在军工产品质量管理条例的第十章中，关于质量成本管理有明确规定。首先，第十五条指出，承制单位有责任设立专门的质量成本科目，这是质量管理的基础。这个科目涵盖了多种费用，其中质量鉴定费用是为确保产品符合规格而进行的检验和评估的支出。
对产品信息及质量信息进行及时、准确地收集、统计、传递、反馈，通过信息资料对公司的管理状况和产品质量状况进行内部沟通和分析，采取相应的措施确保质量管理体系的有效运行和产品质量的不断提升，持续满足顾客需要。2 范围规定公司产品信息及内外部质量信息的收集、传递、处理和利用办法，适用于公司产品形成和服务的全过程。
第一条 为保证药物临床试验过程规范，结果科学可靠，保护受试者的权益并保障其安全，根据《中华人民共和国药品管理法》、《中华人民共和国药品管理法实施条例》，参照国际公认原则，制定本规范。第二条 药物临床试验质量管理规范是临床试验全过程的标准规定，包括方案设计、组织实施、监查、稽查、记录、分析总结和报告。
为了有效监管通信工程质量，确保通信工程品质，依据国务院的《建设工程质量管理条例》并结合通信工程特点，制定以下规章细则。
第一章 总则 第一条 为加强农产品质量安全管理，规范农产品质量安全监测工作，根据《中华人民共和国农产品质量安全法》、《中华人民共和国食品安全法》和《中华人民共和国食品安全法实施条例》，制定本办法。第二条 县级以上人民政府农业农村主管部门开展农产品质量安全监测工作，应当遵守本办法。
1、在收集数据时对数据质量进行控制的主要办法包括：明确研究目的和问题：在数据收集之前，研究者需要明确研究的目的和问题。这有助于确定需要收集的数据类型、范围和深度，从而提高数据的准确性和相关性。明确研究目的有助于避免不必要的数据收集，使得数据更加有针对性。
2、在线问卷数据质量控制方法主要包括：设计合理的问卷、设置必答题目、数据验证和筛选、以及使用专业数据分析工具。首先，设计合理的问卷是在线数据收集的核心。一个结构清晰、问题准确的问卷能够大大提高数据的质量。在设计问卷时，应避免引导性的问题，确保问题的中立性，以减少受访者的回答偏差。
3、质量控制方法有多种，包括统计质量控制方法、过程质量控制方法、全面质量控制方法等。统计质量控制方法 统计质量控制是一种通过对质量数据进行收集、分析和处理，以达到控制质量的目的的方法。它通过收集大量的质量数据，运用概率论和数理统计的原理，对产品的质量特性进行动态监控。
4、统计质量控制方法。这是一种利用统计技术，通过收集和分析数据，发现并解决质量问题的方法。这种方法强调对生产过程中的数据进行实时监控和分析，以便及时发现异常并采取措施。常用的统计质量控制工具包括流程图、因果图、直方图等。它们能够有效识别潜在风险并采取相应的改进措施来防止问题发生。
1、数据质量控制通常做法如下：步骤一：探查数据内容、结构和异常 第一步是探查数据以发现和评估数据的内容、结构和异常。通过探查，可以识别数据的优势和弱势，帮助企业确定项目计划。一个关键目标就是明确指出数据错误和问题，例如将会给业务流程带来威胁的不一致和冗余。
2、该方法是将数据库表的描述信息存储在资料库中的库表属性清单表中，在运行时系统根据数据库表名称从库表属性清单表和其相关的数据字典表中提取该表对应的字段信息，然后调用界面定制函数，根据界面类型（录入、浏览、修改、简单查询）动态生成相应的界面。
3、控制图法 控制图法是以控制图的形式，判断和预报生产过程中质量状况是否发生波动的一种常用的质量控制统计方法。它能直接监视生产过程中的过程质量动态，具有稳定生产，保证质量、积极预防的作用。
4、质量控制的工具有箭线图法、关联图法、系统图、KJ法、矩阵图法、矩阵数据分析、PDPC法，一共七种，分别介绍如下：箭线图法：箭线图法，又称矢线图法，是网络图在质量管理中的应用。
5、控制图，100%的控制到位不现实也不可能的，我们实际控制的是一个大概率，±3西格玛范围控制了全部质量数据的973%，只要能控制这973%，过程就基本上实现了控制。至于为什么选择3西格玛，而不是1，2，也不是4，5。
6、做到三全，就是全过程，全方位，全员参与控制。要从产品设计开始，一直到产品出售，这个全过程都要控制，而且要对所有员工都进行质量教育，并从制度上约束他们，让他们参与质量管理。设置控制点，也就是那一道工序很重要，就在那一道工序设置一个专职检验点，进行全检。
数据作为企业信息化应用的主体，它具有多重属性，其基本质量特性主要包括适用性、准确性、完整性、及时性、有效性等五个方面，要对数据质量进行较好地控制，就必须对数据的五个基本质量特性进行很好了解，从而在各个方面采取措施，杜绝数据质量问题的出现，使数据监控工作能够真正达到控制数据质量的目的。 数据的适用性。
映射到六西格玛管理方法，MTC-DQM推荐采用十步数据质量管理方法。 定义和商定问题、时机和目标，以指导整个数据质量管理的工作。 收集、汇总、分析有关形式和信息环境。设计设计捕获和评估的方案。 按照数据质量维度对数据质量进行评估。 使用各种技术评估劣质数据对业务产生的影响。
DQM通过细化的评分体系，如进销存的精确度、数据的完整性，甚至采用银行征信标准，对用户采购、销售和库存的数据质量进行全方位打分。品牌企业可以根据预设的阈值，实时监控数据质量，一旦发现不达标，系统会即时通知业务人员和用户，促使他们及时发现并修复问题，提升数据质量至达标线以上。
数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。
在淘宝一元门事件中，数据质量问题的严重性被凸显出来。数据质量管理（Data Quality Management，DQM）的重要性不言而喻，它直接关系到企业的声誉和消费者信任。对于那些依赖数据驱动决策的企业，DQM是必不可少的保护盾。只有确保数据的准确性和完整性，企业才能有效地传递信息，增强消费者对市场的信心。
数据质量管理（Data Quality Management）。是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。