ENVI5.2中高分一号PMS数据处理流程
ENVI5.2中高分一号PMS数据处理流程
(2015-03-27 09:07:37)
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杂谈
需要对高分一号PMS数据进行完整的预处理时，包括大气校正、正射校正、图像融合处理，我们推荐如下图的处理流程。本文档以一景L1A级别的高分一号PMS数据为例介绍整个流程。文件为：GF1_PMS2_E104.0_N36.0_20140724_L1A0000284766.tar.gz
注：全色图像没有方法进行大气校正，所以一般在定量遥感中不使用全色图像。本流程中只是为了说明所有处理的流程，所以包括了全色图像。
图：高分一号PMS L1a处理流程
一、多光谱大气校正
在ENVI5.2版本中，直接支持高分一号PMS数据的辐射定标和大气校正。
（1）选择Open As->CRESDA->GF-1。选择GF1_PMS2_E104.0_N36.0_20140724_L1A0000284766-PAN2.xml和GF1_PMS2_E104.0_N36.0_20140724_L1A0000284766-MSS2.xml文件打开。（2）在Toolbox中，打开/Radiometric Correction/Radiometric Calibration，选择多光谱数据。
（3）在Radiometric Calibration面板中，单击Apply FLAASH Settings按钮，几个参数自动选择符合FLAASH大气校正要求，包括定标类型（Radiance）、存储顺序（Interleave）和辐射亮度单位（Scale Factor）。
（4）选择数据路径和文件名，单击OK执行。
图：多光谱辐射定标面板
（5）在Toolbox中，打开/Radiometric Correction/Atmospheric Correction Module/FLAASH Atmospheric Correction。
（6）点击Input Radiance Image，前面辐射定标好的数据，在Radiance Scale Factors 面板中选择Use single scale factor for all bands，由于定标的辐射量数据与FLAASH 的辐射亮度的单位一致，所以在此Single scale factor选择：1，单击OK；
注：由于使用Radiometric Calibration自动将定标后的辐射亮度单位调整为（μW）/（cm2*nm*sr），与FLAASH要求的一致，因此在Radiance Scale Factors中输入1。
（7）设置输出文件及路径设置；
（8）传感器基本信息设置：
●成像中心点经纬度FLAASH自动从影像中获取。
●传感器高度（Sensor Altitude）：645km
●像元大小（pixel Size）：8m
●成像区域平均高度可以通过统计DEM数据获取
●成像时间：在图层管理中右键选View metadata，在Time选项中可以获取。
（9）大气模型和气溶胶模型，根据经纬度和影像区域选择（单击Help，找到经纬度和成像时间的对照表）。
（10）气溶反演方法选择None（缺少短波红外），能见度设置为40km（查看Help中说明）。
（11）多光谱设置面板按照默认参数
图：FLAASH参数面板
（12）打开Advanced settings面板，设置Use Tied Peocessing：No。
注：处理计算机的内存为8G，这里不使用分块计算。如果低于8g，需要使用分块计算，并将分块打开Tile Size设置为100~200M。
（13）单击Apply执行处理。
图：高级参数面板
二、全色辐射定标
（1）在Toolbox中，打开/Radiometric Correction/Radiometric Calibration，选择全色数据。
（2）在Radiometric Calibration面板中，设置：
?Calibration Type: Reflectance
?Output Data Type：Uint
?Scale Factor：10000
（3）选择输出路径和文件名。
（4）单击Apply执行处理。
注：由于多光谱FLAASH大气校正的结果为扩大了10000倍的反射率数据，为了让融合图像效果好，需要将全色数据与多光谱数据的像元值变成一致。这里使用辐射定标工具将全色数据定标为大气表观反射率，并扩大10000倍。
图：全色图像辐射定标面板
三、多光谱/全色正射校正
