数据质量评价模型的建立和实现

数据质量评价模型的建

立和实现

文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-

[摘要] 本文提出了数据质量评价模型、质量校验与评价方法，论述了“数据质量分析评价系统”的程序实现流程、总体结构及功能，介绍了系统的关键技术及进一步的研究方向。

[关键词] 质量模型质量检验质量评价

数据作为一种资源，是支撑信息化建设和应用的主体，根据“进去的是垃圾,出来的也是垃圾”这条原理,为了支持正确决策,就要求我们所管理的数据可靠,没有错误,能够准确地反映采油厂的实际情况。胜利采油厂数据中心存放了5千万条的数据，还在以每天2万条的速度加载，如何使这些海量数据在生产管理、科学研究、企业决策中发挥应有作用，使用户能用、敢用、愿用，使数据真正为企业服务，这是几乎所有信息化企业亟需迫切解决的问题。为解决数据质量问题，各种管理手段、技术手段和新的数据评价体系不断被应用在数据的采集和加工过程中。

一、数据质量评价模型的提出背景

采油厂的数据资源具有:横跨专业多，数据采集密度大、频度高，数据处理流程复杂等特点，为了保证数据的可用性，数据管理人员在客户端、服务器端均设置了数据质量审核规则，但是依然不可避免存在比例较高的数据质量问题，典型的有记录不全、数据遗漏、数据错误、多义字段、矛盾值、违背业务规则、无法关联等。产生数据问题的根本原因可以归结为以下几个方面:

1.没有从数据资源的战略高度对数据质量进行统一完整的定义，导致数据的分析评估没有统一可靠的标准；

2.数据质量还停留在定性评价,不能实现精确的量化评价，只是在业务需要某个数据时,才到库里去手动统计,无法动态记录某个单位、某个月的真实数据质量发生情况,导致数据质量考核缺乏可信的数据依据,大大影响考核力度;

3.没有一个能同时面对用户、专业部门、数据管理人员的可视化的数据质量监控评价平台,三方无法共享一个平台,共同实行数据管控一体化,导致业务规则的变更滞后,问题数据在库中的长期滞留;

4.也许有了N个业务模型,但是没有把它放到时间轴上去控制流程,导致实际生产中应该发生的活动的部分生产数据遗漏；

虽然影响采油厂数据质量的原因是多方面的，但主要的原因还是集中在管理、制度和数据采集加工规范化方面。对于如何通过管理、制度、标准和流程来控制数据质量,提高数据可信度,我们提出建立采油厂统一的数据质量分析评价模型，使用管理手段和技术手段相结合的办法,建立一套完善的数据定义、控制、评估流程，依托科学严谨的数据监督和质量控制体系持续地改进数据质量。

二、数据质量分析评价模型构成

构成数据质量分析评估模型的要素分别为:基础模型、数据质量辅助模型、数据质量定义模型、数据质量控制模型、数据质量评价模型。

1.基础模型。基础模型部分是整个模型框架的支撑核心部分，其他质量模型的定义和控制必须以基础模型中的计划和标准为依据。基础模型主要是映射、定义数据采集标准,上载分单位的采集计划,同时纳入了约束规则定义规范、控制规则定义规范、模板定义规范。

数据标准:分两部分,一部分是直接映射应用中的标准，例如源数据库标准;另一部分是针对新增应用库和项目库标准的定义规范,包括代码定义标准、数据项定义标准(例如是取英文还是汉语拼音,取几个字符）、值域定义标准等等新增表准的建立规范；

采集计划:采集单位的每月上载的日度、月度、年度的采集计划;

约束规则定义规范:主要描述质量定义模型中的语法构成；

控制规则定义规范:针对服务器负载和采集表的及时性要求建立的后台执行过程的控制方式的使用说明;

2.数据质量定义模型。数据质量定义模型的建立实现了以基础模型为前提对数据质量的统一规范的定义,是数据质量分析评价的依据和基础。数据质量定义模型可以使用质量特性描述。数据质量特性归纳为数据的一致性、数据的准确性、数据的完整性、数据的及时性4个关键特性。

(1)数据的一致性。数据一致性,包括源系统之间同一数据是否一致,源数据与抽取的数据是否一致，数据中心内部各处理环节数据是否一致等。例如:单井基础信息、油井日数据中的单元代码应该和本年度的单元代码表保持一致;05应用库中抽取的数据项要与源头库保持一致等等。

一致性的量化评价指标:字段一致率、表间字段一致率、表间记录一致率。

(2)数据的准确性。数据准确性,包括数据源是否准确、数据值域是否符合业务规则和客观事实、编码映射关系是否准确、处理逻辑是否准确等。例如:作业日记的数据应该来源于作业队而不是采油队;一天的生产时间最大不可能超过24小时;水井干线压力要介于0～40兆帕之间。

准确性的量化评价指标：准确率、差错率、问题字段个数、问题记录覆盖率

(3)数据的及时性。数据及时性，包括数据处理(获取、整理、加载等)的及时性，数据异常检测的及时性，数据处理更新的及时性等,例如:一口井油转水了,采集单位没有及时更改数据,不仅会影响队到矿,矿到厂的产量，更会影响厂到局的产量和油水井数,而且取自于该源数据的所有应用系统今天的诊断决策都会发生偏差。数据滞后的更新将严重影响生产的正常化。

