任务3数据与数据流程分析
数据分析的基本流程和步骤
数据分析的基本流程和步骤随着信息时代的到来，数据已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
在这个数据爆炸的时代，如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为了一项重要的技能。
数据分析作为一种强大的工具，可以帮助我们理解数据背后的故事，为决策提供支持。
在本文中，我们将介绍数据分析的基本流程和步骤。
1.明确问题：数据分析的第一步是明确问题。
在开始分析之前，我们需要明确要解决的问题是什么。
例如，我们可能想了解某个产品的销售情况，或者分析用户的购买行为。
明确问题有助于我们制定合适的分析方案。
2.收集数据：数据分析的第二步是收集数据。
数据可以来自各种渠道，例如企业内部的数据库、互联网上的公开数据、用户调查等。
在收集数据时，我们需要确保数据的准确性和完整性。
3.数据清洗：在收集到数据后，我们需要对数据进行清洗。
数据清洗是指去除数据中的错误、重复或缺失的部分，以确保数据的质量。
清洗数据可以使用各种工具和技术，例如数据清洗软件、编程语言等。
4.数据探索：数据清洗后，我们可以开始对数据进行探索。
数据探索是指通过可视化、统计分析等方法，深入了解数据的特征和规律。
通过数据探索，我们可以发现数据中的趋势、异常值等信息。
5.数据建模：在数据探索的基础上，我们可以开始建立数据模型。
数据模型是一个数学或统计模型，用于描述数据之间的关系和规律。
常用的数据建模方法包括回归分析、聚类分析、决策树等。
6.模型评估：建立数据模型后，我们需要对模型进行评估。
模型评估是指通过各种指标和方法，评估模型的准确性和可靠性。
评估模型的好坏可以帮助我们判断模型是否适用于解决当前的问题。
7.模型应用：在模型评估通过后，我们可以将模型应用于实际问题中。
模型应用可以帮助我们预测未来的趋势、做出决策等。
通过模型应用，我们可以将数据分析的结果转化为实际行动。
8.结果解释：最后一步是对数据分析的结果进行解释。
结果解释是指将数据分析的结果以清晰、易懂的方式呈现给他人。
通过结果解释，我们可以将数据分析的成果分享给他人，促进决策的制定和实施。
数据分析的步骤和流程
数据分析的步骤和流程数据分析是指通过对收集到的数据进行整理、分析、解释和展示，从中获取有价值的信息和见解的过程。
它在各个领域中都扮演着重要的角色，帮助人们做出决策、发现问题并提供解决方案。
本文将介绍数据分析的一般步骤和流程。
一、明确问题和目标在进行数据分析之前，首先需要明确问题和目标。
这可以通过与相关利益相关者进行沟通和交流来完成。
明确问题和目标有助于指导数据分析的方向和方法选择。
二、数据收集和整理数据收集是数据分析的第一步。
它涉及到从各种来源获取相关数据。
数据可以是结构化的（如数据库或电子表格中的数据），也可以是非结构化的（如文本数据或社交媒体上的数据）。
在收集数据之后，需要对其进行整理和清理，以确保数据的准确性和一致性。
三、探索性数据分析探索性数据分析是对数据进行初步分析和探索的过程。
它包括计算数据的基本统计量，如平均值、中位数、标准差等，以及绘制图表和可视化数据。
通过探索性数据分析，可以对数据的分布情况、异常值和相关性等进行初步了解。
四、假设检验和推断统计假设检验和推断统计是用来验证和推断数据之间的差异或联系是否具有统计学意义的方法。
它包括选择适当的统计检验方法，设置假设和显著性水平，计算统计指标，以及解读和推断结果。
通过假设检验和推断统计，可以对数据中的差异进行验证，并进行科学的推断。
五、建立预测模型建立预测模型是对数据进行预测和模拟的过程。
它基于历史数据和变量之间的关系，通过建立数学或统计模型来进行预测。
常见的预测模型包括回归分析、时间序列分析和机器学习等。
通过建立预测模型，可以对未来的趋势进行预测，并进行决策支持。
六、结果呈现和解释结果呈现和解释是将数据分析结果以清晰和易懂的方式呈现给相关利益相关者的过程。
它可以通过制作图表、编写报告和进行演示等方式来完成。
结果呈现和解释的目的是让相关利益相关者能够理解和使用数据分析的结果，从而做出相应的决策。