高分一号的L1A级包括了RPC文件，在经过了辐射定标、大气校正等处理，ENVI会自动将RPC嵌入处理结果中，可以在图层管理中辐射定标或者大气校正结果图层右键选View metadata，RPC选项就是嵌入的RPC文件。可以直接使用/Geometric
Correction/Orthorectification/RPC Orthorectification Workflow工具进行正射校正。下面是基于无控制点对多光谱/全色数据结果进行正射校正。
（1）在Toolbox中，启动/Geometric Correction/Orthorectification/RPC Orthorectification Workflow工具。在File Selection中选择全色数据辐射定标结果。
DEM使用ENVI自带DEM。
（2）在RPC Refinement步骤中，打开Advanced面板，设置Output Piexl Size：2。
（3）在Exports面板中，选输出路径和文件名。
（4）单击Finish执行处理。
同样的方法对多光谱大气校正结果进行大气校正。
图：RPC Refinement步骤参数
四、图像融合
为了提高融合速度，将多光谱数据的储存顺序由BSQ转成BIP。具体可参考：https://www.360docs.net/doc/f414463461.html,/s/blog_764b1e9d0102vupr.html。
（1）在Toolbox中，启动/Raster Management/Convert Interleave，选择上一步中多光谱正射校正结果。如下设置参数，Convert In Place：Yes，不生成新的文件。
图：Convert File Parameters参数面板
（2）在Toolbox中，启动/Image Sharpening/NNDiffuse Pan Sharpening，分别选择多光谱和全色数据。
（3）选择输出路径和文件名。
（4）单击ok执行处理。
图：NNDiffuse Pan Sharpening参数面板
图：NND融合结果
大数据处理流程的主要环节
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的
大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素
仪器操作流程
仪器操作流程 集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#
输液泵操作流程 1.固定机器，将输液泵固定在稳定的输液架上 2.连通电源，按下电源键3～5秒 3.安装输液管 4.设定输液参数，按设置键设定参数 5.从输液管中排除气泡，先按开始键输液，将气泡排除输液管后按停止键 6.清除累剂量，按下清除键 7.输液组件扎入患者，把输液组件与患者相连 8.开始输液，按下启动键 9.输液完成，按下停止键 10.关闭电源，按下电源键3～5秒 输液泵的维护与保养 1.保持机器的清洁，用温水打湿的软布擦拭设备表面的输液液体 2.可用棉球沾75%的酒精擦拭机器外壳进行消毒，消毒后房间通风2小时 3.在擦拭前，关闭输液泵电源并切断交流连接 4.不能用类似二甲苯、丙酮或者类似的溶剂清洁输液泵，以免造成外壳腐蚀 5.每隔6个月用量筒对机器进行一次输液流量检查 6.电池耗尽衰竭时，及时更换 7.每月应当使用电池工作一次以耗尽电量，直至输液泵自动关机 8.每隔6个月需要对电池进行检查 注射泵的操作流程 1.固定系统，将注射泵固定在稳定的输液架上 2.接通电源，按下电源键 3.安装注射器，并消除注射器及其相连的输液组件中的空气 4.设置流速，通过旋转调节旋钮来调节流速
5.清除累剂量，按下清除键 6.接入患者，把输液组件与患者相连 7.开始注射，按下开始键 8.注射完成，按下停止键 9.关闭电源，按下电源键 注射泵的维护与保养 1.保持机器的清洁，用温水打湿的软布擦拭设备表面的输液液体 2.用棉球沾75%的酒精擦拭机器外壳进行消毒，消毒后房间通风2小时 3.清洗系统前，关闭电源并切断交流和直流电源连接 4.避免用类似二甲苯、丙酮或者类似的溶剂清洁注射泵，以免造成外壳腐蚀 5.每隔6个月用量筒和秒表对机器进行一次注射流量检查 6.电池耗尽衰竭时，及时更换 7.每月应当使用电池工作一次以耗尽电量，直至注射泵自动关机 8.每隔6个月需要对电池进行检查
火灾报警处理流程