及时性的量化评价指标:采集项目及时率;单位入库及时率

(4)数据的完整性。数据的完整性，包括数据源是否完整、数据取值是否完整、实体类型、属性特征、维度取值是否完整等。例如:要完成井筒的计算机屏幕再现,它所包含的数据包括钻井数据、固井数据、套管数据、井径测井数据、井斜数据等等,这里边存在多个数据源情况,如果数据源不完整,或者套管数据中缺失数据项下深或者壁厚,井筒就不可能完整成像。

完整性的量化评价指标：字段缺失数、缺失记录覆盖率、计划完成率。

3.数据质量控制模型。数据质量控制模型以数据质量定义模型为基础，按照定义的检查范围和时间以自动或手工方式完成对数据质量的检查工作。在质量控制过程中违反了数据质量定义的，视为数据质量问题，数据质量问题直接通过数据质量的关键特性和指标反映出来。数据质量控制模型的控制内容表现在:对数据检查对象、数据检查频度、数据检查时间、数据检查方式等方面进行控制。

(1)数据检查对象:是指根据采集计划设定需要检查的用户、专业数据表、数据库实体。

(2)数据检查频度;是指根据数据表的采集计划和实际发生的频度，设定存储过程的检查执行频率。

(3)数据检查时间:是指根据每日生产应用的密集时间以及数据发生到采集入库的密集时间,综合设定一个检查开始执行的时刻。

(4)数据检查方式:是指执行检查过程的方式可以由后台过程自动控制，每间隔2小时自动检查一次;也可以由人工干预手动检查，任意时刻都可以执行检查（当然尽量选择数据库流量比较低的时候）。

4.数据质量评价模型

数据质量评价模型，是以数据质量定义模型为依据，由数据质量控制模型操控执行，根据反馈的质量检查结果表，评议出数据质量的关键指标，实现对数据质量的量化诊断和评价。

数据质量分析评价模型功能核心是,通过对基础模型中的采集计划和质量定义模型中的约束规则的处理,由控制模型调用可以实现检查分析的后台存储过程在实体库中执行检查,形成查询结果，再由分析程序进行分析、计算、分类、汇总,生成反映采集计划完成情况和数据质量量化指标的结果,存储到分析结果表中,从前台调用这个分析结果表,就可以生成一份详尽的反映数据质量问题各类量化指标的数据质量分析评估报告,展现所评估实体库的数据入库的及时率、数据上报的完整性、数据采集的一致性、数据入库的准确率。

5.数据质量辅助管理模型

数据质量辅助管理包括报告模版管理、权限管理、数据库资源占用情况等等。

三、数据质量评价模型的在《数据质量评价系统》中的实现

1.系统模块构成图

数据库采用三层框架结构，数据层用于存储各种质量标准数据、检查与评价过程数据及结果数据，逻辑层用于质量检查的各种逻辑处理，表现层是通过用户界面将检验与评价结果以用户易懂的可视化方式表达出来。

2.程序实现流程图

四、结论及建议

在分析数据质量模型及质量检验工作流程的基础上，“数据质量分析评价系统”实现了在同一平台下从分析方案制定、质量检查、质量评价、评估报告生成、错误信息反馈整个工作流程，从而提高了数据质量分析与评价的自动化水平，满足大批量数据质量控制需要，实现了对数据采集的完整性、及时性、准确性、一致性等关键指标进行量化分析和评价。

各类环境要素评价方法-综合污染指数

精心整理培训资料—2 各类环境要素评价方法一、环境空气质量评价 1、评价标准执行国家《环境空气质量标准》（GB3095-1996）和修改单（环发[2001]1号）规定的浓度限值 Coi—i项空气污染物的环境质量标准限值。 n—计入空气污染综合指数的污染物项数。根据全省各地空气污染的状况和特征，结合空气常规监测项目情况，计入空气污染综合指数的参数为空气质量常规监测的二氧化硫、二氧化氮、总悬浮颗粒物或可吸入颗粒物，12个城市将可吸入颗粒物监测结果计入综合污染指数,其他市、县、区以总悬浮颗粒物监测结果计算空气污染综合指数。

⑵空气质量达标评价由单项污染物水平和级别以及综合的空气质量级别进行评价，其中年均单项污染物级别由环境空气质量的年均值标准确定；综合的空气质量级别的确定为最差一个单项污染物级别即为空气质量级别。达到国家空气质量二级标准（一级和二级）为达标，超过二级标准（三级和劣三级）为超标。其中一级为空气接近良好背景水平的优级，二级为空气有一定程度的污染物存在但影响程度尚可接受的合格水平，三级为空气污染已经达到危害性程度，劣三级为空气污染相当严重。 ⑶污染负荷系数法为： 1 2 9：00 3、降水评价方法降水酸度（pH值）以pH=5.60作为划分酸雨界限，一般将pH<5.60的降水称为酸雨。用降水pH 年均值和酸雨出现的频率评价酸雨状况。三、沙尘暴评价（总站生字﹝2004﹞根据中国环境监测总站《关于印发<沙尘天气分级技术规定（试行）>的通知》 31号）规定进行评价。详见表3-7。表3-7 沙尘天气分级颗粒物浓度限值单位: mg/Nm3