七、反思和改进数据分析的最后一步是反思和改进。
数据分析工作流程
数据分析工作流程数据分析工作流程是指将大量的数据进行收集、整理、分析和解释的一系列步骤。
在现代商业和科学界，数据分析工作流程被广泛应用于解决问题、做出决策和发现趋势。
它帮助组织和个人从数据中提取有价值的信息，并基于这些信息制定战略和计划。
1. 问题定义：首先，数据分析工作流程的第一步是明确问题或目标。
这包括确定需要解决的具体问题、目标和期望的结果。
一个明确定义的问题将有助于确定需要收集和分析的数据类型以及适用的方法和技术。
2. 数据收集：在问题定义之后，数据分析工作流程的下一步是收集相关的数据。
这可以是来自各种渠道和来源的结构化和非结构化数据，包括数据库、日志文件、调查问卷、社交媒体等。
数据的质量和准确性对于后续的分析至关重要，因此应该注意确保数据的可靠性和完整性。
3. 数据清洗：一旦数据被收集，接下来的步骤是数据清洗。
这涉及检查数据的完整性、删除重复项、处理缺失值、解决异常值等。
数据清洗是确保数据准确性和一致性的重要步骤，以便进行后续的分析。
4. 数据分析：在数据清洗之后，下一步是应用各种分析技术和模型来揭示数据中潜在的模式、关联和趋势。
这可以包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
数据分析是数据分析工作流程中最重要的阶段，它有助于提取有关数据的洞察力，并从中获得有价值的信息。
5. 结果解释：在数据分析阶段之后，即使产生了有价值的信息，也需要对结果进行解释。
解释结果有助于确定数据模式和趋势对于问题解决的意义，并提供评估和推断的基础。
结果解释是数据分析工作流程中的关键步骤，可以为决策者提供有关结果的洞察和建议。
6. 报告和可视化：最后，将数据分析的结果以报告和可视化的形式呈现给相关利益相关者。
这可以是基于统计图表、图表和表格的可视化呈现，也可以是通过书面报告、演示文稿等方式进行呈现。
报告和可视化是将数据分析结果传达给决策者和利益相关者的重要方式，它有助于更好地理解数据的含义和影响。
综上所述，数据分析工作流程是一个系统、有序的过程，旨在从大量的数据中提取有关问题的信息并制定相关的战略和计划。
《管理信息系统》第5章习题答案.docx
参考答案思考题1.什么叫系统分析？系统分析的任务是什么？答：系统分析就是依据系统的思想，把复杂的对象分解成简单的组成部分，并找出这些部分之间的关系。
管理信息系统分析的任务是在系统详细调查的基础上，对组织内部的管理状况和信息处理过程进行分析，在系统分析完成之后，提出新系统的逻辑方案。
其主要任务是：详细调查、用户需求分析、业务流程分析和数据流程分析、提出新系统的逻辑模型、编写系统分析报告。
2.简述系统分析包含的主要过程及每一过程的主要内容。
答：系统分析阶段的工作步骤主要有：（1）详细调查和分析用户需求：在系统分析阶段，则应在初步调查的基础上，进一步系统地收集组织有关信息，分析用户需求，明确系统分析的目标。
（2）组织结构、管理功能与业务流程分析：在详细调查的基础上，用图表和文字对现行系统进行描述；（3）数据流程分析：主要包括对信息的产生、流动、处理与存储的分析; （4）确定初步的逻辑模型：在进一步明确新系统开发目标的基础上，通过对现行系统的分析和优化，确定出新系统的逻辑功能结构；（5）编制系统分析报告：对详细调查结果和以上分析的结果采用图表进行描述，辅Z以适当的文字说明，就构成了系统分析报告。
3.详细调查有什么特点？它与初步调查的区别是什么？答：详细调查是要了解现行系统中信息处理的具体情况，而不是系统的外部情况，是要弄清现行系统的基本逻辑功能及信息流程，其重点在于调查分析系统内部功能结构，包括组织结构、业务流程、数据流程、数据存储及其组成等。
详细调查的细致程度比初步调查要高得多, 工作量也大，参加的人也多，而且要有一些熟悉现行系统业务和管理工作的人员参加。