车辆段火警处置程序 1. 接到火灾报警系统报警或信号时，首先记录下相关报警信息，通过火灾报警控制器的部位指示，相关人员携带对讲机等通信设备到现场进行确认。具体如下： （1）在工作时间内，车辆段(除A栋外) 发生的火灾报警由五兴物业员工通知属地单位进行确认； （2）在工作时间内，车辆段A栋发生的火灾报警时由五兴物业员工到现场进行确认。（3）在非工作日、工作日非上班时间，发生的火灾报警由五兴物业员工通知保安到现场进行确认。 2. 到达报警点确认情况后，如未发生火灾（误报）。 （1）应查清报警原因（如观察现场是否有大量粉尘、水雾滞留；气流速度是否过大；是否有高频电磁干扰；是否人员调试等）。 （2）如果环境干扰因素正常存在（如水雾滞留）或设备自身问题，应记录在案，并告知维保单位进行改进。 （3）如果干扰因素是偶然的（如办公室内人员吸烟过多、厨房内油烟致使误报、工作人员调试），应排除现场干扰因素，并对火灾报警控制器复位，消音即可，认真做好记录（误报的时间、部位、原因）。 3. 到达报警点确认情况后，如发生火灾，不要慌张，按相应流程进行处理 （1）消防控制室值班人员或保安等现场确认的人员应利用现场就近灭火器材进行灭火。（2）消防控制室接到查看人员确认的火情报告后应立即在消防联动控制盘上启动相关的消防设施，如启动消防泵、喷淋泵、气体灭火、泡沫灭火和干粉灭火设备等。并通知相关人员到现场参与灭火。 （3）报告值班室及公司领导火灾情况，上报安全部。 (4) 通过消防广播组织和引导人员疏散。 4. 如果现场反馈火情无法控制，应先请示安全部，及时拨打“119”电话报警（报警时必须明确告知起火单位、起火地点、起火原因及起火地点是否有易燃易爆物品及联系电话）。 5. 情况处理完毕后，应做好以下工作： （1）将各种消防设备回复到正常运行状态； （2）保存好消防控制设备的所有报警、灭火的原始记录； （3）认真做好记录，详细写明报警时间、报警原因、报警处理情况。
(完整版)管理信息系统数据流程图和业务流程图
1.采购部查询库存信息及用户需求，若商品的库存量不能满足用户的需要，则编制相应的采购订货单，并交送给供应商提出订货请求。供应商按订单要求发货给该公司采购部，并附上采购收货单。公司检验人员在验货后，发现货物不合格，将货物退回供应商，如果合格则送交库房。库房管理员再进一步审核货物是否合格，如果合格则登记流水帐和库存帐目，如果不合格则交由主管审核后退回供应商。 画出物资订货的业务流程图。（共10分） 2．在盘点管理流程中，库管员首先编制盘存报表并提交给仓库主管，仓库主管查询库存清单和盘点流水账，然后根据盘点规定进行审核，如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员，由库管员更新库存清单和盘点流水账。如果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表给库管员重新查询数据进行盘点。根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。（共15分）
3.“进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。主要过程：书商将采购单和新书送采购员；采购员验收，如果不合格就退回，合格就送编目员；编目员按照国家标准进行的分类编号，填写包括书名，书号，作者、出版社等基本信息的入库单；库管员验收入库单和新书，如果合格就入库，并更新入库台帐；如果不合格就退回。“售书”的流程：顾客选定书籍后，收银员进行收费和开收费单，并更新销售台帐。顾客凭收费单可以将图书带离书店，书店保安审核合格后，放行，否则将让顾客到收银员处缴费。 画出“进书”和“售书”的数据流程图。 进书业务流程：
进书数据流程：
F3.2不合格采购单 售书业务流程：
售书数据流程：
4.背景：若库房里的货品由于自然或其他原因而破损，且不可用的，需进行报损处理，即这些货品清除出库房。具体报损流程如下： 由库房相关人员定期按库存计划编制需要对货物进行报损处理的报损清单，交给主管确认、审核。主管审核后确定清单上的货品必须报损，则进行报损处理，并根据报损清单登记流水帐，同时修改库存台帐；若报损单上的货品不符合报损要求，则将报损单退回库房。 试根据上述背景提供的信息，绘制出“报损”的业务流程图、数据流程图。 报损业务流程图：（10分） 业务流程图： 数据流程图：
简析大数据及其处理分析流程
昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚
简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。
数据流程图和业务流程图案例