10 2、沙尘天气持续时间达不到规定时间者，其分级下降一级； 3、未达到分级标准的其它沙尘现象统称为“受沙尘天气影响”。四、地表水评价限值进行比较，以该断面（或河流）污染最重因子的类别作为该断面（河段）的水质综合类别。 ⑵地表水域功能标准根据陕西省地表水域功能标准进行水质超标状况评价 ⑶综合污染指数法评价用综合污染指数法及污染分担率来计算和评价各水域（或河流）间的污染程度大小和污染年际变化（污染指数计算，采用第Ⅲ类标准值）。

10大经典数据分析模型

模型分析法就是依据各种成熟的、经过实践论证的管理模型对问题进行分析的方法。在长时间的企业管理理论研究和实践过程中，将企业经营管理中一些经典的相关关系以一个固定模型的方式描述出来，揭示企业系统内部很多本质性的关系，供企业用来分析自己的经营管理状况，针对企业管理出现的不同问题，能采用最行之有效的模型分析往往可以事半功倍。 1、波特五种竞争力分析模型波特的五种竞争力分析模型被广泛应用于很多行业的战略制定。波特认为在任何行业中，无论是国内还是国际，无论是提供产品还是提供服务，竞争的规则都包括在五种竞争力量内。这五种竞争力就是 1. 企业间的竞争 2. 潜在新竞争者的进入 3. 潜在替代品的开发 4. 供应商的议价能力 5. 购买者的议价能力这五种竞争力量决定了企业的盈利能力和水平竞争对手企业间的竞争是五种力量中最主要的一种。只有那些比竞争对手的战略更具优势的战略才可能获得成功。为此，公司必须在市场、价格、质量、产量、功能、服务、研发等方面建立自己的核心竞争优势。影响行业内企业竞争的因素有：产业增加、固定（存储）成本/附加价值周期性生产过剩、产品差异、商标专有、转换成本、集中与平衡、信息复杂性、竞争者的多样性、公司的风险、退出壁垒等。

新进入者企业必须对新的市场进入者保持足够的警惕，他们的存在将使企业做出相应的反应，而这样又不可避免地需要公司投入相应的资源。影响潜在新竞争者进入的因素有：经济规模、专卖产品的差别、商标专有、资本需求、分销渠道、绝对成本优势、政府政策、行业内企业的预期反击等。购买者当用户分布集中、规模较大或大批量购货时，他们的议价能力将成为影响产业竞争强度的一个主要因素。决定购买者力量的因素又：买方的集中程度相对于企业的集中程度、买方的数量、买方转换成本相对企业转换成本、买方信息、后向整合能力、替代品、克服危机的能力、价格/购买总量、产品差异、品牌专有、质量/性能影响、买方利润、决策者的激励。替代产品在很多产业，企业会与其他产业生产替代品的公司开展直接或间接的斗争。替代品的存在为产品的价格设置了上限，当产品价格超过这一上限时，用户将转向其他替代产品。决定替代威胁的因素有：替代品的相对价格表现、转换成本、客户对替代品的使用倾向。供应商供应商的议价力量会影响产业的竞争程度，尤其是当供应商垄断程度比较高、原材料替代品比较少，或者改用其他原材料的转换成本比较高时更是如此。决定供应商力量的因素有：投入的差异、产业中供方和企业的转换成本、替代品投入的现状、供方的集中程度、批量大小对供方的重要性、与产业总购买量的相关成本、投入对成本和特色的影响、产业中企业前向整合相对于后向整合的威胁等。 2、SWOT分析模型 “SWO”T是Strength 、Weakness、Opportunity 、Threat 四个英文单词的缩写，这个模型主要是通过分析企业内部和外部存在的优势和劣势、机会和挑战来概括企业内外部研究结果的一种方法。 o S－优势：比较分析企业在外部市场环境、内部经营方面相对于其他竞争对手的优势； o W－劣势：比较分析企业在外部市场环境、内部经营方面相对于其他竞争对手的劣势； o O－机会：分析在目前的市场竞争态势下企业存在的发展机会； o T－挑战：分析在目前的市场竞争态势下企业存在的威胁和挑战。

