RSS社交统计部分:数据链接方法和质量

日期: 2020年11月03日星期二,下午4点
位置: 线上
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部分组会议


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2017年数字经济法跨组织边界的时间,在可用数据量和各种来源的剧烈增加时,可以更好地分享和使用组织边界。断开连接时,这些数据在其有用性中受到限制。然而,通过将数据链接在一起,我们将其资源结合起来,丰富了他们可以提供提高我们对社会的理解的见解,驾驶政策变化,以获得更大的公众良好,最大限度地减少受访者负担。

但是,与数据联动有很多挑战。例如,联系质量以及如何影响随后的加工和分析,影响数据的解释,从而影响了所做的决定。我们必须确保我们使用的数据联动方法是以跨行业的最佳实践和不断发展的研究趋势,并识别阻止这一点的技能或资源差距。我们还需要了解链接匿名数据的方法,以了解维护数据隐私和数据的实用程序之间的平衡。

评价 在政府中加入数据:数据链接方法的未来,于2020年8月发布,旨在与政府,学术界,第三个行业和国际谈论数据联动社区,以了解所面临的数据联系挑战,并确定最先进的数据链接方法。还为改善数据联动的一部分制定了一系列政府建议。
本次会议将提供来自三个专家贡献者的演示文稿。
 
 

程序:

下午4:00    欢迎和介绍 - Professor Andromachi Tseloni., Nottingham Trent University & Ministry of Justice

下午4点10    链接SPLINK的开源软件:MOJ的概率记录链接尺度的开源库 - Robin Linacre,司法部

4.25PM.    数据联系中的质量评估 - 詹姆斯博士,密集护理国家审计和研究中心

下午四点四十分    链接与匿名数据;如何不占据哈希  - Rachel Shipsey / Josie Plachta博士,国家统计局

下午4点55分    讨论和反馈/问题    由James Tucker博士主持国家统计局

 
司法部罗宾纳克鲁
James Doige博士,重症监护国家审计和研究中心
Rachel Shipsey博士和JosiePlacha,国家统计办公室
 
 
Karl Ashworth和 Andromachi Tseloni. 对于 RSS社会统计部分
 
 
免费参加但需要预先注册