数据处理流程

数据处理流程
数据处理流程

数据处理流程1.1作业管理

建立作业:

选中作业:

1.2水准设置

说明:往测为一条水准线路,返测为另一条水准线路,两条线路保存在同一个文件中。(强烈推荐)

说明:如果往返测分别为两个不同的文件,则分多次导入,

每次选中两个文件(往返测文件)。(不推荐,麻烦)

数据弹出时,证明有外业数据超限:

某些情况下,需要导出平差文件:

平差文件格式

1.5计算

首先检核往返测数据是否合格。

往返测数据合格后,与设计高差进行对比,判断点位稳定情况。CPIII点的高程选用设计院第四期的成果。

高差检核全部合格后,证明点位稳定,选择全部CPIII点进行约束平差。

这时提出输入已知点,已知点格式如下:

平差后的格式如下:

下拉平差报告,找到中视点平差报告,中视点平差报告应注意以下两点:

(1)、是否入库应为:是,若为否,则证明此中视点仅有一次观测,则证明在测量过程中往测或返测漏断面或点号编制不一致,漏测时应现场补测,点号不一致时,应修改为一致点号。

(2)、Δh应小于2mm,若不满足小于2mm,则证明测量过程可能存在粗差。需要补测或核实是否有点号错误。因此再次

强调,测量过程中点号是个极为重要的问题。

中视点报告检查无误后,输出成果,计算结束。

1.6成果处理

将输出成果与设计院成果进行对比,判定路基的稳定情况,发现断面不一致或测量错误的,及时进行现场的补测,切记数据及时处理,否则随着数据的积累,内业工作量巨大。

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

气象站点数据插值处理流程

注:下面的为之前做的方法(7-以后不用做),里面的参数与现在的有出入,自己找到区域内站点,插值过程如下。 气象站点数据插值处理流程 1气象站点数据整理 Excel格式,第一行输入字段名称,包括站点名称、x经度(lon)、y纬度(lat)、平均气温、平均风速、相对湿度、平均日照时数。其中经纬度需换算为度的形式,其它数据换算为对应单位。 2excel气象数据转为shape格式的矢量点数据插值分析 (1)打开Arcgis,添加excel气象站点数据。打开LC_Ther10-11_16m合并_warp_裁剪BIL1.00_cj重采样6066_经纬度.img,打开边界.shp,三个应该能叠加在一起 (2)在arcgis内容列表中右键单击excel表,选择“显示XY数据”,设置X、Y字段为表中对应经-x、纬-y度字段,编辑坐标系,设置为气象站点经纬度获取时的坐标系,这里为地理坐标系WGS84。(图中错了,按上述,要不就换下一下XY对应的经纬度试一试看看形状对就可以了) (3)导出为shape格式的点数据。右键单击上一个步骤中新生成的事件图层,单击“数据-导出数据”。需注意导出数据的坐标系应选择“此图层的源数据”。

(4)设置Arcgis环境。在“地理处理”菜单下单击“环境”,在环境设置窗口中选择“处理范围”,选择一个处理好的遥感数据(LC_Ther10-11_16m合并_warp_裁剪BIL1.00_cj重采样6066_经纬度.img,主要是参考该遥感数据的行数和列数)。再选择“栅格分析”,按下图设置插值的分辨率为“0.0045”,掩膜文件设置为边界2/LC_Ther10-11_16m合并_warp_裁剪BIL1.00_cj重采样6066_经纬度.img。注意:生成出来的是否有坐标系,插值-环境-输出坐标系-与**相同 (5)气象站点数据插值。在toolbox中选择工具箱“Spatial Analyst————反距离权法”,默认12个数据参与运算,“Z值字段”分别选择平均风速、平均气温、相对湿度,直接输出,不要改输出路径名字。再导出数据。在差值分析界面最下栏也有环境,进去设置,注意经纬度显示位置是经纬度投影的投影坐标系,UTM不能用 (6)数据转换为image格式。上步骤中得到的插值栅格数据是Arcgis格式的栅格格式(grid格式),该格式envi识别不了。右键单击插值数据选择“数据—导出数据”,设置导出数据格式为image。 (7)再用envi claas 转换为UTM投影 (8)UTM 设置参数:datum:(原来为North America 1927)改为为WGS84, zone 49。 E: 719614.2770 N: 4100314.6180 X/Y PIXEL: 16.0 meter output x size: 8723 output y size: 6066