服务质量模型分析

对医疗行业的服务系统模型和服务场景模型分析 ——以重庆第七人民医院为案例作者：谭云升重庆理工大学市场营销一．服务系统模型阐述服务系统模型是关系营销中一个重要的知识内容，主要阐述了企业与顾客互动的重要性，并且在该模型中揭示了企业如何在实践中与顾客进行互动，互动需要企业内部的哪些支持，并分析了顾客期望的来源。首先，从企业方面讲，需要界定企业使命，然后以此来确定服务概念。有了如上两步，接着才规划支持部分和互动部分。 1.支持部分。（1）管理支持。这是最主要的，主要是指企业的管理者应该支持他们的员工，建立一种以顾客为导向的服务组织。（2）物质支持。这是一种有形的支持，与顾客直接接触的员工往往依赖于这些物质支持提供服务。（3）系统支持。这是指在技术、系统方面的支持，通过这些系统，保证员工方便的为顾客提供个性化的服务。 2.互动部分互动部分实际上是讲在互动接触中涉及的一切资源，包括人力、物力、系统资源。包括：（1）参与到服务中的顾客，企业必须将顾客作为一种重要的资源进行管理，而不是把他们视为被动的服务接收者。（2）与顾客接触员工。他们是服务提供者最关键的资源。（3）系统和运营资源。这包括由系统和规章构成的和所有的运营和行政体系，直接影响顾客感知，又约束员工有内在影响。（4）有形资源和设备。它们对功能质量产生影响。其次，从顾客方面说，由于顾客价值生成体系的存在，导致期望的产生，于是希望与服务企业产生互动。基于此，服务系统模型就构成了。服务提供者应该提供良好的支持服务和互动满足顾客期望，与顾客互动，解决顾客的问题。二．服务场景模型阐述众所周知，顾客实际经历的服务质量包括三个方面：what、how、where。那么，服务场景就是第三个因素where，服务场景的好坏会影响顾客感知服务质量。其模型如下：

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以

数据分析建模简介

数据分析建模简介观察和实验是科学家探究自然的主要方法，但如果你有数据，那么如何让这些数据开口说话呢？数据用现代人的话说即信息，信息的挖掘与分析也是建模的一个重要方法。 1．科学史上最有名的数据分析例子开普勒三定律数据来源：第谷?布拉赫（1546-1601,丹麦人），观察力极强的天文学家，一辈子（20年）观察记录了750颗行星资料，位置误差不超过0.67°。观测数据可以视为实验模型。数据处理：开普勒（1571-1630，德国人），身体瘦弱、近视又散光，不适合观天，但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格（甚至有些固执）和坚强的信念（宇宙是一个和谐的整体），花了16年（1596-1612）研究第谷的观测数据，得到了开普勒三定律。开普勒三定律则为唯象模型。 2．数据分析法 2.1 思想采用数理统计方法（如回归分析、聚类分析等）或插值方法或曲线拟合方法，对已知离散数据建模。适用范围：系统的结构性质不大清楚，无法从理论分析中得到系统的规律，也不便于类比，但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。 2.2 数据分析法 2.2.1 基础知识（1）数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出；（2）数据分析（data analysis）是指分析数据的技术和理论；（3）数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律；

（4）作用：在实用中，它可帮助人们作判断，以采取适当行动。（5）实际问题所涉及的数据分为： ①受到随机性影响（随机现象）的数据； ②不受随机性影响（确定现象）的数据； ③难以确定性质的数据（如灰色数据）。（6）数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科，目的是对数据所来自的总体作出判断，总体有一定的概率模型，推断的结论也往往一概率的形式表达（如产品检验合格率）。（7）探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据，以表格、摘要、图示等直观的手段，探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。它可以作为进一步分析的基础，也可以对数据作出非正式的解释。实验者常常据此扩充或修改其实验方案（作图法也该法的重要方法，如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线（面）拟合法等）。 2.2.2 典型的数据分析工作步骤第一步：探索性数据分析目的：通过作图、造表、用各种形式的方程拟合、计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。第二步：模型选定分析目的：在探索性分析的基础上，提出一类或几类可能的模型（如进一步确定拟合多项式（方程）的次数和各项的系数）。第三步：推断分析目的：通常用数理统计或其它方法对所选定的模型或估计的可靠程度或精确程度作出推断（如统计学中的假设检验、参数估计、统计推断）。3．建模中的概率统计方法现实世界存在确定性现象和随机现象，研究随机现象主要由随机数学来承担，随机数学包括十几个分支，但主要有概率论、数理统计、试验设计、贝叶

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏分享做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃大数据分析应用案例 5W2H分析法何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为：逻辑树：可用于业务问题专题分析

