近年来,数据已渗透到各个领域并成为了一种极具价值的资源和生产要素,在企业争相布局大数据生态的环境下,进行数据治理、提升数据质量是加强核心竞争力的有效途径。中国交通事故深入研究(CIDAS)在经历7年的发展后,积累了大量的事故数据,随着事故研究和数据分析的深入,对数据质量要求越来越高,由于在事故相关信息转化为数据的过程中容易引起失真,降低了基于事故数据分析结果的可靠性。为了提高数据质量,本研究设计了一套能够针对事故数据生成动态报告的系统,该系统由两部分组成,第一部分为使用R语言编写的CIDAS数据质量控制的脚本文件,能够识别出数据和表格的完整性、数据的不一致性、数据的异常性和数据的逻辑性等数据的有效性问题;第二部分为knitr的报告输出控制部分和报告生成部分,能够将脚本文件所检测到的问题以格式化报告的形式输出,数据录入人员可根据动态报告的内容进行数据核查和修改。该系统可对单个的事故案例数据进行报告生成,也可以针对特定的车辆信息或人员信息等生成质量报告,该系统能够适用不同类型的事故,具有可重复性和快捷性。此系统的运用能够大大提高数据质量管理的效率,降低时间和人力成本,适合推广到其他数据质量管理领域。