基于健康医疗大数据的队列研究数据质量控制项目
基于健康医疗大数据的队列研究数据质量控制项目
竞价结果公告(****)
开始时间：2024-10-08 10:21:31 截止时间：2024-10-11 10:21:00
成交单位：****
成交价： 147000.000元
说明：各有关当事人对竞价结果有异议的，可以在竞价结果公告发布之日起3天内通过规定途径提起异议，逾期将视为无异议，不予受理。
| 采购单位：**** | 联系人：申动 |
| E-mail：无 | 联系电话：181****8671 |
| 传真：无 | 联系手机：无 |
| 邮编：无 | 平台联系电话（异议）：020-****9972；****@qq.com |
| 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 | 竞价编号：**** |
| 采购类型：服务类 | 开始时间：2024-10-08 10:21:31 |
| 项目预算(元)：已隐藏 | 结束时间：2024-10-11 10:21:00 |
| 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 |
响应情况
| 资格条件 | （1）供应商提供在中华人民**国境内注册的法人或其他****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（www.****.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，****政府采购网（www.****.cn）“政府采购严重违法失信行为信息记录”****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（www.****.cn）、中国政府采购网(www.****.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。 | 我司符合并满足响应该项目要求的资格条件，详细可查阅响应文件 | ||
| 付款方式 | 乙方收到甲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%；甲方收到乙方提供数据并验收无问题后15个工作日内，向乙方支付剩余未支付金额。 | 完全响应 | ||
| 交付时间 | 签订合同后30天送货 | 签订合同后 30 天送货。 | ||
| 交付地址 | **市**区沙太南路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 | 2024年10月30日 至2025年1月30日 | ||
| 其他要求： | 无 | 无 | ||
| 数据质量控制服务 | 无 | 1.00 | 无 | 147000.000元 |
| 总报价 | 147000.000 元 | |||
| 数据质量控制服务 | 1、数据质量控制原则 （1）甲乙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，应按甲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）乙方因向甲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 以甲方提供数据为准，由甲方逐列判断数据质量控制结果为合格或不合格，所有合格结果由甲方书面确认。 3、数据量 甲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 4.7元数据管理 （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：通过加密方式向乙方提供原始数据，乙方通过加密方式向甲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 乙方需做出工作的真实性承诺并接受甲方的检查，如甲方发现乙方交付的数据存在错误或不可解释的部分，有权要求乙方提供解释并重新提供服务；如甲方发现乙方交付数据模型存在虚假、不真实等情况，有权要求乙方退费并赔偿。 6、数据安全 乙方承诺不以任何方式泄露甲方提供数据的全部或任何片段。 | 完全响应 | ||
| 附件 | ||||
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