环境质量评价期末考结业考试

1.环境质量评价目的：7目的（实现经济生产的合理布局）、（指导环境保护措施的设计，强化环境管理）、（为区域的社会经济发展提供导向）、（为城市发展规划提供依据）、（有效控制新污染源）、（优化环境保护和治理方案）、（为建设项目和规划活动实施环境管理提供系统资料） 2.环境质量评价的程序：8程序（划定评价的范围）、（确定评价的内容）、（提出评价精度的要求）、（统一评价方法和途径）、（资料收集）、（系统监测或模拟研究）、（数据处理和建立模型）、（成果分析和报告书的编制） 3.环境质量评价类型（1）按照环境要素分类：（单要素评价：大气环境质量评价、水环境质量评价）、（综合要素评价）（2）按照评价参数分类：（卫生学评价）、（生态学评价）、（污染物评价）、（物理学评价）、（地质学评价）、（美学评价）等（3）按照评价区域分类：（城市环境质量评价）、（农村环境质量评价）、（工矿区环境质量评价）、（交通环境质量评价）、（流域环境质量评价）、（海洋环境质量评价）、（风景游览区环境质量评价）、（自然保护区环境质量评价）（4）按照评价时间分类：（环境回顾评价）、（环境现状评价）、（环境影响评价） 4.环境保护法规体系：（1）宪法（2）环境保护法的颁布《中华人民共和国环境保护法》（3）各种专门性环境保护法规（环境保护单行法）（环境保护行政法规）（4）地方环境保护法规（5）环境保护标准（6）国际条约与协定 5.环境法律制度（1）环境影响评价制度：《中华人民共和国环境影响评价法》总则第二条称，环境影响评价，是指对规划和建设项目实施后可能造成的环境影响进行分析、预测和评估，提出预防或者减轻不良环境影响的对策和措施，以及进行跟踪监测的方法与制度。（2）“三同时”制度：同时设计、同时施工、同时投产（3）征收排污费制度（4）限期治理制度（5）排污申报登记制度（6）环境保护许可制度 6.环境标准：保护环境、控制污染与生态破坏的各种标准的总称。它是以（保护人群健康、社会物质财富和促进生态良性循环）为目的，针对环境结构和状态，在综合考虑自然环境特征、科学技术水平和经济条件的基础上，由国家按照法定程序制定和批准的技术规范，是国家环境政策在技术方面的具体体现，也是执行各项环境法律、法规的基本依据。 7.环境标准的作用：（1）环境标准是制定环境规划与环境计划的主要依据

服务质量评价模型

作为21世纪美国国家创新战略之一，服务科学的概念于2004年美国竞争力委员会的国家创新计划（NII）中提出，后逐步上升为一个学科—服务科学与工程[1]。它的研究目的是结合并利用决策科学、计算机科学、法学等诸多学科理论解决服务中存在的问题，提高服务效率，进行服务管理。服务质量的评价与管理是服务科学研究的重点。目前的服务质量评价方法与模型有10多种，著名的有IPA、SERVQUAL、SERVPERF、EPI等。我国对于服务管理问题的研究还处于初级阶段，服务质量的研究大体停留在宏观层次上的理论分析，实证研究不足，旅游服务质量方面的研究则更少。本文研究重点就是利用服务科学理论方法，建立评价模型，分析评价旅游服务质量，具有很高的应用价值。 3 构建旅游服务质量评价模型 3.1 评价标准的确定 SERVQUAL和SERVPERF两种方法无疑是目前服务管理界影响最大的感知服务质量评价方法。SERVQUAL[2]感知服务质量评价方法根据服务质量5个维度设计了22个问题的调查表，首先度量顾客对服务的期望，然后度量顾客对服务的感知，两者之间差异作为判断服务质量水平的依据，SERVQUAL法应用广泛，可以对不同行业进行质量评价，且具有一定的可靠性和有效性，但无法有效证明服务质量是由服务期望与服务绩效差异之间差距来衡量的是其一大缺陷。992年，Cronin和Taylor[3]推出了SERVPERF评价法。SERVPERF 法继承了5个维度22个属性的SERVQUAL量表，但是减少了50%的调查项目，后经实证研究证明SERVPERF法在信度、效度、预测能力等方面均优于SERVQUAL。 3.2 旅游服务质量量表的界定本研究的调查问卷在广泛听取专家学者、旅游从业人员、游客等意见的基础上，借鉴了《旅游区（点）质量等级的划分与评定》标准。由于景区外在环境受到游客的广泛重视，我们在有形性方面细化了―服务设施‖指标，最后得出包含5个维度，22项指标的旅游服务质量修正SERVQUAL量表。问卷的反映尺度选择李克特量表，即―完全满意‖、―满意‖、―不确定‖、―不满意‖、―非常不满意‖五种，分别记为5，4，3，2，1分。 3.3 层次分析法确定指标权重层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）的原理是将人们的经验判断和专家意见定量化，建立目标层（旅游服务质量）、准则层（有形性、可靠性、响应性、保证性和移情性5个维度）、制约因素层（22个指标）的递阶层次结构，在保持判断标准一致的情况下，利用经验判断矩阵计算得出各因子对目标的权重。我们建立的评价模型根据修正SERVQUAL量表的调查结果和AHP确定出的各指标权重，利用加权SERVPERF法，即SQ=I×P，最终可以评测出旅游服务质量。 4 对松潘旅游服务质量的评价本研究选松潘作为旅游服务质量评价模型的实证。松潘属四川省阿坝州，是我国著名的旅游胜地。受汶川大地震及国际金融危机的影响，松潘旅游业发展遇到严重困难，急需查找旅游服务质量中的不足，进行二次创业。 4.1 数据收集与分析为了准确收集所需数据，本评价模型调查表先由松潘旅游局志愿人员对20名游客进行了预调查，之后请了5名志愿者从2009年3月到6月期间，在松潘黄龙、松潘古城、牟尼沟、川主寺等景区（点）向游客发放问卷220份，回收211份，回收率96%，有效问卷200份我们根据收集上来的数据，用统计分析软件SPSS测试了服务质量总体及各维度Cronbach α信度系数，结果表明调查问卷具有较高内部一致性。 4.2 评测松潘旅游服务质量

