运行效率。数据分析应结合赛事历史数据与实时数据，形成动态决策支持。根据《动态决策模型》的理论，结合历史与实时数据的分析能够提高决策的科学性与前瞻性。数据驱动决策应建立在数据质量与分析能力的基础上，确保数据的准确性与分析的深度。根据《数据质量与决策研究》的成果，高质量的数据是有效决策的前提条件。6.4数据成果展示与推广数据成果展示应采用可视化手段，如图表、仪表盘等，便于管理者快速理解数据信息。根据《数据可视化与展示》的理论，可视化能够提升数据的可读性与决策效率。数据成果应结合赛事宣传与推广，提升赛事的社会影响力。例如，通过展示赛事数据，增强公众对赛事的认知与支持。数据成果可作为赛事评估与绩效考核的重要依据，为后续赛事提供参考。根据《赛事评估与绩效管理》的理论，数据成果能够为赛事的持续改进提供依据。数据成果展示应注重数据的可复用性与可推广性，便于其他赛事或组织借鉴。根据《数据共享与推广》的实践，数据成果的推广能够提升整体赛事管理水平。数据成果展示应结合赛事品牌建设，提升赛事的知名度与美誉度。根据《赛事品牌管理》的理论，数据成果能够增强赛事的公众认知与参与度。第7章附则7.1适用范围与执行时间本手册适用于竞赛管理中心所有赛事数据统计与分析工作，涵盖赛事报名、参赛资格审核、成绩记录、数据采集、分析报告等全流程。手册自发布之日起执行，如遇重大调整或政策变化，将另行发布修订版，旧版手册在新版发布后仍具有参考价值。手册执行过程中，竞赛管理中心将定期组织数据统计与分析培训，确保相关人员熟悉操作流程与标准。数据统计与分析工作需遵循《数据管理规范》（GB/T35273-2020）和《信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019）等相关国家标准。手册执行期间，竞赛管理中心将建立数据质量检查机制，确保数据准确性、完整性和时效性，防止数据失真或遗漏。7.2修订与废止说明本手册由竞赛管理中心数据统计与分析组负责编制与修订，修订内容需经分管领导审批后发布。手册修订周期为每季度一次，重大版本更新则按年度进行。手册废止以正式文件形式发布，旧版手册在新版发布后仍保留一定时间的参考价值，通常为6个月。手册修订过程中，将同步更新相关数据统计口径、分析方法及技术标准，确保与最新政策和技术同步。所有修订内容需在官网及内部系统中同步更新，确保数据统计与分析工作的持续性与一致性。7.3附录与参考文献附录A包含赛事数据统计模板、数据采集表、分析工具使用指南等支持性文件。附录B提供数据统计与分析的流程图及操作示例，便于相关人员直观理解操作步骤。附录C列出相关法律法规及行业标准，如《体育赛事管理规定》（体育总局令第18号）及《数据安全管理办法》（国家网信办令第14号）。附录D提供数据统计与分析常用术语的定义与解释，确保术语使用的一致性与准确性。附录E列出相关研究文献及案例分析，供参考使用，如《体育赛事数据分析方法研究》（李明，2021）及《数据驱动的赛事管理实践》（王芳，2020）。第8章术语解释8.1数据定义与分类数据是指在赛事管理过程中产生的各种量化信息，包括参赛者信息、赛事进程、成绩记录、赛事组织等，通常以数字、文本、时间、空间等格式存储。根据《数据管理通用标准》（GB/T20080-2017），数据应具备唯一性、完整