(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:

气象资料业务系统(MDOS)操作平台业务流程汇总

气象资料业务系统(MDOS 操作平台业务流程一、地面自动站观测资料上传 按业务规定上传国家级测站实时地面气象分钟数据文件、小时数据文件、日数据文件、日照数据文件、 (辐射数据文件。 每日定时观测后, 登录 MDOS 平台查看本站数据完整性, 对缺测时次及时补传。 二、疑误信息处理与反馈 台站配置应值班手机,用于接收台站疑误信息短信;值班手机要保证 24小时开机,手机号码变动应及时向省级管理部门上报。 台站对疑误信息的反馈包括定时反馈、被动反馈和更正数据反馈。 (1定时反馈:在每日定时观测后,登录 MDOS 操作平台,查询本站国家站和区域站未处理疑误信息并反馈。保证疑误数据在下一次定时观测前完成反馈。 A:国家站数据质控信息处理——台站处理与反馈——台站未处理 B:区域站数据质控信息处理——台站处理与反馈——台站未处理 台站级数据处理:处理并反馈省级提交给台站的疑误查询信息。包括 3种处理流程: 流程 1:确认数据无误→处理完成。 流程 2:确认数据错误→修正(给出修改值→处理完成。流程 3:批量数据为缺测→处理完成。 (2被动反馈:收到疑误信息短信和电话后,实时登录 MDOS 操作平台反馈; 接到显性错误短信后, 先核对显性错误数据值, 检查相应观测仪器, 查明可能引起出现错误数据的原因, 并及时进行相关数据处理和观测仪器维护等工作。对省级转交台站

处理的疑误信息, 及时查明原因, 通过 MDOS 操作平台进行数据处理和反馈。台站在 收到疑误信息 12小时之内完成反馈。守班时段应急响应期间, 接收到疑误短信或电话后 1小时内进行反馈。 (3更正数据反馈:对台站本地更正过的数据要及时向省级进行反馈,更正报时效内的数据既可通过“ MDOS 数据查询与质疑”功能主动填报反馈, 也可发送更正报 进行修改;时效外的数据可通过 MDOS 平台的“数据查询与质疑”进行修改。 三、台站变动登记 包括变动信息登记(名称,台站号,级别,观测时间,机构,位置,要素, 仪器,障碍物,守班,其他 ,图像、观测记录和规范。 四、台站附加信息登记 (1备注信息登记,通过选择记录年月,事件类型,填入具体内容后,点击即可完成登记。 (2若该台站同一时间同一事件类型已经有记录内容,选择记录年月,事件类型后,具体内容文本框会显示已经填写登记的内容,用户可以直接修改后提交。 (3一般备注事件,本月天气气候概况,图像、观测记录和规范操作参照纪要信息登记方法。 五、产品下载与保存 A 、 J 文件在 MDOS 平台“功能菜单”中的“产品制作与数据服务”下的“ A 、 J 、 Y 文件管理”模块中下载。 每月 6号前将下载后的 A 、 J 文件上传至 10.79.3.18/xj/zdzh/目录下,上传后的文件如有变更请及时进行更新。

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具,数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求,需要考虑的问题主要包括下面几个方面: (1)业务边界:有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 (2)数据边界:有哪些业务数据需要接入大数据分析平台,具体的包括哪些表,表结构如何,表间关系如何(区别于传统模式)。 (3)功能边界:提供哪些功能,不提供哪些功能,必须明确界定,该部分详见需求分析; 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式,决定了大数据平台的架构和设计,因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面: 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点,决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境,否则在后续的项目实施过程中,必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境,因此前期需求分析阶段,必须根据数据规模和性能需求,构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