地表水环境质量评价办法(试行)

附件：地表水环境质量评价办法（试行）二○一一年三月 —3—

目录一、基本规定 (6) （一）评价指标 (6) 1.水质评价指标 (6) 2.营养状态评价指标 (6) （二）数据统计 (6) 1.周、旬、月评价 (6) 2.季度评价 (6) 3.年度评价 (6) 二、评价方法 (7) （一）河流水质评价方法 (7) 1.断面水质评价 (7) 2.河流、流域（水系）水质评价 (7) 3.主要污染指标的确定 (8) （二）湖泊、水库评价方法 (9) 1.水质评价 (9) 2.营养状态评价 (10) （三）全国及区域水质评价 (11) 三、水质变化趋势分析方法 (12) （一）基本要求 (12) （二）不同时段定量比较 (12) —4—

（三）水质变化趋势分析 (13) 1.不同时段水质变化趋势评价 (13) 2.多时段的变化趋势评价 (14) 附录一：污染变化趋势的定量分析方法 (15) 附录二：术语和定义 (17) —5—

为客观反映地表水环境质量状况及其变化趋势，依据《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）和有关技术规范，制定本办法。本办法主要用于评价全国地表水环境质量状况，地表水环境功能区达标评价按功能区划分的有关要求进行。一、基本规定（一）评价指标 1.水质评价指标地表水水质评价指标为：《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）表1中除水温、总氮、粪大肠菌群以外的21项指标。水温、总氮、粪大肠菌群作为参考指标单独评价（河流总氮除外）。 2.营养状态评价指标湖泊、水库营养状态评价指标为：叶绿素a（chla）、总磷（TP）、总氮（TN）、透明度（SD）和高锰酸盐指数（COD Mn）共5项。（二）数据统计 1.周、旬、月评价可采用一次监测数据评价；有多次监测数据时，应采用多次监测结果的算术平均值进行评价。 2.季度评价一般应采用2次以上（含2次）监测数据的算术平均值进行评价。 3.年度评价国控断面（点位）每月监测一次，全国地表水环境质量年度评—6—

服务质量模型

服务质量模型通过对以往有关服务质量定义的进行总结，可以看出，学者们往往从不同的研究角度出发，对服务质量的维度进行归类。Gronroos 认为感知服务质量由功能质量、技术质量和公司形象构成，这一分类将服务质量同有形产品的本质做出了区分。Gronroos通过进一步研究认为，企业形象在技术质量和功能质量之间起到了过滤功能，服务质量包括了功能质量和技术质量两个维度，在此基础上建立了感知服务质量模型，具体内容如图所示。图Gronroos服务质量模型服务质量的基本特性决定了服务质量是一个抽象的概念，它是通过顾客对服务的感知而决定的，因此服务质量是一个复杂的集合体。服务质量的构成要素就是站在顾客角度，研究顾客对服务质量产生感知的方面。在对服务质量要素的研究过程中，北欧和北美两大学派产出了明确的研究成果。其中技术质量又称为结果质量，或者说是在服务交易或服务过程结束后顾客得到的实质内容；一般来说，由于结果质量牵涉到的主要是技术方面的有形内容，因此，结果质量可以通过比较直观的方式加以评估，并且顾客对结果质量的衡量也是比较客观

的和容易感知，从而结果质量是顾客评价服务好坏的重要依据。功能质量又称为过程质量，是指顾客是如何接受或得到服务的。由于服务具有无形性和不可分割性，因此服务过程即服务人员如何与顾客打交道，或服务人员如何给顾客提供服务，必然会影响顾客对服务质量的看法。北美学派的研究组合PZB通过研究顾客如何对服务质量进行感知发现有10个要素决定服务质量，即可靠性、响应性、能力、易接近性、礼貌、沟通、可信性、安全性、理解、有形性，并且于同一研究中提出了目前被广为应用的服务质量差距模型，如图所示。后来，PZB做了进一步的研究，将10个要素中相关性强的进行了合并，得到了构成服务质量的五个要素： (1)有形性：在服务过程中，能够被顾客感知到的实体部分，包括服务场所布置、服务设施、员工外表等； (2)可靠性：是指服务企业可靠、准确地履行其服务承诺的能力。这意味着服务企业每一次都及时、高效、一致、无差错地完成所承诺的服务内容； (3)响应性：是指企业能够快速、有效地为顾客提供服务。对于顾客咨询、提出的要求和投诉，企业应该迅速地给予解决。因为长久的、毫无原因的等待会使顾客对服务体验产生强烈的消极后果； (4)保证性：这方面与服务人员的知识、能力、得体有关，也与他们传递信任和信心的能力有关。包括服务人员拥有履行服务所必需的技能和知识、服务人员表现的礼貌、尊重、体谅和友好以及服务人员