详细调查与初步调查的对比初步调查详细调查目的为可行性分析提供依据为确定新系统的逻辑模型提供依据内容（1）原系统的概况（2）原系统的总体功能（3）原系统存在的问题（4）新系统的开发条件与约束条件（1）原系统的详细情况和具体结构（2）原系统的功能层次结构（3）原系统存在问题的具体情况以及改进途径（4）原系统的信息流程、数据结构以及业务处理方法详细程度粗略详细工作量小大4.简述系统调查的内容及其方法。
完整的数据分析工作流程
完整的数据分析工作流程数据分析工作流程是指在进行数据分析过程中所遵循的一系列步骤和方法，旨在帮助分析师准确地了解数据，并从中提取有价值的信息。
一个完整的数据分析工作流程包括数据收集、数据清洗、数据探索、数据建模和结果解释等环节，下面将详细介绍每个环节的具体步骤。
一、数据收集数据收集是数据分析的第一步，其主要目的是获取需要分析的数据。
数据可以来自各种来源，包括数据库、文本文件、传感器、网络等。
在数据收集阶段，分析师需要明确分析的问题和目标，然后选择合适的数据源进行数据提取。
此外，还需要对数据进行初步的探索和了解，确保数据的质量和完整性。
二、数据清洗数据清洗是数据分析中至关重要的一步，其主要目的是处理数据中的噪声、缺失值、异常值等问题，确保数据的准确性和可靠性。
在数据清洗过程中，分析师需要进行数据清洗、数据转换、数据归一化等操作，以便为后续的数据分析做好准备。
三、数据探索数据探索是数据分析的核心环节，其主要目的是通过可视化、统计分析等手段对数据进行深入挖掘，发现数据之间的关系和规律。
在数据探索过程中，分析师可以使用各种数据分析工具和算法，例如相关性分析、聚类分析、分类分析等，以深入理解数据的特征和结构。
四、数据建模数据建模是数据分析的重要步骤，其主要目的是根据已有的数据建立预测模型或分类模型，用于对未知数据进行预测和分类。
在数据建模过程中，分析师需要根据业务需求选择合适的建模方法和算法，并利用训练集对模型进行训练和调优，确保模型的准确性和鲁棒性。
五、结果解释结果解释是数据分析的最后一步，其主要目的是对数据分析的结果进行解释和总结，向决策者或相关人员提供分析报告和建议。
在结果解释过程中，分析师需要清晰地表达分析结果、数据特征、模型评价等内容，以便相关人员理解和利用分析结果做出正确的决策。
综上所述，一个完整的数据分析工作流程包括数据收集、数据清洗、数据探索、数据建模和结果解释等环节，每个环节都有其特定的目的和步骤，需要分析师细心和耐心地进行操作，以确保数据分析的准确性和有效性。
数据分析的流程
数据分析的流程数据分析是指对收集到的数据进行整理、分析和解释的过程。
它可以帮助我们更好地理解数据所蕴含的信息，从而为决策提供有力的支持。
在进行数据分析时，通常需要经历以下几个步骤。
首先，我们需要明确分析的目的和问题。
在开始数据分析之前，我们需要明确自己的分析目的是什么，需要解决的问题是什么。
只有明确了分析的目的和问题，我们才能有针对性地进行数据收集和分析，避免盲目地进行数据分析而得不到实质性的结果。
其次，我们需要进行数据的收集和整理。
数据的收集可以通过调查问卷、实地观察、数据库查询等方式进行，而数据整理则是指对收集到的数据进行清洗、筛选和整理，以便后续的分析使用。
数据的质量和完整性对后续的分析结果有着重要的影响，因此在这一步骤中需要特别注意数据的准确性和完整性。
接着，我们需要进行数据的探索性分析。
在这一步骤中，我们可以利用统计学方法和可视化工具对数据进行探索，了解数据的基本特征和规律。
通过对数据的分布、相关性、异常值等方面进行分析，可以帮助我们更好地理解数据，为后续的深入分析做好准备。
然后，我们可以进行数据的建模和分析。
在这一步骤中，我们可以利用统计学方法、机器学习算法等工具对数据进行建模和分析，从而揭示数据内在的规律和趋势。
通过建立合适的模型和进行有效的分析，我们可以得到对问题的深入理解和有力的支持，为决策提供参考。
最后，我们需要对分析结果进行解释和总结。
在得到分析结果后，我们需要对结果进行解释，说明分析的结论和建议。
同时，还需要对整个数据分析的流程进行总结，总结分析的过程和方法，指出分析中存在的不足和改进的方向，为后续的数据分析工作提供经验和借鉴。
总的来说，数据分析的流程包括明确分析目的和问题、数据的收集和整理、探索性分析、建模和分析、结果的解释和总结。
通过严谨的数据分析流程，我们可以更好地理解数据，发现数据所蕴含的信息，为决策提供更有力的支持。