气象数据处理流程

气象数据处理流程1.数据下载 1.1.登录中国气象科学数据共享服务网 1.2.注册用户 1.3.选择地面气象资料 1.4.选择中国地面国际交换站日值数据 选择所需数据点击预览(本次气象数据为:降水量、日最高气温、日最低气温、平均湿度、辐射度、积雪厚度等;地区为:黑龙江省、吉林省、辽宁省、内蒙古) 下载数据并同时下载文档说明 1.5.网站数据粘贴并保存为TXT文档 2.建立属性库 2.1.存储后的TXT文档用Excel打开并将第一列按逗号分列 2.2.站点数据处理 2.2.1.由于站点数据为经纬度数据 为方便插值数据设置分辨率(1公里)减少投影变换次数,先将站点坐标转为大地坐标并添加X、Y列存储大地坐标值后将各项数据按照站点字段年月日合成总数据库 (注意:数据库存储为DBF3格式,个字段均为数值型坐标需设置小数位数) 为填补插值后北部和东部数据的空缺采用最邻近法将漠河北部、富锦东部补齐2点数据。

2.2.2.利用VBA程序 Sub we() i = 6 For j = 1 To 30 Windows("").Activate Rows("1:1").Select Field:=5, Criteria1:=i Field:=6, Criteria1:=j Windows("").Activate Rows("1:1").Select Windows("book" + CStr(j)).Activate Range("A1:n100").Select Range("I14").Activate ChDir "C:\Documents and Settings\王\桌面" Filename:="C:\Documents and Settings\王\桌面\6\" & InputBox("输入保存名", Title = "保存名字", "20070" + CStr(i) + "0" + CStr(j)), _ FileFormat:=xlDBF4, CreateBackup:=False SaveChanges:=True Next j End Sub 将数据库按照日期分为365个文件 3.建立回归模型增加点密度 由于现有的日辐射值数据不能覆盖东三省(如图),需要对现有数据建模分析,以增加气象数据各点密度。 已有数据10个太阳辐射站点,为了实现回归模型更好拟合效果,将10个样本全部作为回归参数。利用SPSS软件建模步骤:

大数据分析教程——制作数据报告的流程

大数据分析教程——制作数据报告的流程 上图中可以很清楚的看到,一个数据报告(副本)依据需求不同,有普通难度(蓝->橙->绿->红),也有英雄难度(蓝->橙->绿+黄->红),这次我们先讲普通难度的攻略,英雄难度放到下次讲。普通难度的数据报告要经历7个步骤:Step 1:目标确定 这一步在工作中通常是由你的客户/上级/其他部门同事/合作方提出来的,但第一次的数据报告中,需要你自己来提出并确定目标。 选择目标时,请注意以下几点: 1、选择一个你比较熟悉,或者比较感兴趣的领域/行业; 2、选择一个范围比较小的细分领域/细分行业作为切入点; 3、确定这个领域/行业有公开发表的数据/可以获取的UGC内容(论坛帖子,用户点评等)。 逐一分析上面三个注意点:

1、选择熟悉/感兴趣的领域/行业,是为了保证你在后续的分析过程中能够真正触及事情的本质——这一过程通常称为洞察——而不是就数字论数字; 2、选择细分领域/行业作为切入点,是为了保证你的报告能够有一条清晰的主线,而非单纯堆砌数据; 3、确定公开数据/UGC内容,是为了保证你有数据可以分析,可以做成报告,你说你是个军迷,要分析一下美国在伊拉克的军事行动与基地组织恐怖活动之间的关系……找到了数据麻烦告诉我一声,我叫你一声大神…… 不管用什么方法,你现在有了一个目标,那么就向下个阶段迈进吧。 Step 2:数据获取 目标定下来了,接下来要去找相应的数据。如果你制定目标时完全遵循了第一步的三个注意点,那么你现在会很明确要找哪些数据。如果现在你还不确定自己需要哪些数据,那么……回到第一步重来吧。 下面我总结一下,在不依赖公司资源,不花钱买数据的情况下,获取目标数据的三类方法: 1、从一些有公开数据的网站上复制/下载,比如统计局网站,各类行业网站等,通过搜索引擎可以很容易找到这些网站。举例:要找汽车销量数据,在百度输入“汽车销量数据查询”关键字,结果如下:

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

气象数据处理流程

气象数据处理流程 1.数据下载 1.1. 登录中国气象科学数据共享服务网 1.2. 注册用户 1.3. 1.4. 辐射度、1.5. 2. 2.1. 2.2. 2.2.1. 为方便插值数据设置分辨率(1公里)减少投影变换次数,先将站点坐标转为大地坐标 并添加X、Y列存储大地坐标值后将各项数据按照站点字段年月日合成总数据库 (注意:数据库存储为DBF3格式,个字段均为数值型坐标需设置小数位数) 为填补插值后北部和东部数据的空缺采用最邻近法将漠河北部、富锦东部补齐2点数据。 2.2.2.利用VBA程序 Sub we() i = 6

For j = 1 To 30 Windows("chengle.dbf").Activate Rows("1:1").Select Selection.AutoFilter Selection.AutoFilter Field:=5, Criteria1:=i Selection.AutoFilter Field:=6, Criteria1:=j Cells.Select Selection.Copy Workbooks.Add ActiveSheet.Paste Windows("chengle.dbf").Activate ", Title = " 3. 利用 3.1. 3.2. 选择分析→回归→非线性回归 3.3. 将辐射值设为因变量 将经度(X)和纬度(Y)作为自变量,采用二次趋势面模型(f=b0+b1*x+b2*y+b3*x2+b4*x*y+b5*y2)进行回归,回归方法采用强迫引入法。 如图,在模型表达式中输入模型方程。 在参数中设置参数初始值

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。

气象大数据资料

1 引言 在气象行业内部,气象数据的价值已经和正在被深入挖掘着。但是,不能将气象预报产品的社会化推广简单地认为就是“气象大数据的广泛应用”。 大数据实际上是一种混杂数据,气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据,包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。 传统的”气象数据“,地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上,基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。“大数据应用”与目前的气象服务有所不同,前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”,后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。 “大数据的核心就是预测”,这是《大数据时代》的作者舍恩伯格的名言。天气和气候系统是典型的非线性系统,无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。人们常说的南美丛林里一只蝴蝶扇动几下翅膀,会在几周后引发北美的一场暴风雪这一现象,形象地描绘了气象科学的复杂性。运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说,目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。 现在,气象行业的公共服务职能越来越强,面向政府提供决策服务,面向公众提供气象预报预警服务,面向社会发展,应对气候发展节能减排。这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的处理。

气象大数据应该在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒。 2 大数据平台的基本构成 2.1 概述 “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。 从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘(SaaS),但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库(PaaS)和云存储、虚拟化技术(IaaS)。 大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征,包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时,会涉及到更多维度,比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战,因为需要考虑非常多的因素。 气象行业的数据情况则更为复杂,除了“机器生成”(可以理解为遥测、传感设备产生的观测数据,大量参与气象服务和共享的信息都以文本、图片、视频等多种形式存储,符合“大数据”的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、

大数据分析报告中常用地10种图表及制作过程

数据分析中常用的10 种图表 1 折线图 折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。 表 1 家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1 月684513984252 2 月336616688265 3 月437916094282 4 月611811565194 5 月29197842126 6 月224911863189 200 150 冰箱100电视 50电脑 1月2月3月4月5月6月 图 1数点折线图 300 250 200电脑 150电视 100 冰箱50 1月2月3月4月5月6月 图 2 堆积折线图 100% 80% 电脑 60% 40%电视 20%冰箱 0% 1月2月3月4月5月6月 图 3 百分比堆积折线图 2柱型图

