Page 178 - 医药工程招标采购管理思路构建与探索-170X240

第五章 公共资源交易平台的深度应用

行修正。
数据重复同样是影响数据质量的重要因素。在数据收集过程中，由于不同部
门或环节的数据录入方式不一致，或者系统之间的数据同步问题，可能导致部分

数据被重复记录。如投标人信息在公共资源交易平台的不同模块中被重复录入，
或者招标代理机构与医院内部对同一投标人信息进行了多次记录。对于此类重复
数据，需要运用数据查重算法进行识别。常见的数据查重算法包括基于字符串匹
配的算法、基于哈希值的算法等，通过这些算法对数据进行比对，找出重复的数

据记录，并根据数据的准确性与完整性原则，删除多余的重复数据，确保数据的
唯一性与准确性，为后续的数据分类与分析工作提供可靠的数据基础。
2. 数据分类
对清洗后的医药工程招标采购数据进行科学合理的分类，是构建清晰数据

体系、提升数据利用效率的关键步骤。按照数据来源分类，可将数据分为公共资
源交易平台数据、招标代理机构数据、医院等采购方内部数据。这种分类方式有
助于明确数据的出处，方便在后续的数据应用中根据数据来源进行筛选与分析。
公共资源交易平台数据具有全面性与权威性，涵盖了项目招标采购的全流程信息；

招标代理机构数据则侧重于项目招标过程中的细节信息，如招标文件内容、与各
方的沟通记录等；医院等采购方内部数据更能反映采购方的实际需求与项目实施
效果。
按照数据性质分类，可分为项目基本信息数据、投标人数据、评标数据、合

同数据等。项目基本信息数据包括项目名称、编号、招标人、招标范围、招标方
式、预计采购金额等，这些数据勾勒出项目的基本轮廓，是理解项目背景与目标
的关键。投标人数据涵盖企业基本信息、资质信息、投标报价等，反映了参与项
目投标的企业情况，是评估市场竞争态势的重要依据。评标数据包含评标委员会

成员信息、评标标准、评审意见等，体现了评标过程的公正性与专业性，对于分
析评标结果的合理性具有重要意义。合同数据有合同金额、签订时间、执行情况
等，记录了项目交易的最终成果以及合同履行的实际情况，是监督项目实施、保
障双方权益的重要数据。

按照医药工程类型分类，可分为医药设备采购数据、药品采购数据、医疗工
程建设数据等。这种分类方式便于针对不同类型的医药工程进行专项分析。在医
药设备采购数据中，可以重点关注设备的技术参数、品牌竞争情况、采购价格趋

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