数据分析的流程
数据分析的流程数据分析的流程是指通过收集、整理、处理、分析和解释数据来获取有关特定问题的有用信息的过程。
下面是数据分析的一般流程，包括以下几个步骤：1. 确定问题或目标：首先需要明确问题或目标，即要解决的具体问题或达到的目标。
这有助于指导后续的数据收集和分析工作。
2. 数据收集：在这一步骤中，需要收集数据以回答问题或实现目标。
数据可以来自各种来源，包括调查、实验、传感器、数据库等。
数据收集需要确保数据的准确性和完整性。
3. 数据整理：收集到的数据往往是分散的、杂乱的和不一致的。
在这一步骤中，需要对数据进行整理和清洗，包括去除重复值、处理缺失值、校正错误值等，以使数据适合后续的分析工作。
4. 数据处理：数据处理是将原始数据转化为可处理的形式，包括数据转换、规范化、聚合等。
具体操作可以包括计算总数、平均值、标准差等统计指标，进行排序、筛选等。
5. 数据分析：在这一步骤中，需要使用适当的分析方法和工具来分析数据，并从中提取有用的信息。
常用的分析方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
分析的结果可以以表格、图表、可视化等形式呈现。
6. 解释和中意见：在分析数据之后，需要解释分析结果，并根据结果给出相应的建议或决策。
解释和中意见需要结合相关背景知识和领域专业知识，确保分析结果的可解释性和实用性。
7. 结果呈现：最后一步是将分析结果以适当方式呈现给相关人员。
这可以是报告、演示文稿、可视化图表等形式。
结果的呈现应该简明扼要、易于理解，以便相关人员能够快速获得有关信息并做出相应决策。
以上是常见的数据分析的流程，不同的问题和项目可能会有些差别。
数据分析的过程是一个循环迭代的过程，需要不断地根据问题和结果进行调整和改进。
最终目标是通过数据分析获取有价值的信息并支持决策和行动。
大数据分析的基本步骤和流程(Ⅲ)
大数据分析的基本步骤和流程随着信息技术的不断发展，大数据已经成为当今社会最重要的资源之一。
通过大数据分析，企业可以更好地了解消费者需求，优化生产和供应链，提高效率和降低成本。
但是，要有效地进行大数据分析，需要经过一系列的基本步骤和流程。
本文将探讨大数据分析的基本步骤和流程，以帮助读者更好地了解如何进行大数据分析。
数据收集和整合大数据分析的第一步是数据收集和整合。
数据可以来自各种渠道，包括传感器、社交媒体、交易记录等。
在收集数据时，需要确保数据的准确性和完整性。
同时，还需要将不同来源的数据整合在一起，以便进行后续的分析。
这一步骤需要使用各种数据收集工具和技术，如ETL（抽取、转换、加载）工具、数据集成平台等。
数据清洗和预处理收集和整合数据后，下一步是进行数据清洗和预处理。
大数据往往包含大量的噪音和错误数据，需要进行清洗和修复。
在数据清洗过程中，需要识别和删除重复数据、缺失值和异常值。
同时，还需要对数据进行标准化和转换，以便进行后续的分析。
这一步骤需要使用数据清洗工具和算法，如数据挖掘和机器学习算法。
数据存储和管理清洗和预处理后，数据需要存储和管理起来。
大数据往往包含海量的数据，需要使用适当的存储和管理技术来进行有效的管理。
常见的大数据存储技术包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）等。
同时，还需要进行数据安全和权限管理，以保护数据的机密性和完整性。
数据分析和建模数据存储和管理完毕后，下一步是进行数据分析和建模。
数据分析是大数据分析的核心步骤，通过分析数据可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
数据分析的方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
在进行数据分析时，需要选择合适的算法和模型，以便准确地分析数据。
数据可视化和解释数据分析和建模完成后，需要将分析结果进行可视化和解释。
数据可视化是将数据以图形化的形式呈现，以便更直观地理解和解释数据。
同时，还需要对分析结果进行解释，以便向决策者和利益相关者传达分析结果。