数据流程图和业务流程图案例 1.采购部查询库存信息及用户需求，若商品的库存量不能满足用户的需要，则编制相应的采购订货单，并交送给供应商提出订货请求。供应商按订单要求发货给该公司采购部，并附上采购收货单。公司检验人员在验货后，发现货物不合格，将货物退回供应商，如果合格则送交库房。库房管理员再进一步审核货物是否合格，如果合格则登记流水帐和库存帐目，如果不合格则交由主管审核后退回供应商。 画出物资订货的业务流程图。 2．在盘点管理流程中，库管员首先编制盘存报表并提交给仓库主管，仓库主管查询库存清单和盘点流水账，然后根据盘点规定进行审核，如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员，由库管员更新库存清单和盘点流水账。如果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表给库管员重新查询数据进行盘点。 根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。
3.“进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。主要过程：书商将采购单和新书送采购员；采购员验收，如果不合格就退回，合格就送编目员；编目员按照国家标准进行的分类编号，填写包括书名，书号，作者、出版社等基本信息的入库单；库管员验收入库单和新书，如果合格就入库，并更新入库台帐；如果不合格就退回。“售书”的流程：顾客选定书籍后，收银员进行收费和开收费单，并更新销售台帐。顾客凭收费单可以将图书带离书店，书店保安审核合格后，放行，否则将让顾客到收银员处缴费。 画出“进书”和“售书”的数据流程图。 进书业务流程： 书商采购单/新 书采购员 入库单退书单 编目员 合格新图 书 库管员 入库单 入库台帐 进书数据流程：
采购单审核 P3.1编目处理 p3.2入库单处理 p3.3供应商 F3.1采购单 F3.2不合格采购单 F3.3合格采购单F10入库单 F3.4不合格入库单 S2 图书库存情况存档 管理员 F9入库够书清单 F3.5合格入库清单 售书业务流程： 顾客 新书 收银员 收费单销售台帐 保安 未收费的 书 收费单/书 售书数据流程： 收费处理P1.1审核处理 P1.2E1顾客 F6购书单计划F1.1收费单 F1.2不合格收费单 S02S01S03S04图书库存情况存档 F4销售清单 图书销售存档 顾客需求图书情况存档 顾客基本情况存档 F4销售清单 F5顾客需求图书清单 F3顾客基本情况
数据分析程序
数据分析程序流程图
数据分析程序 1 目的 确定收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，评价和持续改进质量管理体系的有效性。 2 适用范围 本程序适用于烤烟生产服务全过程的数据分析。 3 工作职责 3.1 分管领导：负责数据分析结果的批准。 3.2 烟叶科：负责数据分析结果的审核。 3.3 相关部门：负责职责范围内数据的收集和分析。 4 工作程序 4.1 数据的分类 4.1.1 烟用物资采购发放数据：烟用物资盘点盘存、烟用物资需求、烟用物资采购、烟用物资发放、烟用物资分户发放、烟用物资供应商等相关数据。 4.1.2 烤烟生产收购销售数据。 4.1.3 烟叶挑选整理数据：烟叶挑选整理数据。 4.1.4 客户满意：烟厂（集团公司）和烟农满意度测量数据和其他反馈信息。 4.1.5 过程和质量监测数据：产购销过程各阶段检查数据及不合格项统计等。 4.1.6 持续改进数据。 4.2 数据的收集 4.2.1 烟用物资采购数据的收集 a) 烟草站于当年10月底对当年烟用物资使用情况进行收集，对库存情况进行盘点，并填写烟用物 资盘点情况统计表保存并送烟叶科； b) 储运科于当年10月底前将烟用物资库存情况进行盘点，送烟叶科； c) 储运站于当年挑选结束后对库存麻片、麻绳、缝口绳进行盘点，据次年生产需要，制定需求计 划表，送烟叶科。 d) 烟草站于当年10月底据次年生产需求填报烟用物资需求表，上报烟叶科，烟叶科据烟用物资需 求和库存盘点情况，拟定烟用物资需求计划，报公司烤烟生产分管领导批准； e) 烟叶科将物资采购情况形成汇总表，送财务科、报分管领导； f) 烟叶科形成烟用物资发放情况登记表，归档、备案； g) 烟草站形成烟用物资分户发放情况表，烟草站备案。 4.2.2 烤烟产购销数据的收集 a) 烟用物资采购数据收集完成后，由烟叶科填报《烟用物资采购情况汇总表》，于管理评审前上 报分管领导和经理。 b) 烤烟生产期间，烟草站每10天向烟叶科上报《烤烟生产情况统计表》，烟叶科汇总后定期上报 公司领导层。对所收集的进度报政府或上级部门时，必须由分管领导签字后才能送出。
管理信息系统数据流程图和业务流程图和E-R图.