16种常用数据分析方法66337

A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。六、方差分析

生态环境状况评价技术规范

生态环境状况评价技术规范前言为贯彻《中华人民共和国环境保护法》，加强生态环境保护，评价我国生态环境状况及变化趋势，制定本标准。本标准规定了生态环境状况评价指标体系和各指标计算方法。本标准适用于县域、省域和生态区的生态环境状况及变化趋势评价，生态区包括生态功能区、城市/城市群和自然保护区。本标准于2006年首次发布，本次为第一次修订。本次修订主要内容： ——优化生态环境状况和各分指数的评价指标和计算方法；——新增生态功能区、城市/城市群和自然保护区等专题生态区生态环境评价指标和计算方法。自本标准实施之日起，《生态环境状况评价技术规范（试行）》（HJ/T 192—2006）废止。本标准附录A和附录B为资料性附录。本标准由环境保护部科技标准司组织修订。本标准主要起草单位：中国环境监测总站、环境保护部南京环境科学研究所、上海市环境监测中心、江苏省环境监测中心、青海省生态环境遥感监测中心、新疆维吾尔自治区环境监测总站、深圳市环境监测中心站、浙江省环境监测中心、辽宁省环境监测实验中心、环境保护部卫星环境应用中心。本标准环境保护部2015年3月13日批准。

本标准自2015年3月13日起实施。本标准由环境保护部解释。 1 适用范围本标准规定了生态环境状况评价指标体系和各指标计算方法。本标准适用于评价我国县域、省域和生态区的生态环境状况及变化趋势。其中，生态环境状况评价方法适用于县级（含）以上行政区域生态环境状况及变化趋势评价，生态功能区生态功能评价方法适用于各类型生态功能区的生态功能状况及变化趋势评价，城市生态环境质量评价方法适用于地级（含）以上城市辖区及城市群生态环境质量状况及变化趋势评价，自然保护区生态保护状况评价方法适用于自然保护区生态环境保护状况及变化趋势评价。 2 规范性引用文件本标准内容引用了下列文件或其中的条款。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。 GB 3095 环境空气质量标准 GB 3096 声环境质量标准 GB 3838 地表水环境质量标准 GB 15618 土壤环境质量标准 GB/T 14848 地下水质量标准 GB/T 24255 沙化土地监测技术规程 HJ 623 区域生物多样性评价标准 SL 190 土壤侵蚀分类分级标准

服务质量评价指标

服务质量的评价指标由于服务产品具有无形性与差异性等特征,服务产品的质量很难像有形产品的质量那样进行科学的测定与评价。根据美国学者白瑞、巴拉苏罗门及西思姆等所提出的服务质量模型,归纳出评价服务质量的5个评价指标,分别就是有形性、可靠性、响应性、安全性与移情性。 (一)有形性有形性就是指服务被感知的部分,如提供服务用的各种设施等。由于服务的本质就是一种行为过程,而不就是某种实物形态,因而具有不可感知的特征。因此,客户正就是借助这些有形的、可见的部分来把握服务的实质。有形部分提供了有关服务质量本身的线索,同时也直接影响到客户对服务质量的感知。 (二)可靠性可靠性就是指服务供应者准确无误地完成所承诺的服务。客户认可的可靠性就是最重要的质量指标,它与核心服务密切相关。许多以优质服务著称的服务企业,正就是通过强化可靠性来建立自己的声誉的。可靠性要求避免服务过程中的失误,如果企业在向客户提供服务的过程中,因某种原因而出现差错的话,不仅会给企业造成直接的经济损失,而且更重要的就是会损害企业的形象,使企业失去潜在的客户,而这种损失就是无法估计的。 (三)响应性

响应性主要指反应能力,即随时准备为顾客提供快捷、有效地服务。对客户的各项要求能否予以及时满足,表明企业的服务导向,即就是否把客户利益放在第一位。服务传递的效率就是企业服务质量的一个重要反映,客户往往非常重视等候服务时间的长短,并将其作为衡量服务质量好快的一个重要标准。因此,企业尽可能缩短让客户等待的时间,提高服务传递的效率。 (四)安全性安全性就是指服务人员良好的服务态度与胜任工作的能力,增强客户对企业服务质量的信心与安全感。服务人员良好的的服务态度会使客户感到心情愉快,自然会影响客户的主观感受,从而影响客户对服务质量的评价。服务人员具备渊博的专业知识,能够胜任服务的工作,会使客户对企业及其提供的产品产生信心,并对获得满意的服务感到愉快。 (五)移情性移情性就是指企业与客服人员能设身处地为客户着想,努力满足客户的要求。这便要求客服人员有一种投入的精神,想客户之所想,急客户之所需,了解客户的实际需要,以致特殊需要,千方百计予以满足,给予客户充分的关心与体贴,使服务过程充满人情味,这便就是移情性的体现。在这5个属性中,可靠性往往被客户认为最重要,就是核心内容。按上述评价标准,可通过问卷调查或其她方式对服务质量进行测量。调查应包括客户的预期质量与体检质量两个方面,以便进行分析研究。

常用数据分析方法

常用数据分析方法常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析；问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis）聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis）因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis）相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X 与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis）对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差