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数据流图的分层结构
通常情况下数据流程图分三个主要层次。
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数据流图的分层结构
顶层
顶层的顶层数据流程图只需指明处理与有关外 部实体之间的信息交换关系就可以了，无须考 虑内部的处理、存储、信息流动问题。
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任务3 数据与数据流程分析
态度目标
1.培养学生独立解决问题的能力。 2.培养学生良好的逻辑思维能力、严谨的学风、科学的态 度、独立思考和创新意识。 3.培养学生细心认真的工作习惯、协作共处的团队精神和 客户交流的能力。
4.树立克服困难的信心。
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任务3 数据与数据流程分析
把数据在现行系统内部的流动、存储与变 换的情况抽象出来，考察实际业务的信息 流动模式。
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3.2 数据流分析
2.常用的三类数据流图基本成分的符号
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3.2 数据流分析
3. 数据流图基本成分
外部实体: 本系统或子系统之外的人和单位，都被列为外 部实体。
数据流：是数据载体的一种表现形式，用于说明数据的 流动方向及其名称。由一组确定的数据组成。
数据处理（处理逻辑）:表示对数据的加工处理，它把流 入的数据流转换为流出的数据流。
数据流程分析主要包括对信息的流动、变 换、存贮等的分析，其目的是尽量地发现 数据流动中存在的问题，并找出加以解决 的方法，优化数据流程。
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3.1 调查数据的汇总分析
数据流程调查的内容
收集原系统全部输入单据（如入库单、收据、凭证）、输出报 表和数据存储介质（如账本、清单）的典型格式。
弄清各环节上的处理方法和计算方法。 在上述各种单据、报表、账本的典型样品上或用附页注明制作
数据收集的渠道（数据的来源）主要有现行的 组织机构；现行系统的业务流程；现行的决策 方式；各种报表、报告、图示。
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3.1 调查数据的汇总分析
1. 数据汇总
数据汇总是一项较为繁杂的工作,为使数据汇总 能顺利进行,通常将它分为如下几步： 数据分类编码
将系统调查中所收集到的数据资料,按业务过程 进行分类编码,按处理过程的顺序排放在一起。
现有的数据流分析多是通过分层的数据流图(Data Flow Diagram,简称DFD)来实现的。其具体的做法是:按业务流 程图理出的业务流程顺序,将相应调查过程中所掌握的数据处 理过程,绘制成一套完整的数据流图,一边整理绘图,一边核对 相应的数据和报表、模型等。如果有问题,则定会在这个绘图 和整理过程中暴露无疑。
数据存储:是数据的仓库，表示系统产生的数据存放的地 方。
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数据流程图的绘制
绘制数据流程图的原则
数据流图依据“自顶向下、从左到右、由粗到细、逐步 求精”的基本原则进行绘制。
(1)识别系统的输入和输出。 (2)从输入端至输出端画数据流和加工，并同时加上数据存储。 (3)加工的分解“由外向里”进行分解。 (4)数据流的命名，名字要确切，能反映整体。 (5)各种符号布置要合理，分布均匀，尽量避免交叉线。 (6)先考虑稳定态，后考虑瞬间态。
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3.2 数据流分析