1. 采购部查询库存信息及用户需求, 若商品的库存量不能满足用户的需要, 则编制相应的采购订货单, 并交送给供应商提出订货请求。供应商按订单要求发货给该公司采购部, 并附上采购收货单。公司检验人员在验货后,发现货物不合格, 将货物退回供应商,如果合格则送交库房。库房管理员再进一步审核货物是否合格, 如果合格则登记流水帐和库存帐目, 如果不合格则交由主管审核后退回供应商。 画出物资订货的业务流程图。 (共 10分 2.在盘点管理流程中,库管员首先编制盘存报表并提交给仓库主管,仓库主管查询库存清单和盘点流水账,然后根据盘点规定进行审核,如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员,由库管员更新库存清单和盘点流水账。如果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表给库管员重新查询数据进行盘点。 根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。 (共 15分
3. “进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。主要过程:书商将采购单和新书送采购员; 采购员验收,如果不合格就退回, 合格就送编目员;编目员按照国家标准进行的分类编号,填写包括书名,书号,作者、出版社等基本信息的入库单;库管员验收入库单和新书,如果合格就入库,并更新入库台帐;如果不合格就退回。“售书”的流程:顾客选定书籍后, 收银员进行收费和开收费单, 并更新销售台帐。顾客凭收费单可以将图书带离书店,书店保安审核合格后,放行,否则将让顾客到收银员处缴费。 画出“进书”和“售书”的数据流程图。 进书业务流程:
进书数据流程: F3.2不合格采购单售书业务流程:
售书数据流程: 4. 背景 :若库房里的货品由于自然或其他原因而破损,且不可用的,需进行报损处理, 即这些货品清除出库房。具体报损流程如下: 由库房相关人员定期按库存计划编制需要对货物进行报损处理的报损清单, 交给主管确认、审核。主管审核后确定清单上的货品必须报损,则进行报损处理, 并根据报损清单登记流水帐,同时修改库存台帐;若报损单上的货品不符合报损要求,则将报损单退回库房。
业务流程图与数据流程图的比较知识讲解
业务流程图与数据流程图的比较
业务流程图与数据流程图的比较 一、业务流程图与数据流程图的区别 1. 描述对象不同 业务流程图的描述对象是某一具体的业务; 数据流程图的描述对象是数据流。 业务是指企业管理中必要且逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一系列相关的活动。在系统调研时, 通过了解组织结构和业务功能, 我们对系统的主要业务有了一个大概的认识。但由此我们得到的对业务的认识是静态的, 是由组织部门映射到业务的。而实际的业务是流动的, 我们称之为业务流程。一项完整的业务流程要涉及到多个部门和多项数据。例如, 生产业务要涉及从采购到财务, 到生产车间, 到库存等多个部门; 会产生从原料采购单, 应收付账款, 入库单等多项数据表单。因此, 在考察一项业务时我们应将该业务一系列的活动即整个过程为考察对象, 而不仅仅是某项单一的活动, 这样才能实现对业务的全面认识。将一项业务处理过程中的每一个步骤用图形来表示, 并把所有处理过程按一定的顺序都串起来就形成了业务流程图。如图 1 所示, 就是某公司物资管理的业务流程图。
数据流程图是对业务流程的进一步抽象与概括。抽象性表现在它完全舍去了具体的物质, 只剩下数据的流动、加工处理和存储; 概括性表现在它可以把各种不同业务处理过程联系起来,形成一个整体。从安东尼金字塔模型的角度来看, 业务流程图描述对象包括企业中的信息流、资金流和物流, 数据流程图则主要是对信息流的描述。此外, 数据流程图还要配合数据字典的说明, 对系统的逻辑模型进行完整和详细的描述。 2. 功能作用不同
业务流程图是一本用图形方式来反映实际业务处理过程的“流水帐”。绘制出这本流水帐对于开发者理顺和优化业务过程是很有帮助的。业务流程图的符号简单明了, 易于阅读和理解业务流程。绘制流程图的目的是为了分析业务流程, 在对现有业务流程进行分析的基础上进行业务流程重组, 产生新的更为合理的业务流程。通过除去不必要的、多余的业务环节; 合并重复的环节;增补缺少的必须的环节; 确定计算机系统要处理的环节等重要步骤, 在绘制流程图的过程中可以发现问题, 分析不足, 改进业务处理过程。 数据流程分析主要包括对信息的流动、传递、处理、存储等的分析。数据流程分析的目的就是要发现和解决数据流通中的问题, 这些问题有: 数据流程不畅, 前后数据不匹配, 数据处理过程不合理等。通过对这些问题的解决形成一个通畅的数据流程作为今后新系统的数据流程。数据流程图比起业务流程图更为抽象, 它舍弃了业务流程图中的一些物理实体, 更接近于信息系统的逻辑模型。对于较简单的业务, 我们可以省略其业务流程图直接绘制数据流程图。 3. 基本符号不同 (1)业务流程图的常用的基本符号有以下六种, 见图 2 所示。 (2)数据流程图的基本符号见图 3 所示
大数据数据分析方法、数据处理流程实战案例
数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。
在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多用户使用的情况，可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据，就可以做这样的判断了。