柱状图主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、 圆柱图、圆锥图和棱锥图。 200150 冰箱 100电视50电脑 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 4 二维圆柱图 3堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。 300250200电脑150电视100冰箱 500 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 5 堆积柱形图 100%80%139 160 115 60%166 78 118 电脑40%45 18 电视 19667949冰箱 20% 68 61290% 3343221月2月 3月 4月5月 6月 图6 百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比,该图的目的 是强调每个数据系列的比例。 4线-柱图

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。

anusplin软件操作说明及气象数据处理

气象数据处理方法:spss和Excel 一、下载原始txt数据中的经纬度处理:将度分处理成度,Excel处 理 首先除以100,处理成小数格式,这里第一个实际是52度58分, 在Excel中用公式:=LEFT(O2,FIND(".",O2)-1)+RIGHT(O2,LEN(O2)-FIND(".",O2))/60 需注意: 当为整数时,值为空,这时需查找出来手动修改,或者将经纬度这一列的小数位改成两位再试试,可能好使(这个我没尝试) 第二步: 将经纬度转换成投影坐标,在arcgis实现 将Excel中的点导入arcgis,给定坐标系为wgs84地理坐标,然后投影转换成自己定义的等面积的albers投影(因为anusplina软件需要投影坐标,这里转换成自己需要的坐标系)

第三步:spss处理 将下载的txt数据导入spss之后,编辑变量属性,删掉不需要的列,然后将最后需要的那些变量进行数据重组 本实验下载的数据是日均温数据,全国800+个站点2012年366天的数据。相当于有800+ * 366行数据 1.变量 变量属性:变量属性这里的设置决定了在SPLINA这个模块中输入数据的格式,本实验spss处理的气象数据的格式统一用这个:(A5,2F18.6,F8.2,F8.2),一共5列。 即:台站号,字符串,5位; 经纬度:都是浮点型,18位,6个小数位 海拔:浮点型,8位,2个小数位 日均温:浮点型,8位,2个小数位

2.数据重组,将个案重组成变量: 后几步都默认就行: 重组之后结果:变成了800+行,370列,就相当于数据变成了:行代表每个站点,列是代表每一天的数据。

气象数据质量控制方法

数据质量控制方法 1. 数据质量检查的内容 地面气象要素上传文件的各要素值的质量控制以实时检查为主,检查内容包括气候学界限值检查、气候极值检查、数据内部一致性检查和数据时间一致性检查。 (1)气候学界限值检查:指从气候学的角度不可能发生的要素值,观测记录应在气候学界限值之内的检查 (2)气候极值检查:指气象记录是否是超气候极值的检查。气候极值是指在固定地点的气象台站在一定的时间范围内出现概率很小的气象记录 (3)内部一致性检查:指同一时间观测的气象要素记录之间的关系必须符合一定规律的检查 (4)时间一致性检查:指对气象记录变化是否在一定的时间范围内变化具有特定的规律的检查

内部一致性 内部一致性对地面观测数据而言,即为要素间一致性,它是基于一个观测点内同一时刻所测得的要素之间或多或少有点相关的事实,对某些有物理特征关联的气象要素间是否一致进行检测。例如:水汽压、露点温度与气温和相对湿度的一致性,海平面气压与本站气压和气温的一致性,小时内极值出现时间只能是从本小时内 时间一致性 大多数气象要素(除风、降水量和蒸发量外)都是连续变化的,它们随时间的变化应该是连续的,在一定的时间间隔,同一要素的前后波动应是在一定范围内。建立各要素的每分钟和每小时的最大变化值表