建立简单EXCEL数据分析模型

建立简单EXCEL数据分析模型，评估网店单品转化率现在已经进入全民数据的时代，做淘宝的谁要是不懂点PV、UV、转化率之类的，那远远远不止是OUT了。这几天在网上看到一篇用常见的EXCEL制作的网店数据分析模型的文章，心痒难耐，亲自实验了一下，确定是很实用的干货，实战型的，好东西自然不能独享，图片是懒得做，索性截屏，增加一点自己的文字见解，分享给所有有心的卖家。（图和部分名词解释引用《卖家》杂志）今天要讲的是怎样用EXCEL函数分析评估网店转化率，在这里还是要普及一下基础知识。研究过量子的卖家都知道，转化率=成交用户数/访客数*100% 这里又分为全店转化率=全店成交用户数/全店访客数*100%和单品转化率=单品成交用户数/单品访客数*100%这两个派生指标。今天只讲单品转化率。每个店铺转化率都不一样，这和店铺所在类目、自身营销运营策略等因素有关；即使是同一个店铺，在不同时间段，不同宝贝的单品转化率也不一样，相对来说，一个成熟店铺单品转化率的波动不会太大，但对于刚起步的店铺来说，单品转化率稳定与否决定了你这款宝贝是否卖的起来，是否能成为所谓的爆款。我们要取一个科学的时间段作为这个EXCEL数据分析模型的分析评估周期：建议选择7天。首先从量子恒道中获取我们需要采集的数据。注意，采集相关数据的时间段一定要一致，这个不多讲。（提取数据过程截图略过）将采集后的数据转移到EXCEL表格（建议用EXCEL 2007版本，2003亦可，不过运用函数时没那么方便）下面以2003版本演示。我采集的指标依次是：单品成交转化率、访问数、平均访问时间、跳失率。我将要分析单品成交转化率分别和访问数、平均访问时间、跳失率之间的相关系数

数据质量评价模型的建立和实现重点

数据质量评价模型的建立和实现 [摘要] 本文提出了数据质量评价模型、质量校验与评价方法，论述了 “数据质量分析评价系统”的程序实现流程、总体结构及功能，介绍了系统的关键技术及进一步的研究方向。 [关键词] 质量模型质量检验质量评价数据作为一种资源，是支撑信息化建设和应用的主体，根据“进去的是垃圾,出来的也是垃圾”这条原理,为了支持正确决策,就要求我们所管理的数据可靠,没有错误,能够准确地反映采油厂的实际情况。胜利采油厂数据中心存放了 5千万条的数据，还在以每天2万条的速度加载，如何使这些海量数据在生产管理、科学研究、企业决策中发挥应有作用，使用户能用、敢用、愿用，使数据真正为企业服务，这是几乎所有信息化企业亟需迫切解决的问题。为解决数据质量问题，各种管理手段、技术手段和新的数据评价体系不断被应用在数据的采集和加工过程中。一、数据质量评价模型的提出背景采油厂的数据资源具有:横跨专业多，数据采集密度大、频度高，数据处理流程复杂等特点，为了保证数据的可用性，数据管理人员在客户端、服务器端均设置了数据质量审核规则，但是依然不可避免存在比例较高的数据质量问题，典型的有记录不全、数据遗漏、数据错误、多义字段、矛盾值、违背业务规则、无法关联等。产生数据问题的根本原因可以归结为以下几个方面: 1.没有从数据资源的战略高度对数据质量进行统一完整的定义，导致数据的分析评估没有统一可靠的标准； 2.数据质量还停留在定性评价,不能实现精确的量化评价，只是在业务需要某个数据时,才到库里去手动统计,无法动态记录某个单位、某个月的真实数据质量发生情况,导致数据质量考核缺乏可信的数据依据,大大影响考核力度; 3.没有一个能同时面对用户、专业部门、数据管理人员的可视化的数据质量监控评价平台,三方无法共享一个平台,共同实行数据管控一体化,导致业务规则的变更滞后,问题数据在库中的长期滞留; 4.也许有了N个业务模型,但是没有把它放到时间轴上去控制流程,导致实际生产中应该发生的活动的部分生产数据遗漏；虽然影响采油厂数据质量的原因是多方面的，但主要的原因还是集中在管理、制度和数据采集加工规范化方面。对于如何通过管理、制度、标准和流程来控制数据质量,提高数据可信度,我们提出建立采油厂统一的数据质量分析评价模型，使用管理手段和技术手段相结合的办法,建立一套完善的数据定义、控制、评估流程，依托科学严谨的数据监督和质量控制体系持续地改进数据质量。二、数据质量分析评价模型构成构成数据质量分析评估模型的要素分别为:基础模型、数据质量辅助模型、数据质量定义模型、数据质量控制模型、数据质量评价模型。 1.基础模型。基础模型部分是整个模型框架的支撑核心部分，其他质量模型的定义和控制必须以基础模型中的计划和标准为依据。基础模型主要是映射、定义数据采集标准,上载分单位的采集计划,同时纳入了约束规则定义规范、控制规则定义规范、模板定义规范。

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