火灾处理流程及主机操作
第一部分消防报警控制系统讲解 火灾报警控制系统按照功能可以分为火灾自动报警和消防联动控制。前者的功能是在发现火情后，发出声、光报警信号并指示出发生火警的部位，便于扑灭；后者的功能是在火灾自动报警系统发现火情后，自动启动诸于消防泵、喷淋泵等各种联动设备，实施灭火，避免火灾蔓延。从二者的不同功能可看出它们是密不可分的。 火灾报警联动控制系统 数字火灾报警系统
第二部分火灾处理流程 一、消防控制室的日常管理制度 1．消防控制室必须昼夜24小时设专人值班，值班人员应坚守岗位，严禁脱岗，未经专业培训的无证人员不得上岗。 2．值班人员要认真学习消防法律、法规，学习消防专业知识。熟练掌握消防设备的性能及操作规程，提高消防技能。 3．值班时间严禁睡觉、喝酒，不得聊天、打私人电话，不准在控制室内会客，严禁无关人员触动、使用室内设备。 4．严密监视设备运行状况，遇有报警要按规定程序迅速、准确处理，做好各种记录，遇有重大情况要及时报告。 5．未经公安消防机构同意不得擅自关闭火灾自动报警、自动灭火系统 二、消防控制室火灾事故紧急处理程序 消防控制室值班人员在接到火警显示后，应保持镇定、不得慌乱，并按照相应的处理程序进行工作. 图1-1 消防控制室火灾事故紧急处理程序流程图
（一）消防控制室火灾事故紧急处理程序： 1．接到控制设备报警显示后，应首先在系统报警点位置平面图中核实报警点所对应的部位； 2．消防控制室一名值班人员或通知安保人员迅速赶到报警部位核实情况，自动消防系统操作人员在控制室内随时准备实施系统操作； 3．值班人员和安保人员现场核实报警部位确实起火后，应立即通知消防控制室，自动消防系统操作人员应将系统联动控制装置调整到自动状态，并立即拨打电话“ll9”，向公安消防机构报警，说明发生火灾的单位名称、座落地点、起火部位、联系电话等基本情况； 4．报警后，消防控制室一名值班人员应利用火灾事故广播系统通知有关部门和有关人员组织疏散和自救工作； 5．消防控制室的自动消防系统操作人员要监视系统的运行状态，保证火灾情况下建筑自动消防设施的正常运行。 (二）消防控制室火警误报处理程序： 1．接到控制设备报警显示后，应首先在保护区域的建筑平面图中核实报警点所对应的部位； 2．消防控制室一名值班人员或通知安保人员持通讯工具和灭火器，迅速赶到报警部位核实情况，自动消防系统操作人员留在控制室内随时准备实施系统操作； 3．值班人员或安保人员在现场核实为火警误报时，应及时通知消防控制室，留在消防控制室的自动消防系统操作人员应将系统恢复到正常工作状态，并在值班记录中对误报的时间、部位、原因及处理情况进行详细的记录； 4．消防控制室值班人员应及时将系统误报的原因及处理情况向上级领导汇报。 5．消防控制室工作人员应熟悉火灾事故紧急事故处理程序，并应定期进行演练，达到熟练掌握的程度。具体来说是具备四个能力：消除火灾隐患能力、扑救初期火灾能力、组织引导疏散逃生能力、消防宣传教育能力
火灾报警控制器报警处理流程
火灾报警控制器报警处理流 程 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
火灾报警控制器报警处理步骤 火灾报警控制器是触发火灾消防系统的仪器；即当火灾发生时，预先在保护位置设置的温感器或者烟感探测到高温或者烟雾信号，将信号发送到控制柜，控制柜可以手动或者自动反馈信号到信号阀上，触发消防设备报警发出类似于救护车急救发出或者其他的报警声。 如遇到火灾报警控制器发出报警我们应按如下流程处理： 1、接到火灾报警系统报警或信号时，首先记录下相关报警信息，通过火灾 报警控制器的部位指示，相关人员携带对讲机等通信设备到现场进行确认。 2、在控制器上按下消音键，做好相关记录，撒下报警器上自己打印的报名信息纸片，并保留存好。 3、现场到达报警点确认情况后，如未发生火灾视为误报，查明误报原因并对火灾报警控制器进行手动复位（按下“复位”操作按钮后，出现输入密码框此时按四下向右方向键即可），并做好记录。 4、到达报警地点确认情况后，如发生火灾，切莫惊慌，应立即通知控制室值班人员，并利用现场就近的灭火器材进行初期灭火；控制室值班人员接到火情确认后立即通知相关人员赶赴现场进行灭火，并报告安环部及公司领导。 5、如果现场反馈火情无法控制，应先请示公司领导，及时拨打“119”电话报警（报警时必须明确告知起火单位、起火地点、起火原因及起火地点是否有易燃易爆物品及联系电话），向消防部门求援，进行现场灭火。 6、情况处理完毕后，应将火灾报警控制器进行复位，认真做好记录。 注：火灾报警控制器运行必须要有监控，每班次要有运行情况记录，出现有故障无法消除，经常性误报或者乱报等异常情况时，应及时通知相关部门进行维修，并做好维修处理记录，各分机的密码（在生产现场的）为四个右方向键，
火灾报警控制器报警处理流程