数据流图只反映数据流向、数据加工和逻辑 意义上的数据存储，不反映任何数据处理的技术 过程、处理方式和时间顺序，不反映判断与控制 条件等技术问题，只从逻辑功能上讨论问题，因 此，数据流图的绘制过程，就是系统的逻辑模型 的形成过程。
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3.2 数据流分析
数据流程图（Data Flow Diagram，DFD）是一种能全面地描 述系统数据流程的主要工具，它用一组 符号来描述整个系统中信息的全貌，综 合地反映出信息在系统中的流动、处理 和存储情况。
Hale Waihona Puke 153.2 数据流分析1. 数据流程图的特征
抽象性：指的是数据流程图把具体的组织机构、 工作场所、物质流都去掉，只剩下信息和数据存 储、流动、使用以及加工情况。
概括性：则是指数据流程图把系统对各种业务的 处理过程联系起来考虑，形成一个总体。
分层性：数据流图有自顶向下的各层组成，便于 认识问题和解决问题。
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3.1 调查数据的汇总分析
2. 数据分析
（1）围绕系统目标进行分析 （2）弄清信息源周围的环境 （3）围绕现行的业务流程进行分析 （4）数据特征分析
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3.2 数据流分析
有关数据分析的最后一步就是对数据流的分析。即把数据在 组织(或原系统)内部的流动情况抽象地独立出来,舍去了具体 组织机构、信息载体、处理工作、物资、材料等,单从数据流 动过程来考查实际业务的数据处理模式。数据流分析主要包 括对信息的流动、传递、处理、存储等的分析。
任务3 数据与数据流程分析
3.1 调查数据的汇总分析 3.2 数据流分析 3.3 数据字典 3.4 新系统逻辑方案的建立 3.5 编制系统分析阶段的文档
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任务3 数据与数据流程分析
项目工作任务
1.学籍管理系统数据分析的方法。 2.学籍管理系统数据流的分析与数据流图的绘制。 3.学籍管理系统数据字典的建立。 4.编写学籍管理系统的系统分析报告。
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任务3 数据与数据流程分析
知识目标
通过该项目实施，使学生重点掌握数据 流程的表示方法，包括数据字典的建立方 法和描述流程处理的逻辑工具，学会编写 系统分析报告。
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任务3 数据与数据流程分析
技能目标
1.能根据实际问题进行系统的数据分析。 2.会根据具体问题进行数据流的分析与绘 制数据流图。 3.会根据具体问题建立数据字典。
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3.1 调查数据的汇总分析
1. 数据汇总
数据汇总是一项较为繁杂的工作,为使数据汇总 能顺利进行,通常将它分为如下几步： 数据完整性分析 将所有原始数据和最终输出数据分类整理出来 确定数据的字长和精度
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3.1 调查数据的汇总分析
2. 数据分析
数据的汇总只是从某项业务的角度对数据进行 了分类整理,还不能确定收集数据的具体形式以及整 体数据的完备程度、一致程度和无冗余的程度。因 此还需对这些数据作进一步的分析。
单位、报送单位、存放地点、发生频度（如每月制作几张）、 发生的高峰时间及发生量等。 在上述各种单据、报表、账册的典型样品上注明各项数据的类 型数字、字符）、长度、取值范围（指最大值和最小值）。
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3.1 调查数据的汇总分析
数据收集
数据收集工作量很大，故要求系统研制人员应 耐心细致地深入实际，协同业务人员收集与系 统有关的一切数据。