数据质量检查流程及质量控制码的确定 数据质量检查的顺序是:气候学界限值检查、气候极值检查、内部一致性检查、时间一致性检查 (1)与气候学界限值比较,观测记录不在气候学界限值范围内的,其数据定性为错误,数据作缺测处理,质量控制码为6 (2)与该月累年极端值比较,观测记录不在气候极值范围内的,其数据定性为“可疑”,质量控制码为1 (3)用气温、相对湿度计算水汽压、露点温度,用本站气压计算海平面气压,计算值应与观测记录一致,若不一致时,用计算值代替观测值。代替后的观测值按正确对待,相应质量控制码为6,若原数据为缺测,相应质量控制码为8 (4)小时内极值出现时间不在本小时内时,出现时间按缺测处理,质量控制码为6 (5)当前小时值与前一小时值比较,超过小时最大变化值的,该当前值定性为“可疑”,质量控制码为1,此值参与下一小时的比较 (6)本站气压、气温、相对湿度、最大风速、极大风速、地面温度、草面温度的小时极值与该小时内的极值出现时间的分钟值应该一致。出现极值与分钟值矛盾时,该时极值定性为“可疑”,质量控制码为1。出现时间与记录时间矛盾时,出现时间按缺测处理,质量控制码为6 (7)小时降水量与小时内分钟降水量之和不相等时,在没有人工干预时,将分钟降水量全部定性为“可疑”,质量控制码为1;若进行人工干预,能够确定正确值,则用正确值代替小时降水量或分钟降水量,质量控制码为6,小时值正确但不能给出正确的分钟值时,可将

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

文档-气象站点数据插值处理流程

气象站点数据插值处理流程 1气象站点数据整理 Excel格式,第一行输入字段名称,包括站点名称、x经度(lon)、y纬度(lat)、平均气温、平均风速、相对湿度、平均日照时数。其中经纬度需换算为度的形式,其它数据换算为对应单位。 2excel气象数据转为shape格式的矢量点数据插值分析 (1)打开Arcgis,添加excel气象站点数据。打开LC_Ther10-11_16m合并_warp_裁剪BIL1.00_cj重采样6066_经纬度.img,打开边界.shp,三个应该能叠加在一起 (2)在arcgis内容列表中右键单击excel表,选择“显示XY数据”,设置X、Y字段为表中对应经、纬度字段,编辑坐标系,设置为气象站点经纬度获取时的坐标系,这里为地理坐标系WGS84。 (3)导出为shape格式的点数据。右键单击上一个步骤中新生成的事件图层,单击“数据-导出数据”。需注意导出数据的坐标系应选择“此图层的源数据”。 (4)设置Arcgis环境。在“地理处理”菜单下单击“环境”,在环境设置窗口中选择“处理范围”,选择一个处理好的遥感数据(LC_Ther10-11_16m合并_warp_裁剪BIL1.00_cj重采样6066_经纬度.img,主要是参考该遥感数据的行数和列数)。再选

择“栅格分析”,按下图设置插值的分辨率为“0.0045”,掩膜文件设置为边界2/LC_Ther10-11_16m合并_warp_裁剪BIL1.00_cj重采样6066_经纬度.img。注意:生成出来的是否有坐标系,插值-环境-输出坐标系-与**相同 (5)气象站点数据插值。在toolbox中选择工具箱“Spatial Analyst————反距离权法”,默认12个数据参与运算,“Z值字段”分别选择平均风速、平均气温、相对湿度,直接输出,不要改输出路径名字。再导出数据。在差值分析界面最下栏也有环境,进去设置,注意经纬度显示位置是经纬度投影的投影坐标系,UTM不能用 (6)数据转换为image格式。上步骤中得到的插值栅格数据是Arcgis格式的栅格格式(grid格式),该格式envi识别不了。右键单击插值数据选择“数据—导出数据”,设置导出数据格式为image。 (7)再用envi claas 转换为UTM投影 (8)UTM 设置参数:datum:(原来为North America 1927)改为为WGS84, zone 49。 E: 719614.2770 N: 4100314.6180 X/Y PIXEL: 16.0 meter output x size: 8723 output y size: 6066

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