火灾报警控制器报警处理步骤火灾报警控制器是触发火灾消防系统的仪器；即当火灾发生时，预先在保护位置设置的温感器或者烟感探测到高温或者烟雾信号，将信号发送到控制柜，控制柜可以手动或者自动反馈信号到信号阀上，触发消防设备报警发出类似于救护车急救发出或者其他的报警声。 如遇到火灾报警控制器发出报警我们应按如下流程处理： 1、接到火灾报警系统报警或信号时，首先记录下相关报警信息，通过火灾报警 控制器的部位指示，相关人员携带对讲机等通信设备到现场进行确认。 2、在控制器上按下消音键，做好相关记录，撒下报警器上自己打印的报名信息纸片，并保留存好。 3、现场到达报警点确认情况后，如未发生火灾视为误报，查明误报原因并对火灾报警控制器进行手动复位（按下“复位”操作按钮后，出现输入密码框此时按四下向右方向键即可），并做好记录。 4、到达报警地点确认情况后，如发生火灾，切莫惊慌，应立即通知控制室值班人员，并利用现场就近的灭火器材进行初期灭火；控制室值班人员接到火情确认后立即通知相关人员赶赴现场进行灭火，并报告安环部及公司领导。 5、如果现场反馈火情无法控制，应先请示公司领导，及时拨打“119”电话报警（报警时必须明确告知起火单位、起火地点、起火原因及起火地点是否有易燃易爆物品及联系电话），向消防部门求援，进行现场灭火。 6、情况处理完毕后，应将火灾报警控制器进行复位，认真做好记录。 注：火灾报警控制器运行必须要有监控，每班次要有运行情况记录，出现有故障无法消除，经常性误报或者乱报等异常情况时，应及时通知相关部门进行维修，并做好维修处理记录，各分机的密码（在生产现场的）为四个右方向键，主机密码（在应急指挥中心红房子里面的）为2222,严禁擅自改动密码或屏蔽相关报警信息。
数据流程与业务流程的区别
数据流程与业务流程的区别.txt21春暖花会开！如果你曾经历过冬天，那么你就会有春色！如果你有着信念，那么春天一定会遥远；如果你正在付出，那么总有一天你会拥有花开满圆。 一、不同之处 1. 描述对象不同 业务流程图的描述对象是某一具体的业务; 数据流程图的描述对象是数据流。 业务是指企业管理中必要且逻辑上相关的、为了完成某种管理功能的一系列相关的活动。在系统调研时, 通过了解组织结构和业务功能, 我们对系统的主要业务有了一个大概的认识。但由此我们得到的对业务的认识是静态的, 是由组织部门映射到业务的。而实际的业务是鞫 ? 我们称之为业务流程。一项完整的业务流程要涉及到多个部门和多项数据。例如, 生产 业务要涉及从采购到财务, 到生产车间, 到库存等多个部门; 会产生从原料采购单, 应收付账款, 入库单等多项数据表单。因此, 在考察一项业务时我们应将该业务一系列的活动即整个过程为考察对象, 而不仅仅是某项单一的活动, 这样才能实现对业务的全面认识。将一项业务处理过程中的每一个步骤用图形来表示, 并把所有处理过程按一定的顺序都串起来就形成了业务流程图。如图 1 所示, 就是某公司物资管理的业务流程图。 数据流程图是对业务流程的进一步抽象与概括。抽象性表现在它完全舍去了具体的物质, 只剩下数据的流动、加工处理和存储; 概括性表现在它可以把各种不同业务处理过程联系起来,形成一个整体。从安东尼金字塔模型的角度来看, 业务流程图描述对象包括企业中的信息流、资金流和物流, 数据流程图则主要是对信息流的描述。此外, 数据流程图还要配合数据字典的说明, 对系统的逻辑模型进行完整和详细的描述。 2. 功能作用不同 业务流程图是一本用图形方式来反映实际业务处理过程的“流水帐”。绘制出这本流水帐对于开发者理顺和优化业务过程是很有帮助的。业务流程图的符号简单明了, 易于阅读和理解业务流程。绘制流程图的目的是为了分析业务流程, 在对现有业务流程进行分析的基础上进行业务流程重组, 产生新的更为合理的业务流程。通过除去不必要的、多余的业务环节; 合并重复的环节; 增补缺少的必须的环节; 确定计算机系统要处理的环节等重要步骤, 在绘制流程图的过程中可以发现问题, 分析不足, 改进业务处理过程。 数据流程分析主要包括对信息的流动、传递、处理、存储等的分析。数据流程分析的目的就是要发现和解决数据流通中的问题, 这些问题有: 数据流程不畅, 前后数据不匹配, 数据处理过程不合理等。通过对这些问题的解决形成一个通畅的数据流程作为今后新系统的数据流程。数据流程图比起业务流程图更为抽象, 它舍弃了业务流程图中的一些物理实体, 更接近于信息系统的逻辑模型。对于较简单的业务, 我们可以省略其业务流程图直接绘制数据流程图。 3. 基本符号不同
大数据处理培训：大数据处理流程
大数据处理培训：大数据处理流程 生活在数据裸奔的时代，普通人在喊着如何保护自己的隐私数据，黑心人在策划着如何出售个人信息，而有心人则在思考如何处理大数据，数据的处理分几个步骤，全部完成之后才能获得大智慧。 大数据处理流程完成的智慧之路： 第一个步骤叫数据的收集。 首先得有数据，数据的收集有两个方式： 第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面？就是因为他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时候，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。 第二个方式是推送，有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环，可以
将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心里面。 第二个步骤是数据的传输。 一般会通过队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来，只好排好队，慢慢处理。 第三个步骤是数据的存储。 现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么？就是因为它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以需要存储下来。 第四个步骤是数据的处理和分析。 上面存储的数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。 比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事，就是通过对人们的购买数据进行分析，发现了男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒，这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。 第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。 检索就是搜索，所谓外事不决问Google，内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎，因此人们想寻找信息的时候，一搜就有了。 另外就是挖掘，仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了，还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索，当搜索某个公司股票的时候，该公司的高管
火灾等突发事件应急处理预案及处理流程图
火灾等突发事件应急处理预案及处理流程图 1.0突发性事件处理流程 1.1迅速报告：发生事件后立即向主管部门汇报，经请示后报110处置（紧急情况下可先报110），同时按程序向当地相关部门和主管部门逐级报告。 1.2现场处置：总指挥（或副总指挥）应迅速赶到现场，判明情况，做出紧急部署。各组迅速到位，按责任分工，迅速开展工作。 1.3现场维护：组织人员维护现场秩序，劝阻围观群，设置警戒线，保护现场，控制局面。 1.4按警并引导进入现场：敏于观察，注意发现问题，配合公安机关和相关部门开展事件的调查取证工作，控制违法犯罪嫌疑人。 1.5做好接待、安抚工作：按规定与来访者对话，做好政治思想工作，稳定情绪，正面引导，积极化解矛盾，将影响和损失减少到最低程度。 1.6加强信息收集：配合公安机关调查取证。 1.7处理善后：成立善后工作小组妥善处理善后事宜，积极消防机关工作。 2.0火灾等突发事件应急处理预案及处理。 2.1立即报告主管部门。 2.2如火势较大，迅速拨打“119”报警，报警时讲清楚起火方位、名称、地点、火警情况及由何种物质引起的火灾等。 2.3派人在通往发生火灾地点的主要路口等候，引导消防车从最快的路线进入火场，并提供水源地点，同时立即组织力量抢救伤者和贵重
物品，以最快的速度救出被围困人员，做好疏散人群的工作，并及时切断电源及煤气总开关等，避免火灾的蔓延、扩大； 2.4利用灭火器或消防器材进行灭火，尽可能把火灾扑灭在初级阶段，以减少损失； 2.5维护好火场秩序，严禁无关人员进入火场； 2.6救火原则：先救人，后救火，先隔离火源后灭火。 3.0火灾等突发事件应急处理流程图
新手学习-一张图看懂数据分析流程
新手学习：一张图看懂数据分析流程? 1.数据采集 ? 2.数据存储 ? 3.数据提取 ? 4.数据挖掘 ? 5.数据分析 ? 6.数据展现 ? 7.数据应用 一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程： 1、业务建模。 2、经验分析。 3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。
作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1.数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如：Omniture中的P rop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。 在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送;而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。(W ebtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低)。
当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。 在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储 无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： 数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。 生产数据库及数据仓库系统如何存储数据，名称、含义、类型、长度、精度、是否可为空、是否唯一、字符编码、约束条件规则是什么。 接触到的数据是原始数据还是ETL后的数据，ETL规则是什么。 数据仓库数据的更新更新机制是什么，全量更新还是增量更新。
大数据分析和处理的方法步骤
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足
大数据数据分析方法 数据处理流程实战案例
方法、数据处理流程实战案例时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。
在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多